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Caso de Estudio
Pantry Cook – Motor de Recomendación de Recetas Potenciado por IA
Nos asociamos con Pantry Cook para hacer realidad su visión de un asistente de cocina inteligente e intuitivo: una aplicación que transforma ingredientes comunes en sugerencias de comidas personalizadas. El objetivo era claro: reducir el desperdicio de alimentos, mejorar la comodidad al cocinar y crear una experiencia fluida impulsada por IA. Al construir un motor de recomendación de doble modo, ayudamos a Pantry Cook a eliminar la dependencia de APIs externas y ofrecer sugerencias de recetas en tiempo real y sin conexión. Esta innovación convirtió a Pantry Cook en un compañero de cocina inteligente y escalable para el día a día.
La Visión
En Pantry Cook, la misión era crear un asistente de cocina digital que pudiera sugerir recetas de manera inteligente según los ingredientes disponibles en casa. Con un enfoque en minimizar el desperdicio de alimentos y maximizar el uso de la despensa, el equipo se propuso ofrecer una experiencia confiable y rentable, impulsada por inteligencia artificial y disponible incluso sin conexión a internet.
Escenario
Resolviendo los Retos de Descubrimiento de Recetas en Casa
La versión inicial de la app Pantry Cook dependía en gran medida de APIs de terceros para obtener recetas. Estos servicios eran lentos, costosos y no estaban disponibles sin conexión, lo que generaba una experiencia poco ideal para los usuarios. Los principales retos incluían: Rendimiento lento e inestable de las APIs de recetas de terceros, sugerencias limitadas por conjuntos de datos restringidos, falta de acceso offline que afectaba la usabilidad, altos costos operativos por el uso de APIs. Para superar estos obstáculos, Pantry Cook necesitaba reinventar su motor de recomendaciones para lograr velocidad, inteligencia e independencia, con la funcionalidad offline como capacidad central.
Lo que hicimos
Habilitando Cocina Inteligente con IA y Arquitectura Escalable
Trabajamos en estrecha colaboración con el equipo de Pantry Cook para diseñar e implementar un moderno motor de recomendaciones de doble modo, rápido, inteligente y extensible. Nuestras soluciones clave incluyeron: Un motor personalizado basado en Python entrenado con más de 30,000 recetas extraídas de la web, integrado vía APIs REST para devolver 1, 5 o 10 sugerencias de recetas según los ingredientes ingresados por el usuario. Lógica escalonada que recurre a una base de datos local de recetas (2,000 entradas) cuando la API externa no está disponible, asegurando cero interrupciones.
Frontend responsivo y fácil de usar desarrollado con React y React Native para una experiencia fluida multiplataforma. Backend robusto construido en Laravel (PHP) y MySQL, permitiendo un despliegue escalable y manejo eficiente de datos. Scripts para scraping web continuo y entrenamiento del modelo para mantener la biblioteca de recetas actualizada y relevante.
Características clave de la experiencia
El Impacto
Transformando Pantry Cook en un Compañero de Cocina Inteligente
La transformación de Pantry Cook en un asistente de cocina inteligente potenciado por IA es un testimonio del poder de la tecnología innovadora para resolver retos cotidianos. Al reemplazar APIs poco confiables por un motor rápido y capaz de funcionar offline, mejoramos la experiencia del usuario, reducimos costos y brindamos sugerencias personalizadas de recetas en tiempo real, sin importar dónde estés.
Resultados Más Rápidos
El motor interno eliminó la latencia de las solicitudes a APIs.
Mayor Variedad de Recetas
Más de 30,000 recetas indexadas para sugerencias más amplias y precisas.
Fiabilidad Offline
El sistema de respaldo escalonado garantiza funcionalidad ininterrumpida.