Mientras drones y algoritmos radiografían la viña y ordenan el caos de cifras, este especialista en transformación digital reivindica un modelo en el que la tecnología hace el trabajo sucio y la intuición del bodeguero firma el vino

Actualizado Lunes, 22 junio 2026 - 01:30

La Inteligencia Artificial ha dejado de ser una promesa futurista para convertirse en una pieza más del puzle del vino, desde la viña hasta la copa. Hoy conviven los drones que radiografían el viñedo, los algoritmos que ayudan a decidir un coupage o fijar precios y las herramientas que redactan informes o fichas técnicas en cuestión de minutos, mientras el enólogo sigue catando, decidiendo y poniendo la cara y la sensibilidad. El reto ya no es si habrá que usar IA, sino cómo hacerlo sin perder el control sobre el dato ni diluir la identidad de cada bodega.

En este contexto cobran fuerza voces que piden pasar del miedo a la experimentación informada: empezar con casos de uso muy concretos, entender que la tecnología se queda en la trastienda y asumir que la verdadera ventaja competitiva estará en quienes sepan organizar sus datos y entrenar a sus equipos para trabajar con ellos. De ello habla Álex Rayón, especialista en Inteligencia Artificial y transformación digital, y coordinador de una jornada sobre IA y bodegas que acaba de tener lugar en CaixaForum Madrid de la mano de la Fundación para la Cultura del Vino.

Como asesor de empresas, también de bodegas, en el uso real de los datos para tomar decisiones, el experto defiende una visión muy práctica, pegada al día a día de las bodegas y a la realidad de un sector donde la tradición pesa tanto como la innovación.

¿Cuáles son los obstáculos principales que impiden a las bodegas españolas dar el paso definitivo para integrar la IA en su día a día y dejar de verla como algo lejano?

El principal obstáculo no es tecnológico, es cultural y de percepción. Muchas bodegas siguen viendo la IA como un proyecto faraónico, costoso, que necesita un departamento de datos propio y que está reservado a multinacionales. La realidad es justo la contraria hoy: con herramientas accesibles (Copilot, ChatGPT, Claude) cualquier responsable de bodega puede empezar a sacar valor en cuestión de días. El segundo obstáculo es el desconocimiento de casos de uso concretos para el sector: cuando le pones a un enólogo o a un responsable de exportación ejemplos prácticos (analizar climatología histórica, generar fichas técnicas multilingües, automatizar reporting de ventas) la barrera mental cae enseguida. Y el tercero es el miedo a hacerlo mal o a la falta de tiempo, que se resuelve con formación práctica.

En un sector tan artesanal como el vino, ¿qué debe hacerse para que la IA se viva como una ayuda práctica para los profesionales y no como algo que pone en riesgo la esencia del oficio?

La clave está en cambiar el marco de referencia: la IA no viene a sustituir el trabajo, viene a quitarte de encima las tareas que te roban tiempo para hacer lo que realmente importa, que es el vino y la relación con el cliente. En un sector como el vino, donde el factor humano (el enólogo, la tradición familiar, el terruño) es parte de la propuesta de valor, hay que mostrar que la IA se queda en la trastienda: ayuda a redactar informes, a analizar datos de campo, a preparar presentaciones comerciales, pero la decisión final, la cata, el criterio, sigue siendo humano. Cuando alguien prueba la herramienta y ve que en cinco minutos resuelve algo que le llevaba una tarde, el miedo se transforma en curiosidad. Esa experiencia directa es mucho más persuasiva que cualquier discurso.

¿Cómo puede el análisis avanzado de datos ayudar a los viticultores a decidir mejor en el viñedo, optimizar recursos y mantener la productividad frente a los actuales retos climáticos?

La agricultura de precisión es probablemente uno de los terrenos donde la IA aporta valor más tangible y más rápido. Hablamos de cruzar datos de sensores en viña, imágenes satelitales o de dron, históricos meteorológicos y modelos predictivos para anticipar estrés hídrico, riesgo de plagas o el momento óptimo de vendimia. Frente a los retos climáticos actuales (olas de calor, sequías irregulares, cambios en los ciclos de maduración) esto permite pasar de una gestión reactiva a una gestión predictiva: regar lo justo donde y cuando hace falta, tratar de forma localizada en lugar de blanket spraying y ajustar decisiones parcela a parcela. El resultado es doble: optimización de recursos (agua, fitosanitarios, mano de obra) y mejora de la calidad y consistencia de la uva, que es al final lo que sostiene la productividad a medio plazo.

En una bodega, ¿es mejor implantar la IA en proyectos aislados o integrarla en una estrategia de transformación digital que conecte finanzas, marketing y producción en el mismo sistema de datos?

Mi recomendación es empezar con casos de uso aislados y de impacto rápido, pero con la mirada puesta en una arquitectura de datos común. Es decir, no hay que esperar a tener un gran proyecto de transformación digital para empezar, eso suele paralizar a las organizaciones, pero tampoco se trata de ir acumulando herramientas inconexas que generen silos de información. El verdadero salto de valor llega cuando los datos de finanzas, marketing y producción conversan entre sí; por ejemplo, cuando puedes cruzar costes de producción por parcela con márgenes por mercado y con campañas de marketing para saber qué vino, en qué mercado y con qué inversión es realmente rentable. Así que la estrategia ganadora es: piensa en grande, empieza en pequeño, conecta desde el principio. Cada proyecto puntual debe diseñarse pensando en que sus datos podrán integrarse en un ecosistema mayor.

Si proyectamos la mirada a los próximos cinco o diez años, ¿cuál cree que será la oportunidad más disruptiva que marcará la diferencia entre las bodegas que adoptaron la IA y las que decidieron quedarse al margen?

La oportunidad más disruptiva, a mi juicio, será la capacidad de la IA para actuar como un copiloto integral de la bodega: un sistema que combine datos de viña, bodega, mercado y cliente para anticipar decisiones de negocio completas, desde cuánta uva comprar o producir, hasta qué referencias lanzar en qué mercado y con qué narrativa. Las bodegas que hayan invertido estos años en estructurar bien sus datos y en familiarizar a sus equipos con estas herramientas tendrán una capacidad de reacción y de personalización (de producto, de marketing, de relación con el cliente final) que será muy difícil de igualar para quienes lleguen tarde. La diferencia no será tener IA o no tenerla, sino tener una organización entrenada para tomar decisiones con datos y con velocidad, frente a otra que sigue operando por intuición y por inercia. Esa brecha, en cinco o diez años, puede ser determinante para la competitividad del sector.