Victoria Song, periodista especializada en tecnología wearable, sometió su composición corporal a cinco dispositivos distintos en un plazo de dos semanas: dos básculas inteligentes de Withings (Body Smart y BodyFit), una de Twin Health, una InBody clínica y un escáner DEXA. Los resultados de porcentaje de grasa oscilaron entre el 27,4 % y el 44,4 %, con una diferencia de 17 puntos entre la lectura más baja y la más alta. Las mediciones de masa magra variaron entre 5 y 8 puntos porcentuales, y las de grasa visceral también mostraron divergencias notables.
La autora explica que las básculas inteligentes funcionan con análisis de impedancia bioeléctrica (BIA): una corriente eléctrica débil recorre el cuerpo y, según la resistencia de cada tejido, un algoritmo estima la proporción de grasa, músculo y hueso. Aunque los fabricantes como Withings reivindican correlaciones del 99 % con escáneres DEXA en estudios internos, las condiciones de hidratación, calibración y diseño del dispositivo introducen márgenes de error considerables.
Song sostiene que la exactitud puntual importa menos que la consistencia. Cada método presenta un margen de error aproximadamente constante, de modo que la información útil reside en las tendencias a largo plazo, no en la cifra diaria. En su caso, todos los dispositivos coincidieron en señalar una reducción de grasa corporal y visceral, estabilidad o ligero aumento de masa magra y mantenimiento de la densidad ósea, indicadores positivos para su plan de tratamiento tras un diagnóstico de síndrome metabólico ovárico poliglandular. La autora concluye que esta lógica se aplica también a relojes inteligentes y pulseras de actividad: más relevante que discutir si un Apple Watch registró 9 000 pasos y un Whoop 8 000 es comprobar que ambos reflejan de forma estable el mismo paseo.