DietApp, il piano alimentare generato dall'intelligenza artificiale

Il problema di partenza e a chi si rivolge DietApp

Prima di scrivere una riga di codice abbiamo definito il problema in modo stretto, perché in ambito alimentare un perimetro largo è quasi sempre un perimetro sbagliato.

Chi decide di rimettere ordine nella propria alimentazione si ferma quasi sempre allo stesso ostacolo pratico: sapere cosa mangiare oggi, a pranzo, con quello che ha in casa. I calcolatori online restituiscono un numero di calorie e finiscono lì. Le tabelle scaricate da internet valgono per chiunque e quindi per nessuno in particolare, perché non tengono conto né dell'obiettivo né degli alimenti che una persona non vuole o non può mangiare.

DietApp parte da questo punto. L'app raccoglie età, peso, altezza, livello di attività, obiettivo e alimenti da escludere, e su questi dati genera un piano alimentare completo, organizzato per pasti e per giorni. È pensata per una persona adulta in buona salute che cerca uno schema di partenza ordinato e un modo per seguirlo nel tempo. Non è pensata per chi ha una condizione clinica: in quel caso serve un professionista, e l'app lo dice apertamente in più punti.

DietApp è un prodotto proprietario dello studio. L'abbiamo progettata, sviluppata e pubblicata noi, e continuiamo a mantenerla. Questo cambia il modo in cui prendiamo le decisioni tecniche, perché ogni scelta ha una conseguenza diretta sui costi di esercizio, sul carico di supporto e su quanto tempo resta per le funzioni nuove.

Come l'intelligenza artificiale genera il piano e perché il ricalcolo è la parte difficile

La generazione è la parte visibile. Il ricalcolo è quella che ha richiesto più lavoro.

Generare un piano da zero è, tutto sommato, un problema circoscritto: ci sono vincoli in ingresso, un intervallo calorico, una ripartizione dei macronutrienti, un elenco di alimenti da escludere. Il modello compone i pasti dentro quei limiti e l'app verifica che l'output rispetti la struttura attesa prima di salvarlo. Se non la rispetta, si scarta e si rigenera. Un risultato malformato che arriva all'utente costa più di una seconda chiamata.

Il ricalcolo è un problema diverso. Quando il peso cambia o l'obiettivo si sposta, la reazione istintiva sarebbe rigenerare tutto. È la soluzione peggiore su tre fronti. Rompe la continuità per chi usa il piano da settimane e si ritrova un menu completamente diverso senza averlo chiesto. Manda perse le correzioni fatte a mano o attraverso la chat. E moltiplica il costo delle chiamate al modello, che in un'app freemium ricade per intero su chi la pubblica.

La soluzione che abbiamo adottato tratta il piano come uno stato da aggiornare, non come un documento da riscrivere. Le preferenze, le esclusioni e le sostituzioni accettate dall'utente sono dati persistenti, separati dal piano generato: sopravvivono a ogni rigenerazione e rientrano come vincoli nella chiamata successiva. Cambia il fabbisogno, quindi cambiano le quantità e i pasti che non rientrano più nei nuovi limiti, mentre il resto resta dov'era. È meno spettacolare di una rigenerazione completa, ma è l'unico comportamento che una persona percepisce come corretto.

Il ricettario da oltre 400 ricette italiane e perché abbiamo scelto la cucina italiana

Il ricettario è la parte meno automatizzabile del prodotto e quella che regge la differenza rispetto a un generatore generico.

Un piano alimentare fallisce quasi sempre per un motivo banale: propone piatti che la persona non sa cucinare o ingredienti che non trova al supermercato sotto casa. Per questo il ricettario di DietApp raccoglie oltre 400 ricette italiane, con i valori nutrizionali già calcolati per ciascuna. Abbiamo scelto la cucina italiana per una ragione pratica: sono piatti con ingredienti reperibili ovunque, porzioni familiari e tempi di preparazione che una persona riesce a stimare senza provarli.

Avere i valori nutrizionali precalcolati ha anche una conseguenza architetturale. Quando l'utente chiede una sostituzione, l'app cerca dentro un insieme già misurato invece di far inventare una ricetta al modello e poi doverne stimare l'apporto. Il risultato è più prevedibile, più rapido da servire e meno costoso da mantenere.

Le immagini delle ricette sono generate con l'intelligenza artificiale e l'app lo dichiara. Non sono fotografie del piatto reale e non vogliamo che vengano scambiate per tali.

Il copy dell'app come parte del lavoro tecnico

Su un prodotto di questo tipo il testo definisce cosa l'app dichiara di essere, con lo stesso peso del codice.

Abbiamo scritto le schermate di DietApp con lo stesso criterio con cui abbiamo scritto le regole di Firestore. Ogni frase che promette un risultato è una promessa che qualcuno può contestare, e in ambito salute la contestazione arriva prima dal legislatore che dall'utente. Per questo i disclaimer sono ripetuti nei punti di contatto e non confinati in una pagina che nessuno apre.

La conseguenza pratica è un tono più asciutto di quello che si trova di solito nella categoria. L'app spiega cosa calcola, con quali limiti, e ricorda che una stima resta una stima. Chi cerca un prodotto che garantisce un risultato non lo trova qui, ed è coerente con quello che l'app può effettivamente fare.

Stato del progetto DietApp e prossimi passi

I dati che seguono sono quelli reali, senza arrotondamenti favorevoli.

DietApp è stata pubblicata su Google Play il 26 settembre 2025 e ha superato i 500 download. L'ultimo aggiornamento risale a luglio 2026. Sono cifre da progetto giovane e le riportiamo come sono: servono a inquadrare la maturità del prodotto, non a fare da argomento di vendita.

L'app è disponibile solo per Android. Una versione iOS è annunciata, ma senza una data: preferiamo non fissarne una finché il lavoro sul canale Android non è stabile, perché aprire un secondo store raddoppia il carico di pubblicazione, di supporto e di gestione degli abbonamenti, e qui codice, pubblicazione e supporto restano nelle stesse mani, senza passaggi di consegne.

Le direzioni di lavoro restano il ricettario, che cresce meglio con aggiunte lente e verificate che con importazioni massive, e l'affinamento del ricalcolo, la funzione su cui l'esperienza si gioca davvero.