ropavieja

el problema

Los jóvenes en España creen que solo pueden elegir entre barato pero basura (ultraprocesados, delivery) y bueno pero caro y difícil (cocinar “de verdad”). Es un dilema falso: la comida casera de toda la vida es la más barata, la más sana, y es factible. Pero el círculo vicioso es real: no sabes qué tienes en la nevera → no sabes qué cocinar → improvisas o pides → compras de más y tiras lo caducado.

Los datos lo confirman (España):

• Los 25-34 años son los que más comida tiran (11,7% con frecuencia).
• 70% desperdicia porque se olvida de lo que hay en la nevera.
• 22,1% tira comida por no saber recetas de aprovechamiento.
• 44% de los jóvenes aprende a cocinar en redes sociales.

research

Investigué el desperdicio alimentario en jóvenes y el hueco de mercado. Las apps existentes (SuperCook, KitchenPal, Cooklist) son utilitarias y genéricas: resuelven “qué cocino con X”, pero sin alma, sin localización y sin cerrar el círculo. Too Good To Go o Phenix rescatan excedentes de comercios: otro modelo.

El insight que orientó el producto: nadie une el círculo completo (qué tengo → qué cocino → qué me falta) con una identidad emocional española (comer como en casa) y un mensaje de coste honesto (casero vs pedir).

posicionamiento

Come como en casa sin depender de nadie. Más barato que pedir, con lo que ya tienes.

Para estudiantes y jóvenes que han salido de casa, echan de menos comer “como en casa” pero piensan que cocinar así es caro, lento y complicado. Tres mensajes:

• Sabor de casa, en versión realista. Platos españoles de siempre adaptados a tu vida: pocas cosas, una olla, y que dan para táper.
• Demuele el mito de “es caro”. Cada receta compara lo que cuesta cocinarla en casa frente a pedirla.
• Cero esfuerzo, cero desperdicio. Foto del ticket → la app sabe lo que tienes → te dice qué cocinar antes de que caduque.

decisiones de diseño

• Captura sin fricción. El 90% de estas apps mueren por la fricción de meter la despensa a mano. Lo resolví con un escáner de tickets con IA (OCR): foto del ticket → productos con cantidad, ubicación y caducidad estimada, editables antes de guardar.
• Despensa por zonas (nevera / despensa / congelador) con barra de frescura y avisos “úsalo o se pierde”.
• Recetas con IA caseras españolas, con cantidades por ingrediente, según lo que tienes y tus preferencias (veggie, vegano, sin gluten, presupuesto, raciones).
• Cocinar = descontar. Al cocinar, la app resta lo usado de tu despensa, manteniendo el inventario vivo sin esfuerzo.
• Identidad “Vibrant Zest”. Lima eléctrico, crema y charcoal; Lexend + Inter; esquinas muy redondeadas y botones pill. Cálida y cómplice, nunca clínica ni de app de fitness.
• Mobile-first, PWA instalable. El uso real es el teléfono (foto del ticket, consulta rápida), no el escritorio.

qué construí

No se quedó en prototipo: Ropavieja es una app full-stack real y funcional.

• Cuentas (registro/login) y datos persistidos.
• Escáner de tickets con OCR real (IA) y despensa por zonas con caducidades.
• Generación de recetas con IA según tu despensa y tu dieta.
• Cocinar descuenta cantidades; lista de la compra solo de lo que falta, con ahorro estimado.
• Impacto: gamificación (XP/nivel), kilos no desperdiciados.
• PWA instalable en el móvil.

qué aprendí

Lo más difícil no fue técnico. Fue conseguir que algo tan emocional como “comer en casa” conviviera con la IA. Son dos cosas que chocan: una es calor, memoria y familia; la otra suena fría y genérica. Si las recetas “sonaban a IA”, se rompía la promesa entera.

Aprendí que hoy la gente nota y rechaza lo que suena a IA. Así que decidí que la IA desapareciera: la palabra no aparece en ninguna pantalla, y en lugar de inventar recetas desde cero, el sistema se apoya en una base de platos caseros españoles reales y la IA solo adapta sobre ella. La tecnología al servicio del sabor de casa, no al revés. La confianza se gana siendo sutil.

También quiero ser honesta con cómo lo construí: no escribí el código a mano línea por línea, hice vibe coding, dirigiendo a la IA para levantar una app full-stack real y desplegada. Lo mío fue la investigación, las decisiones de producto, el diseño y, sobre todo, defender el foco cuando era fácil añadir cosas. Diseñar con la IA como herramienta es una habilidad en sí misma, y prefiero contarlo así.

Defender ese foco fue la decisión más dura: solo móvil, una sola promesa (cocinar con lo que ya tienes) y cortar el resto. La próxima vez validaría antes con usuarios reales y comprobaría si el escáner del ticket quita de verdad la fricción que creo que quita, en vez de darlo por hecho.