Lunes 06 de Julio de 2026
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El mercado del vino de alta gama avanza hacia una forma de trabajo más apoyada en datos, precios de referencia y herramientas de inteligencia artificial. Esa es la idea que defendió este lunes, 6 de julio, Tom Burchfield, responsable de inteligencia para la toma de decisiones de Liv-ex, la plataforma especializada en compraventa e información del sector, en unas declaraciones publicadas por The Drinks Business.
Burchfield sostuvo que el futuro del comercio de vino premium dependerá no solo de las relaciones comerciales y del conocimiento tradicional del producto, sino también de la capacidad de convertir la información disponible en decisiones útiles para comprar, vender y gestionar inventario. Según explicó, el volumen de datos accesibles ha cambiado por completo en los últimos 25 años. Si antes la información era escasa y poco dinámica, ahora llega en grandes cantidades a través de internet, flujos automáticos y APIs.
A su juicio, el problema ya no es solo acceder a los datos, sino saber cuáles son fiables y cómo interpretarlos. En ese punto situó el papel de la inteligencia artificial, que, según dijo, permite transformar esa masa de información en herramientas más comprensibles y aplicables al trabajo diario de bodegas, distribuidores y comerciantes.
El directivo relacionó esa evolución con su propio cambio de cargo dentro de Liv-ex. Pasó de dirigir el área de inteligencia de mercado a encabezar la división centrada en inteligencia para la decisión. Según explicó, no se trata de dejar atrás el análisis del mercado, sino de adaptar mejor la información relevante a cada tipo de cliente. Su planteamiento es que no todos los operadores necesitan lo mismo y que una plataforma útil debe ofrecer datos personalizados para ayudar a tomar decisiones con más rapidez y con mayor margen económico.
Burchfield reconoció que el vino de alta gama ha incorporado este tipo de prácticas más tarde que otros mercados. Lo atribuyó a varios factores. Por un lado, al ritmo propio del sector, marcado por las cosechas anuales y los calendarios de salida al mercado. Por otro, al peso que siguen teniendo perfiles como coleccionistas o compradores movidos también por criterios personales. En ese terreno, señaló que todavía hay adquisiciones que no responden a una lógica puramente económica, porque algunos clientes compran un vino porque les gusta, aunque los datos no respalden esa operación desde un punto de vista financiero.
Pese a ello, afirmó que a escala empresarial el uso de datos ya ocupa un lugar central en muchas firmas del sector. Citó entre las referencias más utilizadas los precios aportados por terceros, la disponibilidad de stock y las puntuaciones de críticos. Según su lectura, esos elementos forman parte tanto de las decisiones estratégicas como de las tácticas cotidianas.
Para explicar qué puede ocurrir cuando una empresa opera sin ese apoyo informativo, puso como ejemplo el periodo comprendido entre finales de 2022 y mediados de 2023. Según relató, en esos meses ya se apreciaba un giro del mercado: la demanda empezaba a perder fuerza desde una fase anterior de 2022 y los precios comenzaban a suavizarse. En ese escenario, dijo, convenía reducir riesgo mediante menos compras, liquidar posiciones cuando aún era posible conservar margen y pensar dos veces cualquier inversión grande. Sin acceso a datos fiables sobre esa evolución, añadió, muchas compañías podían haber tomado decisiones distintas con efectos negativos.
También apuntó que si el mercado muestra señales de recuperación, como ocurre ahora según su valoración, puede producirse el movimiento contrario. En ese caso, algunos comerciantes estarían aprovechando precios más bajos para volver a comprar. La idea central es que el momento elegido para entrar o salir del mercado tiene un efecto directo sobre la rentabilidad.
Burchfield advirtió además del efecto acumulativo de los errores cuando no se trabaja con información fiable y actualizada. Entre esos fallos citó vender demasiado barato, comprar demasiado caro, mover el stock equivocado, vender el producto correcto en un mal momento o dar consejos poco precisos al cliente. Según resumió en sus declaraciones, cada mala decisión tiene un coste y ese impacto puede sumarse con rapidez a lo largo del año.
Liv-ex vincula esta línea de trabajo con una estrategia más amplia para convertir sus bases de datos en sistemas prácticos para sus usuarios. The Drinks Business recuerda que la compañía ya avanzó en febrero su intención de reconstruir su plataforma para integrar inteligencia artificial desde su base. El objetivo sería pasar de mostrar información a hacerla operativa dentro del trabajo diario.
El directivo explicó que la actividad comercial seguirá siendo básica para Liv-ex porque son las transacciones las que generan datos. Aun así, indicó que las operaciones realizadas por sus miembros dentro de la propia plataforma pueden representar solo el 5% de su facturación total. Para la empresa, ese dato abre margen para ofrecer servicios sobre el otro 95% del negocio mediante herramientas basadas en información transaccional acumulada por la plataforma.
Según Burchfield, Liv-ex trabaja con clientes para desarrollar aplicaciones guiadas por inteligencia artificial que faciliten tareas concretas del día a día. Entre las líneas citadas figuran ampliar la cobertura y frecuencia de sus precios medios, aumentar el número de listas públicas recopiladas y reforzar el seguimiento sobre oferta y demanda. La intención es presentar esos datos de forma personalizada para cada operador.
Este movimiento importa al conjunto del sector de bebidas porque apunta a una forma más técnica de fijar precios, gestionar existencias y negociar compras y ventas. Si ese modelo gana peso también fuera del vino premium, podría favorecer mercados más transparentes y procesos internos más eficientes en distribuidores y empresas vinculadas a otras categorías como destilados o cerveza artesanal con valor añadido.
La evolución también refleja un cambio más amplio en una parte del negocio vinícola: la intuición comercial y la relación personal siguen teniendo peso, pero cada vez conviven más con sistemas capaces de ordenar grandes volúmenes de información y convertirlos en recomendaciones concretas. En un segmento donde los márgenes pueden variar mucho según el momento de compra o venta, esa transición puede influir tanto en la rentabilidad como en la gestión diaria del stock y del riesgo comercial.
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