CalorieCam ermöglicht eine neue Form der Ernährungskontrolle durch den Einsatz von KI, indem Nutzer ihre Mahlzeiten einfach per Foto erfassen und Kalorien sowie Nährwerte im Alltag verständlich und präzise analysieren können
Wie ist die Idee zu CalorieCam entstanden und wer sind die Menschen, die hinter dem Startup stehen?
Die Idee zu CalorieCam entstand aus einer sehr persönlichen Erfahrung: Co-Founder Georg Widschwendter nahm nach mehreren Beinverletzungen deutlich an Gewicht zu. Sein Personal Trainer erinnerte ihn an die 80/20-Regel: 80 Prozent des Abnehmerfolgs hängen von der Ernährung ab, nur 20 Prozent vom Training.
Auf der Suche nach einer Lösung testete er die bekanntesten Ernährungstracker-Apps, war jedoch enttäuscht: Die meisten waren umständlich in der Bedienung, stark manuell geprägt und zudem oft ungenau. Aus diesem Frust heraus entstand die Idee, Ernährung deutlich einfacher und präziser zu erfassen.
Gemeinsam mit Co-Founder Georg Hirschi, der aus dem Human-Coaching-Bereich kommt, entwickelte er daraufhin CalorieCam – eine App, die mithilfe von AI-basierter Bilderkennung Ernährung intuitiv und alltagstauglich macht.
Der Ansatz funktioniert: „Es hat mir geholfen, in nur acht Monaten 13 Kilogramm abzunehmen“, so Widschwendter, der die App bis heute täglich nutzt, um seine Ziele zu verfolgen.
Welche Vision verfolgt CalorieCam im Bereich Ernährung und digitale Gesundheitslösungen?
Wir wollen die Adipositasrate in den nächsten zehn Jahren halbieren. Dieses Ziel ist aus unserer Sicht erreichbar vorausgesetzt, wir verändern unser Verhältnis zur Ernährung grundlegend.
Der Weg zu einer gesunden Ernährung ist dabei kein kurzfristiger Effort, sondern ein Prozess. Gute Gewohnheiten entstehen nicht über Nacht, sie müssen bewusst aufgebaut, verstanden und langfristig verankert werden. Genau hier setzt CalorieCam an.
Wir wollen Menschen dabei unterstützen, vom reinen „Raten“ hin zu einem bewussten Umgang mit Ernährung zu gelangen. Von isolierten Entscheidungen hin zu nachhaltigen Routinen, die mit der Zeit immer stärker wirken. Durch den Einsatz von Technologie, insbesondere AI-gestützter Bilderkennung und in-the-moment Coaching, machen wir Ernährung einfach verständlich, messbar und alltagstauglich.
Wie Georg Hirschi sagt: „Es geht darum, aus einzelnen Entscheidungen echte Gewohnheiten zu entwickeln. Genau darin liegt der Schlüssel für nachhaltige Gesundheit.“
Wie genau funktioniert die Technologie hinter CalorieCam, wenn ein Nutzer ein Foto seiner Mahlzeit aufnimmt?
Mit CalorieCam genügt ein einfaches Foto der Mahlzeit oder des Snacks, um einen präzisen Überblick über Kalorien und Nährwerte zu erhalten. Möglich wird das durch den Einsatz von moderner künstlicher Intelligenz, insbesondere Computer Vision und AI-basierter Bilderkennung.
Die Technologie analysiert das aufgenommene Bild, erkennt die einzelnen Lebensmittel sowie deren Portionsgrössen und berechnet darauf basierend die entsprechenden Nährwerte – ohne manuelle Eingaben.
Die erfassten Daten fliessen direkt in einen personalisiertes Ernährungscoaching ein, der auf individuellen Parametern wie Grösse, Gewicht, Aktivitätslevel und, über Integrationen, auch allen sportlichen Aktivitäten basiert. So entsteht ein dynamisches Gesamtbild, das sich laufend an das Verhalten und die Fortschritte der Nutzer anpasst.
Der persönlicher KI-Coach hilft mit konkreten Empfehlungen zu jeder Zeit, gibt Feedback und hilft dabei, nachhaltige Gewohnheiten aufzubauen immer abgestimmt auf die individuellen Essmuster und persönlichen Zielen.
Für welche Zielgruppe wurde CalorieCam ursprünglich entwickelt und welche Probleme dieser Nutzer möchte das Startup konkret lösen?
CalorieCam wurde grundsätzlich für alle Menschen entwickelt, die ihre Gesundheit aktiv in die Hand nehmen und mit mehr Energie durch den Alltag gehen wollen. Der Fokus liegt dabei nicht auf kurzfristigen Diäten, sondern auf einem nachhaltigen, bewussten Umgang mit Ernährung.
Unsere Nutzer sind entsprechend breit gefächert; Von Top-Athleten, die ihre Performance optimieren möchten, bis hin zu älteren Menschen, die ihre Gesundheit gezielt unterstützen wollen. Die wichtigste Nutzergruppe sind jedoch Frauen zwischen 30 und 45 Jahren, die oft einen anspruchsvollen Alltag zwischen Beruf, Familie und eigenen Zielen managen und nach einer einfachen, verlässlichen Lösung suchen.
Viele Menschen empfinden klassisches Kalorien Tracking als mühsam. Wie verändert CalorieCam den Umgang mit Ernährungstagebüchern?
Klassisches Kalorien-Tracking ist mühsam, zeitaufwendig und stark manuell geprägt.
Wir verstehen uns nicht als klassischer Tracker, sondern als „Nutrition Intelligence“: Durch den Einsatz von Computer Vision und KI wird die Datenerfassung so einfach wie möglich: Ein Foto genügt! Gleichzeitig werden biometrische Daten, individuelle Ziele und Bewegung integriert, um ein ganzheitliches Verständnis zu schaffen.
Darauf aufbauend liefert ein datenbasiertes Coaching konkrete, alltagstaugliche Empfehlungen statt nur Zahlen zu liefern.
Ein Beispiel: Du fragst Dich, was Du heute Abend kochen sollst? Du fotografierst einfach den Inhalt Deines Kühlschranks, und der CalorieCam Coach sagt Dir, was am besten zu Deinen Zielen passt, inklusive Rezept.
So wird aus einem mühsamen Ernährungstagebuch ein intelligenter, persönlicher Begleiter, der Ernährung einfach, relevant und umsetzbar macht.
Welche technischen oder wissenschaftlichen Herausforderungen treten auf, wenn KI Mahlzeiten und Nährwerte anhand von Bildern erkennen soll?
Eine der größten Herausforderungen ist, dass visuelle Informationen oftmals nicht eindeutig genug sind, um Ernährung präzise zu bestimmen. Ein Bild zeigt z. B. ein Curry oder eine Bowl aber nicht die genaue Zusammensetzung, Zubereitungsart oder versteckte Zutaten wie Öle oder Zucker.
Besonders schwierig sind: Erstens: Internationale und gemischte Gerichte: Viele Basis-Modelle sind stark westlich geprägt und tun sich schwer mit komplexen, regionalen oder internationalen Küchen oder „mixed plates“, bei denen mehrere Komponenten ineinander übergehen. Zweitens: Portionsgrößen: Ohne Referenzmaßstab ist es oft schwer zu erkennen, ob etwas 200 g oder 250 g sind – das hat aber direkten Einfluss auf die Nährwerte. Drittens: Visuelle Ähnlichkeit vs. Nährwertunterschiede: Zwei optisch ähnliche Gerichte können sich kalorisch massiv unterscheiden (z. B. gebraten vs. gedämpft).
Technisch geht es also weniger um reines „Erkennen“, sondern um Unsicherheit zu modellieren und mit Kontextdaten zu kombinieren, um verlässliche Werte zu liefern.
Was unterscheidet CalorieCam von anderen Apps im Bereich Ernährung und Kalorien Tracking?
CalorieCam unterscheidet sich klar von klassischen Ernährungstrackern durch drei Dinge:
Erstens: Die einfachste und zugleich genaueste KI-betriebene Analyse. Statt mühsamem, manuellem Tracking genügt ein Foto. Computer Vision und AI liefern präzise Ergebnisse in Sekunden. Zweitens: Die Kombination mit personalisiertem Coaching. Wir verbinden Ernährungsdaten mit biometrischen Daten, Bewegung und individuellen Zielen und übersetzen diese in konkrete, umsetzbare Empfehlungen. Drittens: Die Benutzerfreundlichkeit. Der gesamte Prozess ist intuitiv, schnell und alltagstauglich gestaltet.
Dass dieser Ansatz funktioniert, zeigt auch unser globales App Store Rating von 4.8 / 5.
Welche Rolle spielen Datenanalyse und künstliche Intelligenz bei der Weiterentwicklung von CalorieCam?
Datenanalyse und KI sind zentral für die Weiterentwicklung von CalorieCam vor allem um genaue Nutzung und Trends zu verstehen. Welche Gerichte Probleme machen, wo Nährwerte danebenliegen oder welche Features wirklich genutzt werden. Kombiniert mit Experimenten und User-Interviews entstehen so kontinuierlich neue Insights, die direkt in bessere Modelle und ein deutlich präziseres Produkt einfließen. Zusätzlich setzen wir auf kontinuierliche Kalibrierung durch Referenzdaten, um verlässliche Ground Truth zu schaffen. Diese Daten nutzen wir, um unsere Modelle systematisch nachzuschärfen und die Genauigkeit der Nährwerte weiter zu erhöhen.
Wie plant CalorieCam die Plattform in Zukunft weiter auszubauen und welche Funktionen stehen auf Ihrer Entwicklungsroadmap?
Wir sehen heute schon, dass unser AI Coach eine enorme Bandbreite an reaktiven Use Cases abdeckt. Von der Analyse von Mahlzeiten über personalisierte Insights bis hin zu konkreten Empfehlungen, etwa bei der Auswahl von Gerichten auf Restaurantmenüs oder dem Zusammenstellen von Mahlzeiten aus einem Kühlschrankfoto.
Darauf bauen wir weiter auf. Der reaktive Teil bleibt zentral. Gleichzeitig erweitern wir die Plattform um proaktive, agentische Funktionen, bei denen der Nutzer jederzeit die Kontrolle behält. Der Coach kann dann auf Wunsch nicht nur beraten, sondern auch Dinge umsetzen: passende Mahlzeiten bestellen, personalisierte Einkaufslisten ausführen, Bluttests oder Gesundheits-Checks organisieren oder Ernährungspläne dynamisch anpassen. Ziel ist es, den Alltag spürbar zu erleichtern ohne die Entscheidungsfreiheit des Nutzers einzuschränken.
Welche Reaktionen oder Rückmeldungen von Nutzern haben Sie besonders überrascht oder geprägt?
Am meisten freuen wir uns, wenn Nutzerinnen und Nutzer berichten, dass CalorieCam ihr ganzes Leben verändert hat und sie mehr Energie haben.
Besonders geprägt hat uns, wie unterschiedlich die App Menschen hilft: von Top-Athleten, die ihre Performance optimieren, bis zu vielbeschäftigten Eltern, die endlich eine einfache Möglichkeit finden, Ernährung in ihren Alltag zu integrieren. Viele berichten, dass sie gar nicht erwartet hätten, wie nahtlos CalorieCam in den Alltag passt und wie motivierend die personalisierten Empfehlungen und Features sind.
Überrascht hat uns oft, wie schnell kleine, datenbasierte Impulse zu spürbaren Veränderungen führen und wie sehr Nutzerinnen und Nutzer die Kombination aus einfacher Handhabung, präziser Analyse und individuellem Coaching schätzen.
Wenn Sie auf die Entwicklung von CalorieCam zurückblicken. Welche Hürden waren bisher am größten?
Die grössten Hürden lagen zu Beginn vor allem darin, die ersten 1’000 zahlenden Nutzer zu gewinnen, ohne App Store / Google Play Ratings oder Reviews. Das ist für jedes Startup die härteste Phase, da Vertrauen aufgebaut und der konkrete Nutzen klar erlebbar gemacht werden muss.
Darüber hinaus haben wir gelernt, dass CalorieCam nicht nur ein klassisches B2C-Geschäftsmodell ist. Wir verfolgen auch ein B2B2C-Modell, bei dem wir mit Healthcare-Providern zusammenarbeiten, um Versicherten präventiv Zugang zu unserer Plattform zu geben (zum Beispiel zur Reduktion von Herz-Kreislauf-Erkrankungen). Gleichzeitig kooperieren wir mit Grossfirmen, um die Gesundheit, Energie und Performance der Mitarbeitenden nachhaltig zu verbessern.
Die Kombination aus Nutzerakquise, technischer Skalierung und der Etablierung dieser partnerschaftlichen Geschäftsmodelle waren die größten Herausforderungen und gleichzeitig sind sie der Schlüssel für das langfristige Wachstum von CalorieCam.
Technisch lag die größte Schwierigkeit darin, aus unstrukturierten Bildern verlässliche Nährwertschätzungen zu machen. Besonders bei komplexen, internationalen Gerichten und variierenden Portionsgrößen. Das erfordert kontinuierliche Modellverbesserung, saubere Referenzdaten und robuste Kalibrierung.
Welche drei Ratschläge würden Sie anderen Gründern geben, die ein Startup im Bereich KI und Health Tech aufbauen möchten?
Das richtige Team: Sucht Gründer:innen oder Mitarbeiter, deren Fähigkeiten sich perfekt ergänzen und deren Werte zu 100 % übereinstimmen. Gleichzeitig gilt: Mit heutiger AI kann ein sehr kleines Team extrem viel erreichen. Zu viele Leute zu früh bremsen oft mehr, als sie helfen. Klare Problemdefinition und differenzierte Lösung: Versteht genau, welches konkrete Problem ihr löst, und entwickelt eine Lösung, die sich klar von bestehenden Angeboten abhebt. Nur echte Differenzierung schafft langfristigen Mehrwert. Schnelles Lernen von echten Nutzer:innen: Bringt euer Produkt so früh wie möglich zu echten Anwendern, lernt von ihren Daten und ihrem Verhalten und passt die Lösung kontinuierlich an. Praxisnahes Feedback ist entscheidend, um AI-gestützte Health-Tech-Produkte erfolgreich zu skalieren.
Bild: Georg Hirschi Bildrechte/Fotograf: CalorieCam
Wir bedanken uns bei Georg Hirschi für das Interview
Aussagen des Autors und des Interviewpartners geben nicht unbedingt die Meinung der Redaktion und des Verlags wieder.
