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Puntuar un vino sin catarlo

Una egresada de la UVa desarrolla una aplicación que, mediante inteligencia artificial, es capaz de predecir la puntuación que le daría un consumidor a una botella de este producto y reducir la incertidumbre para el proceso de toma de decisiones

Adriana Juez Pérez, egresada de la Universidad de Valladolid. J. M. LOSTAU

Publicado por
Estibaliz Lera

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Vista, color, aroma, buqué, volatilidad, acidez, dulzor, cuerpo, sabor, amargor, calidad… son algunos de los puntos de las fichas de catas utilizadas en todo el mundo. De esta forma, los amantes del vino pueden ir más allá. ¿Fácil? Para nada. De hecho, los grandes expertos del sector aseguran que un buen catador de este producto es el que lleva años catando miles de ellos. A la práctica se suma tener en plenas facultades la vista, el olfato y el gusto. Y ahora puede que la inteligencia artificial dé una vuelta de tuerca. 

Esta tecnología puede aportar mucho a tu paladar. ¿Cómo? Adriana Juez Pérez, egresada de la Universidad de Valladolid (UVa) , ha desarrollado una aplicación que, mediante IA, es capaz de predecir la puntuación que le daría un consumidor a una botella de este producto y reducir la incertidumbre para el proceso de toma de decisiones. 

Wine Quality –así se llama– se distingue por su habilidad para predecir la valoración que un consumidor asignaría a una botella de vino, en una escala de 0 a 5, utilizando técnicas de machine learning avanzadas. Esta predicción se realiza incluso antes de que el cliente haya probado el vino o que haya sido lanzado al mercado, revolucionando la forma en que las empresas abordan la presentación de nuevas elaboraciones. Para lograr esto, la solución se basa en una serie de características del producto introducidas por el usuario, tales como el precio de la botella, el tipo de uva, la región de origen, el año de cosecha, entre otras variables relevantes.

Utilizando redes neuronales , el sistema analiza estos datos y los compara con una vasta base de datos de vinos con características similares y sus respectivas valoraciones por parte de los consumidores. «Este enfoque permite identificar patrones y correlaciones que más tarde son usados para predecir la valoración esperada de un vino específico», expone antes de añadir que esta herramienta no solo proporciona una estimación de la calidad percibida por los consumidores, sino que también ofrece insights valiosos sobre las preferencias y tendencias del mercado, lo cual es «crucial» para las estrategias de marketing y desarrollo de productos en la industria vitivinícola. 

En su opinión, la innovación reside en su enfoque único y avanzado para la evaluación de vinos, diferenciándose de las aplicaciones existentes. En este punto, comenta que «mientras que en las soluciones tradicionales se limitan a ofrecer puntuaciones de vinos sustentadas en bases de datos preexistentes, Wine Quality va más allá, proporcionando valoraciones predictivas sin la necesidad de que el vino esté previamente catalogado o registrado».

Este avance, subraya la egresada de la UVa, se logra mediante la implementación de algoritmos de machine learning, en particular, las redes neuronales , que son capaces de analizar y aprender de grandes conjuntos de datos, identificando patrones complejos y sutilezas en las preferencias de los consumidores que no son evidentes a simple vista. «Al introducir características específicas de un vino, la aplicación utiliza este aprendizaje profundo para predecir cómo un usuario típico valoraría esa elaboración, basándose en comparaciones con productos similares y tendencias de consumo», puntualiza. 

Por esta razón, incide que la innovación de este enfoque es que ofrece la posibilidad de una personalización y precisión sin precedentes en las recomendaciones de vinos. «En lugar de depender de valoraciones genéricas o de la popularidad del producto, Wine Quality ofrece una evaluación adaptada a las tendencias actuales y a los gustos individuales, incluso para vinos que no han sido evaluados previamente por los usuarios, incide para, a renglón seguido, añadir que este punto representa «un salto cualitativo» en cómo se pueden usar los algoritmos de aprendizaje automático para enriquecer la experiencia del consumidor y proporcionar a las empresas del sector vitivinícola una herramienta poderosa para entender y anticipar las preferencias del mercado.

En cuanto a las ventajas para las bodegas, sostiene que esta solución posibilita anticipar la reacción del mercado antes de la producción a gran escala, reduciendo significativamente los riesgos asociados con la introducción de nuevos vinos. «Al poder prever la opinión del consumidor con antelación, incluso antes de plantar las cepas, las bodegas pueden tomar decisiones más informadas sobre qué variedades cultivar y qué perfiles de sabor desarrollar, lo que conduce a una mayor eficiencia y rentabilidad».

Para los restaurantes también tiene puntos positivos. A su juicio, el principal es que Wine Quality se convierte en «un recurso indispensable» para la selección y gestión de su oferta de vinos. «Al utilizar la aplicación para predecir las preferencias de los comensales, los restaurantes pueden optimizar su inventario, seleccionando aquellos vinos que probablemente serán más apreciados por sus clientes. Esto no solo mejora la experiencia del consumidor, sino que también ayuda a los restaurantes a gestionar mejor sus compras y reducir el desperdicio, al evitar invertir en vinos que no se ajustan a las preferencias de su clientela», admite Adriana Juez Pérez. 

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De igual forma, considera que los consumidores obtienen valores añadidos como elegir mejor las elaboraciones, ya que antes dependían de reseñas de vinos ya existentes en bases de datos. Sin embargo, indica que con esta solución pueden obtener una valoración predictiva de cualquier producto, independientemente de si está registrado o no. «Esto amplía enormemente el abanico de opciones para los consumidores, permitiéndoles descubrir y explorar vinos nuevos con mayor confianza y conocimiento», concluye.