Die Idee zu CalorieCam entstand aus einer sehr pers\u00f6nlichen 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 h\u00e4ngen von der Ern\u00e4hrung ab, nur 20 Prozent vom Training.
Auf der Suche nach einer L\u00f6sung testete er die bekanntesten Ern\u00e4hrungstracker-Apps, war jedoch entt\u00e4uscht: Die meisten waren umst\u00e4ndlich in der Bedienung, stark manuell gepr\u00e4gt und zudem oft ungenau. Aus diesem Frust heraus entstand die Idee, Ern\u00e4hrung deutlich einfacher und pr\u00e4ziser zu erfassen.
Gemeinsam mit Co-Founder Georg Hirschi, der aus dem Human-Coaching-Bereich kommt, entwickelte er daraufhin CalorieCam \u2013 eine App, die mithilfe von AI-basierter Bilderkennung Ern\u00e4hrung intuitiv und alltagstauglich macht.
Der Ansatz funktioniert: \u201eEs hat mir geholfen, in nur acht Monaten 13 Kilogramm abzunehmen\u201c, so Widschwendter, der die App bis heute t\u00e4glich nutzt, um seine Ziele zu verfolgen.<\/p>\n\n\n\n
Wir wollen die Adipositasrate in den n\u00e4chsten zehn Jahren halbieren. Dieses Ziel ist aus unserer Sicht erreichbar vorausgesetzt, wir ver\u00e4ndern unser Verh\u00e4ltnis zur Ern\u00e4hrung grundlegend.
Der Weg zu einer gesunden Ern\u00e4hrung ist dabei kein kurzfristiger Effort, sondern ein Prozess. Gute Gewohnheiten entstehen nicht \u00fcber Nacht, sie m\u00fcssen bewusst aufgebaut, verstanden und langfristig verankert werden. Genau hier setzt CalorieCam an.
Wir wollen Menschen dabei unterst\u00fctzen, vom reinen \u201eRaten\u201c hin zu einem bewussten Umgang mit Ern\u00e4hrung zu gelangen. Von isolierten Entscheidungen hin zu nachhaltigen Routinen, die mit der Zeit immer st\u00e4rker wirken. Durch den Einsatz von Technologie, insbesondere AI-gest\u00fctzter Bilderkennung und in-the-moment Coaching, machen wir Ern\u00e4hrung einfach verst\u00e4ndlich, messbar und alltagstauglich.
Wie Georg Hirschi sagt: \u201eEs geht darum, aus einzelnen Entscheidungen echte Gewohnheiten zu entwickeln. Genau darin liegt der Schl\u00fcssel f\u00fcr nachhaltige Gesundheit.\u201c<\/p>\n\n\n\n
Mit CalorieCam gen\u00fcgt ein einfaches Foto der Mahlzeit oder des Snacks, um einen pr\u00e4zisen \u00dcberblick \u00fcber Kalorien und N\u00e4hrwerte zu erhalten. M\u00f6glich wird das durch den Einsatz von moderner k\u00fcnstlicher Intelligenz, insbesondere Computer Vision und AI-basierter Bilderkennung.
Die Technologie analysiert das aufgenommene Bild, erkennt die einzelnen Lebensmittel sowie deren Portionsgr\u00f6ssen und berechnet darauf basierend die entsprechenden N\u00e4hrwerte – ohne manuelle Eingaben.
Die erfassten Daten fliessen direkt in einen personalisiertes Ern\u00e4hrungscoaching ein, der auf individuellen Parametern wie Gr\u00f6sse, Gewicht, Aktivit\u00e4tslevel und, \u00fcber Integrationen, auch allen sportlichen Aktivit\u00e4ten basiert. So entsteht ein dynamisches Gesamtbild, das sich laufend an das Verhalten und die Fortschritte der Nutzer anpasst.
Der pers\u00f6nlicher KI-Coach hilft mit konkreten Empfehlungen zu jeder Zeit, gibt Feedback und hilft dabei, nachhaltige Gewohnheiten aufzubauen immer abgestimmt auf die individuellen Essmuster und pers\u00f6nlichen Zielen.<\/p>\n\n\n\n
CalorieCam wurde grunds\u00e4tzlich f\u00fcr 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 Di\u00e4ten, sondern auf einem nachhaltigen, bewussten Umgang mit Ern\u00e4hrung.
Unsere Nutzer sind entsprechend breit gef\u00e4chert; Von Top-Athleten, die ihre Performance optimieren m\u00f6chten, bis hin zu \u00e4lteren Menschen, die ihre Gesundheit gezielt unterst\u00fctzen 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, verl\u00e4sslichen L\u00f6sung suchen.<\/p>\n\n\n\n
Klassisches Kalorien-Tracking ist m\u00fchsam, zeitaufwendig und stark manuell gepr\u00e4gt.
Wir verstehen uns nicht als klassischer Tracker, sondern als \u201eNutrition Intelligence\u201c: Durch den Einsatz von Computer Vision und KI wird die Datenerfassung so einfach wie m\u00f6glich: Ein Foto gen\u00fcgt! Gleichzeitig werden biometrische Daten, individuelle Ziele und Bewegung integriert, um ein ganzheitliches Verst\u00e4ndnis 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 K\u00fchlschranks, und der CalorieCam Coach sagt Dir, was am besten zu Deinen Zielen passt, inklusive Rezept.
So wird aus einem m\u00fchsamen Ern\u00e4hrungstagebuch ein intelligenter, pers\u00f6nlicher Begleiter, der Ern\u00e4hrung einfach, relevant und umsetzbar macht.<\/p>\n\n\n\n
Eine der gr\u00f6\u00dften Herausforderungen ist, dass visuelle Informationen oftmals nicht eindeutig genug sind, um Ern\u00e4hrung pr\u00e4zise zu bestimmen. Ein Bild zeigt z. B. ein Curry oder eine Bowl aber nicht die genaue Zusammensetzung, Zubereitungsart oder versteckte Zutaten wie \u00d6le oder Zucker.
Besonders schwierig sind: Erstens: Internationale und gemischte Gerichte: Viele Basis-Modelle sind stark westlich gepr\u00e4gt und tun sich schwer mit komplexen, regionalen oder internationalen K\u00fcchen oder \u201emixed plates\u201c, bei denen mehrere Komponenten ineinander \u00fcbergehen. Zweitens: Portionsgr\u00f6\u00dfen: Ohne Referenzma\u00dfstab ist es oft schwer zu erkennen, ob etwas 200 g oder 250 g sind \u2013 das hat aber direkten Einfluss auf die N\u00e4hrwerte. Drittens: Visuelle \u00c4hnlichkeit vs. N\u00e4hrwertunterschiede: Zwei optisch \u00e4hnliche Gerichte k\u00f6nnen sich kalorisch massiv unterscheiden (z. B. gebraten vs. ged\u00e4mpft).
Technisch geht es also weniger um reines \u201eErkennen\u201c, sondern um Unsicherheit zu modellieren und mit Kontextdaten zu kombinieren, um verl\u00e4ssliche Werte zu liefern.<\/p>\n\n\n\n
CalorieCam unterscheidet sich klar von klassischen Ern\u00e4hrungstrackern durch drei Dinge:
Erstens: Die einfachste und zugleich genaueste KI-betriebene Analyse. Statt m\u00fchsamem, manuellem Tracking gen\u00fcgt ein Foto. Computer Vision und AI liefern pr\u00e4zise Ergebnisse in Sekunden. Zweitens: Die Kombination mit personalisiertem Coaching. Wir verbinden Ern\u00e4hrungsdaten mit biometrischen Daten, Bewegung und individuellen Zielen und \u00fcbersetzen 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.<\/p>\n\n\n\n
Datenanalyse und KI sind zentral f\u00fcr die Weiterentwicklung von CalorieCam vor allem um genaue Nutzung und Trends zu verstehen. Welche Gerichte Probleme machen, wo N\u00e4hrwerte 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 pr\u00e4ziseres Produkt einflie\u00dfen. Zus\u00e4tzlich setzen wir auf kontinuierliche Kalibrierung durch Referenzdaten, um verl\u00e4ssliche Ground Truth zu schaffen. Diese Daten nutzen wir, um unsere Modelle systematisch nachzusch\u00e4rfen und die Genauigkeit der N\u00e4hrwerte weiter zu erh\u00f6hen.<\/p>\n\n\n\n
Wir sehen heute schon, dass unser AI Coach eine enorme Bandbreite an reaktiven Use Cases abdeckt. Von der Analyse von Mahlzeiten \u00fcber personalisierte Insights bis hin zu konkreten Empfehlungen, etwa bei der Auswahl von Gerichten auf Restaurantmen\u00fcs oder dem Zusammenstellen von Mahlzeiten aus einem K\u00fchlschrankfoto.
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 beh\u00e4lt. Der Coach kann dann auf Wunsch nicht nur beraten, sondern auch Dinge umsetzen: passende Mahlzeiten bestellen, personalisierte Einkaufslisten ausf\u00fchren, Bluttests oder Gesundheits-Checks organisieren oder Ern\u00e4hrungspl\u00e4ne dynamisch anpassen. Ziel ist es, den Alltag sp\u00fcrbar zu erleichtern ohne die Entscheidungsfreiheit des Nutzers einzuschr\u00e4nken.<\/p>\n\n\n\n
Am meisten freuen wir uns, wenn Nutzerinnen und Nutzer berichten, dass CalorieCam ihr ganzes Leben ver\u00e4ndert hat und sie mehr Energie haben.
Besonders gepr\u00e4gt hat uns, wie unterschiedlich die App Menschen hilft: von Top-Athleten, die ihre Performance optimieren, bis zu vielbesch\u00e4ftigten Eltern, die endlich eine einfache M\u00f6glichkeit finden, Ern\u00e4hrung in ihren Alltag zu integrieren. Viele berichten, dass sie gar nicht erwartet h\u00e4tten, wie nahtlos CalorieCam in den Alltag passt und wie motivierend die personalisierten Empfehlungen und Features sind.
\u00dcberrascht hat uns oft, wie schnell kleine, datenbasierte Impulse zu sp\u00fcrbaren Ver\u00e4nderungen f\u00fchren und wie sehr Nutzerinnen und Nutzer die Kombination aus einfacher Handhabung, pr\u00e4ziser Analyse und individuellem Coaching sch\u00e4tzen.<\/p>\n\n\n\n
Die gr\u00f6ssten H\u00fcrden lagen zu Beginn vor allem darin, die ersten 1\u2019000 zahlenden Nutzer zu gewinnen, ohne App Store \/ Google Play Ratings oder Reviews. Das ist f\u00fcr jedes Startup die h\u00e4rteste Phase, da Vertrauen aufgebaut und der konkrete Nutzen klar erlebbar gemacht werden muss.
Dar\u00fcber hinaus haben wir gelernt, dass CalorieCam nicht nur ein klassisches B2C-Gesch\u00e4ftsmodell ist. Wir verfolgen auch ein B2B2C-Modell, bei dem wir mit Healthcare-Providern zusammenarbeiten, um Versicherten pr\u00e4ventiv 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.<\/p>\n\n\n\n
Die Kombination aus Nutzerakquise, technischer Skalierung und der Etablierung dieser partnerschaftlichen Gesch\u00e4ftsmodelle waren die gr\u00f6\u00dften Herausforderungen und gleichzeitig sind sie der Schl\u00fcssel f\u00fcr das langfristige Wachstum von CalorieCam.
Technisch lag die gr\u00f6\u00dfte Schwierigkeit darin, aus unstrukturierten Bildern verl\u00e4ssliche N\u00e4hrwertsch\u00e4tzungen zu machen. Besonders bei komplexen, internationalen Gerichten und variierenden Portionsgr\u00f6\u00dfen. Das erfordert kontinuierliche Modellverbesserung, saubere Referenzdaten und robuste Kalibrierung.<\/p>\n\n\n\n
Das richtige Team: Sucht Gr\u00fcnder:innen oder Mitarbeiter, deren F\u00e4higkeiten sich perfekt erg\u00e4nzen und deren Werte zu 100 % \u00fcbereinstimmen. Gleichzeitig gilt: Mit heutiger AI kann ein sehr kleines Team extrem viel erreichen. Zu viele Leute zu fr\u00fch bremsen oft mehr, als sie helfen. Klare Problemdefinition und differenzierte L\u00f6sung: Versteht genau, welches konkrete Problem ihr l\u00f6st, und entwickelt eine L\u00f6sung, die sich klar von bestehenden Angeboten abhebt. Nur echte Differenzierung schafft langfristigen Mehrwert. Schnelles Lernen von echten Nutzer:innen: Bringt euer Produkt so fr\u00fch wie m\u00f6glich zu echten Anwendern, lernt von ihren Daten und ihrem Verhalten und passt die L\u00f6sung kontinuierlich an. Praxisnahes Feedback ist entscheidend, um AI-gest\u00fctzte Health-Tech-Produkte erfolgreich zu skalieren.<\/p>\n\n\n\n
Bild: Georg Hirschi Bildrechte\/Fotograf: CalorieCam<\/p>\n\n\n\n
Wir bedanken uns bei\u00a0Georg Hirschi<\/a>\u00a0f\u00fcr das Interview<\/p>\n\n\n\n Aussagen des Autors und des Interviewpartners geben nicht unbedingt die Meinung der Redaktion und des Verlags wieder.<\/p>\n\n\n\n