La IA transforma la forma en que los fabricantes de bebidas alcohólicas elaboran sus bebidas

La inteligencia artificial se ha convertido en una herramienta de trabajo para bodegas, cerveceras, destilerías y distribuidores que buscan acelerar el desarrollo de productos y ajustar mejor sus ventas a lo que pide el mercado. En el sector de las bebidas alcohólicas, su uso ya no se limita a tareas internas de gestión. También entra en la formulación de sabores, en la previsión de demanda y en la relación con el consumidor.

Distintas empresas del sector están aplicando modelos de aprendizaje automático para analizar datos de consumo, revisar perfiles aromáticos y probar combinaciones antes de llevar un producto al mercado. Según varias fuentes del sector consultadas por este diario, esta tecnología permite reducir tiempos de desarrollo y limitar errores en fases que antes dependían casi por completo de catas humanas y pruebas sucesivas.

Uno de los ámbitos donde más se nota este cambio es la cerveza. Investigadores de la Universidad KU Leuven, en Bélgica, han trabajado con datos químicos y sensoriales para predecir la calidad percibida de distintas referencias. El estudio partió del análisis de 250 cervezas comerciales belgas y cruzó más de 200 variables químicas con valoraciones de expertos y opiniones de consumidores. El objetivo fue encontrar patrones que ayuden a entender qué compuestos influyen en la percepción final del producto.

Ese tipo de trabajo tiene una aplicación directa en las cervezas sin alcohol. En este segmento, los productores buscan compensar la pérdida de cuerpo y aroma que suele aparecer cuando se elimina el etanol. La inteligencia artificial ayuda a identificar qué compuestos faltan y qué ajustes pueden mejorar el resultado final. En paralelo, algunas cerveceras también usan sensores y sistemas digitales para controlar fermentaciones y detectar fallos antes de que afecten a un lote completo.

Carlsberg es uno de los grupos que ha apostado por esta vía. La compañía puso en marcha un proyecto con Microsoft, Aarhus University y la Technical University of Denmark para crear un sistema capaz de predecir el sabor final a partir de datos recogidos durante el proceso. La empresa ha explicado que esta clase de herramientas puede reducir parte del trabajo experimental y mejorar el control sobre la producción.

AB InBev también ha llevado la inteligencia artificial al terreno creativo. La compañía lanzó Beck’s Autonomous, una cerveza desarrollada con apoyo de sistemas generativos para diseñar receta, nombre, imagen y materiales promocionales. El caso sirvió como escaparate para mostrar hasta dónde puede llegar esta tecnología cuando se aplica al lanzamiento completo de un producto.

En el vino, el uso es distinto pero sigue la misma lógica: convertir datos sensoriales en decisiones comerciales. Tastry, una empresa especializada en análisis químico y recomendación de vinos, trabaja con dos bases propias. Una recoge la composición molecular del vino; la otra reúne preferencias declaradas por consumidores. Con esa información, su sistema propone combinaciones entre producto y perfil de cliente y ayuda a las bodegas a orientar mejor sus mezclas.

La compañía también ofrece herramientas para el ensamblaje de vinos. Su sistema CompuBlend analiza inventarios disponibles y genera varias propuestas de mezcla según el público objetivo que marque la bodega. El objetivo es reducir tiempo en laboratorio y dar salida a partidas que pueden tener menos recorrido comercial si se venden por separado.

Este tipo de soluciones gana peso porque el consumo cambia. Las generaciones más jóvenes compran menos cantidad en algunos casos, pero piden más variedad, formatos cómodos y bebidas con perfiles distintos. En varios estudios citados por empresas del sector se observa interés por opciones con menos alcohol o sin alcohol, así como por sabores nuevos y combinaciones poco habituales. Entre los ingredientes que aparecen con más frecuencia en estas tendencias figuran cítricos asiáticos, botánicos, frutas tropicales y notas saladas o herbales.

También crece el peso del formato ready-to-drink, conocido como RTD. Son bebidas listas para tomar que se venden en lata o botella pequeña y que buscan reproducir cócteles clásicos o mezclas nuevas sin necesidad de preparación previa. Para muchas marcas, este formato permite llegar mejor a consumidores jóvenes y adaptarse a momentos de consumo más informales.

La distribución también está cambiando. Southern Glazer’s Wine & Spirits, uno de los grandes distribuidores del mercado norteamericano, ha desarrollado una plataforma digital propia para pedidos B2B con visibilidad de inventario en tiempo real y precios dinámicos. La empresa usa modelos predictivos para anticipar qué referencias pueden subir o bajar en cada zona según ventas previas, estacionalidad y comportamiento local.

En este terreno, la inteligencia artificial no solo sirve para vender más rápido. También ayuda a evitar roturas de stock y exceso de mercancía en almacén. Algunas compañías han incorporado estos sistemas a sus centros logísticos para ajustar rutas, prever necesidades por tienda y mejorar la reposición.

Pernod Ricard ha sido otra multinacional que ha integrado estas herramientas en su estructura interna. La empresa ha desarrollado programas digitales para optimizar rutas comerciales y repartir mejor la inversión publicitaria entre marcas y canales. Su experiencia muestra que la adopción tecnológica no depende solo del software: también exige cambios dentro de las plantillas, formación específica y aceptación por parte de equipos acostumbrados a trabajar con métodos tradicionales.

En paralelo, varias firmas usan inteligencia artificial para seguir tendencias antes de que lleguen al lineal. Analizan búsquedas en internet, conversaciones en redes sociales, cartas digitales y datos comerciales para detectar sabores emergentes o cambios en las preferencias del consumidor. Esa información sirve después para decidir qué lanzar, cuándo hacerlo y en qué mercado probarlo primero.

El efecto del clima añade otra capa al problema. Sequías, olas de calor o lluvias irregulares alteran la uva, cambian los niveles de azúcar y acidez e influyen en el resultado final del vino. Por eso algunas bodegas han empezado a usar sensores e imágenes aéreas junto con modelos predictivos para vigilar viñedos, ajustar riegos y calcular fechas óptimas de vendimia.

En este escenario, las empresas del sector ven la inteligencia artificial como una herramienta útil para reducir incertidumbre en un negocio donde cada decisión afecta al sabor, al precio y a la salida comercial del producto. El cambio ya no se limita al laboratorio: alcanza al viñedo, a la fábrica, al almacén y al punto de venta.

Las bodegas pequeñas también empiezan a mirar estas soluciones porque permiten competir con grupos mayores sin depender solo de intuición o ensayo manual. El acceso a datos sobre gustos del consumidor puede ayudarles a definir mejor sus vinos, sus etiquetas o sus campañas comerciales.

Aun así, los expertos consultados por distintas publicaciones del sector recuerdan que estas herramientas no sustituyen el trabajo técnico ni el criterio humano. En bebidas alcohólicas siguen siendo necesarios enólogos, maestros cerveceros y destiladores capaces de interpretar resultados, corregir fórmulas y decidir si un producto encaja con la identidad de una marca.

La industria avanza así hacia un modelo mixto: algoritmos para procesar datos masivos y profesionales para cerrar cada decisión sobre sabor, textura o equilibrio final del producto.