Las funciones de seguimiento de la alimentación mediante IA en aplicaciones de fitness populares son producir recuentos macro y calóricos tremendamente inexactos a pesar de las promesas de simplificar el registro de alimentos mediante prospección fotográfico automatizado. The Verge probó herramientas de alimentación impulsadas por IA en Ladder, Oura Advisor, January y MyFitnessPal. La IA de Ladder estimó que el desayuno de 355 calorías cuidadosamente medido del establecimiento era de 780 calorías y se equivocó en el desglose macro incluso luego de que el revisor editó manualmente las entradas para incluir marcas y cantidades exactas.

Oura Advisor confundía asiduamente los batidos de proteína matcha con batidos verdes. January identificó erróneamente la salsa grill como salsa teriyaki y no pudo detectar champiñones en un plato de pollo. Ninguna de las aplicaciones pudo identificar intercambios de ingredientes más saludables ni registrar con precisión los alimentos étnicos. Oura clasificó una mezcla de edamame, quinua y arroz integral como puré de patatas y arroz blanco. Curry dal makhani registrado en escalera como sopa de pollo. Las funciones de IA requieren extensas correcciones manuales que anulan cualquier economía de tiempo derivado del registro automatizado, concluyó la publicación en su mordaz revisión.