Scanfood AI lets anyone photograph a product label in the supermarket and get, in seconds, a clear explanation of what's inside and a recommendation tailored to their personal preferences: lactose-free, nut-free, no added sugar or other health and lifestyle filters set by the user.

The goal is not to show raw nutritional data —the packaging already does that— but to translate complex information into a simple buying decision, right where and when it is made: in front of the supermarket shelf.
The app applies OCR and AI analysis to text and image in real conditions —variable lighting, damaged labels or labels in different languages— and returns a recommendation personalised to each user's health, diet and lifestyle.
Scanfood AI has reached over 600 active users with zero advertising spend, purely by word of mouth. The product keeps evolving alongside the company's B2B line: it was not replaced by it — it laid the technical foundation on which everything that followed is built.
Turning label information into a recommendation anyone understands, with no technical or nutritional background.
Text and image analysis with variable light, damaged labels or several languages.
User profiles, scan history and a balance of free/paid analyses.
Mobile integrated with Firebase, a Django backend and cloud functions to run AI scalably.
Every recommendation adapts to the user's health, diet and lifestyle.
A product at the intersection of the three, aimed at more conscious consumption.
This asset —not the product itself— is what is reused across the whole B2B line: the same “turn complex information into a simple decision” pattern recurs in GeoIQ (geodata → location decision), in LingoSync (scattered translation status → a clear panel) and in the regulatory products (legal text → action checklist).
Scanfood AI permite a cualquier persona fotografiar la etiqueta de un producto en el supermercado y recibir en segundos una explicación comprensible de su composición y una recomendación adaptada a sus preferencias personales: sin lactosa, sin frutos secos, sin azúcares añadidos u otros filtros de salud y estilo de vida definidos por el propio usuario.

El objetivo del producto no es mostrar datos nutricionales en bruto —eso ya lo hace el propio envase— sino traducir información compleja en una decisión de compra sencilla, justo donde y cuando se toma: frente al lineal del supermercado.
La aplicación aplica OCR y análisis con IA sobre texto e imagen en condiciones reales —iluminación variable, etiquetas dañadas o en distintos idiomas— y devuelve una recomendación personalizada según la salud, la dieta y el estilo de vida de cada usuario.
Scanfood AI ha captado más de 600 usuarios activos sin un solo euro de inversión publicitaria, exclusivamente por recomendación. El producto sigue en evolución en paralelo a la línea B2B de la compañía: no fue reemplazado por ella, sino que sentó la base técnica sobre la que se ha construido todo lo posterior.
Convertir la información de una etiqueta en una recomendación que entiende cualquiera, sin formación técnica ni nutricional.
Análisis de texto e imagen con luz variable, etiquetas dañadas o en varios idiomas.
Perfiles de usuario, historial de escaneos y saldo de análisis gratuitos/de pago.
Integración de móvil con Firebase, backend en Django y cloud functions para procesar IA de forma escalable.
Cada recomendación se adapta a la salud, la dieta y el estilo de vida del usuario.
Un producto en la intersección de las tres, orientado a un consumo más consciente.
Este activo, y no el producto en sí, es lo reutilizado en toda la línea B2B: el mismo «convertir información compleja en una decisión simple» se repite en GeoIQ (geodatos → decisión de ubicación), en LingoSync (estado disperso de traducciones → panel claro) y en los productos normativos (texto legal → checklist de acciones).
Scanfood AI позволяет любому человеку сфотографировать этикетку продукта в супермаркете и за секунды получить понятное объяснение состава и рекомендацию под личные предпочтения: без лактозы, без орехов, без добавленного сахара или другие фильтры по здоровью и образу жизни, заданные самим пользователем.

Цель продукта — не показать сырые данные о составе (это уже делает сама упаковка), а перевести сложную информацию в простое решение о покупке там и тогда, когда оно принимается: перед полкой магазина.
Приложение применяет OCR и AI-анализ текста и изображения в реальных условиях — переменное освещение, повреждённые этикетки или этикетки на разных языках — и выдаёт рекомендацию под здоровье, рацион и образ жизни пользователя.
Scanfood AI привлёк более 600 активных пользователей без единого евро на рекламу — исключительно по рекомендации. Продукт продолжает развиваться параллельно B2B-направлению компании: он не был заменён им, а заложил техническую основу, на которой построено всё последующее.
Превратить информацию с этикетки в рекомендацию, понятную любому, без технической или нутрициологической подготовки.
Анализ текста и изображения при переменном свете, с повреждёнными этикетками или на разных языках.
Профили пользователей, история сканирований и баланс платных/бесплатных анализов.
Мобайл + Firebase, backend на Django и cloud functions для масштабируемой обработки AI.
Каждая рекомендация адаптируется под здоровье, рацион и образ жизни пользователя.
Продукт на стыке трёх, для более осознанного потребления.
Именно этот актив, а не сам продукт, переиспользован во всём B2B: паттерн «превратить сложную информацию в простое решение» повторяется в GeoIQ (геоданные → решение о локации), в LingoSync (разрозненный статус переводов → понятная панель) и в нормативных продуктах (текст закона → чек-лист действий).