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La inteligencia artificial llegó a la producción de vino: cómo la utilizan las bodegas

Ya comenzó a utilizarse para mejorar la calidad y eficiencia del producto. Quiénes son los pioneros en el mundo.

La inteligencia artificial (IA) cada vez llega a más industrias y abarca más aspectos de la vida cotidiana. Una novedad en este sentido llega de la mano de la producción de vinos: ya comenzó a utilizarse para mejorar la calidad y eficiencia del producto.

¿Cómo se utiliza la IA en la producción del vino?

Hay compañías en el mundo que ya ponen en práctica las herramientas que esta tecnología brinda para obtener mejores resultados.

Un ejemplo es la multinacional italiana Enartis (perteneciente al Grupo Esseco), que opera en el sector de las bebidas alcohólicas y en el mercado de productos y servicios vitivinícolas. Terminó recientemente el proceso de adquisición de la mayoría de las acciones de WATGRID (Winegrid), empresa portuguesa que desarrolló y patentó una tecnología de vanguardia para el control de la producción de vino mediante sensores inteligentes

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Según explican, estos se aplican a diferentes etapas, especialmente durante la fermentación. Así, pueden recoger datos en tiempo real, tanto sobre el desarrollo de la fermentación como sobre otros parámetros importantes.

Los datos luego se procesan mediante un software de IA y algoritmos avanzados dentro de un sistema de información propio en una plataforma SaaS (Software as a Service). 

"Esto proporciona a los enólogos una valiosa información sobre el proceso de fermentación y envejecimiento del vino, para ayudarles a tomar las mejores decisiones rápidamente y reducir los costos de producción", detallan.

"Se trata de un hito en la evolución de Enartis, que permite a la empresa consolidar su posición a nivel mundial en el sector vitivinícola, ofreciendo a sus clientes una gama integrada de productos y servicios, aún más completa e innovadora", expresó Samuele Benelli, Director General de la empresa.

Además, el software de IA permitirá a los productores realizar análisis predictivos, minimizando la necesidad de muestreo y análisis del producto durante el proceso de vinificación, aclaran.

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Diana Antúnez