L’IA ridisegna il modo in cui i produttori di alcolici creano le bevande

L’intelligenza artificiale sta passando dal back office alla sala degustazione nel settore delle bevande alcoliche, mentre birrifici, cantine e produttori di spirits usano strumenti di analisi dei dati per definire il profilo aromatico, accelerare lo sviluppo dei prodotti e raggiungere i consumatori più giovani, che stanno cambiando il modo in cui consumano alcol.

A spingere questo cambiamento è una combinazione di pressioni di mercato e mutamenti nei comportamenti dei consumatori. I produttori si trovano ad affrontare una crescita più lenta in alcune categorie tradizionali, una domanda più forte di prodotti ready-to-drink e un interesse crescente tra Gen Z e millennials per opzioni a basso tenore alcolico, ingredienti funzionali e sapori percepiti come nuovi. Rapporti di settore e casi aziendali citati dai ricercatori del beverage mostrano che l’IA viene ormai utilizzata per analizzare i dati dei consumatori, prevedere i trend, progettare ricette e persino contribuire a decidere packaging e marketing prima che un prodotto arrivi sugli scaffali.

Nel comparto birrario, uno degli esempi più chiari arriva dal Belgio, dove i ricercatori della KU Leuven hanno usato il machine learning per analizzare 250 birre commerciali e oltre 200 proprietà chimiche per ciascun campione. Hanno affiancato questo lavoro di laboratorio a panel sensoriali e a centinaia di migliaia di recensioni dei consumatori per addestrare modelli in grado di prevedere come le persone avrebbero valutato il gusto di una birra. Lo studio ha rilevato che gli algoritmi possono individuare relazioni chimiche che spesso sfuggono ai degustatori umani, compresi i casi in cui composti normalmente considerati difetti possono contribuire positivamente se presenti nel giusto equilibrio. La stessa ricerca è stata utilizzata per migliorare la birra analcolica identificando composti mancanti legati a corpo e aroma.

Anche i grandi gruppi birrari si sono mossi rapidamente. Carlsberg ha lavorato con Microsoft e partner universitari a quello che definisce un progetto di fingerprinting della birra, utilizzando sensori e machine learning per prevedere il profilo aromatico a partire dagli ingredienti grezzi e dai ceppi di lievito. AB InBev ha impiegato l’IA generativa in progetti in edizione limitata, tra cui Beck’s Autonomous, una birra la cui ricetta, il nome, il logo e gli asset della campagna sono stati sviluppati con strumenti di IA. Le aziende più piccole hanno seguito la stessa strada con sistemi che raccolgono i feedback dei consumatori tramite app o codici QR e poi adattano i lotti successivi in base a ciò che i clienti dichiarano di volere.

I produttori di vino stanno usando strumenti simili per risolvere un problema diverso: come tradurre una categoria altamente soggettiva in qualcosa di più semplice da orientare per gli acquirenti. Tastry, società californiana specializzata in analisi del vino, utilizza la profilazione chimica per costruire quella che definisce una FlavorMatrix per i vini e una PalateMatrix per i consumatori. Gli acquirenti rispondono a brevi quiz sulle preferenze, spesso tramite codici QR o display retail, e il sistema consiglia le bottiglie più adatte ai loro gusti. L’azienda afferma che i suoi modelli possono prevedere la risposta dei consumatori prima del lancio e aiutare le cantine a trasformare stock sfusi in blend pensati per specifici segmenti di clientela.

Questo approccio è diventato ancora più importante mentre le vendite di vino tra gli adulti più giovani si sono indebolite in alcuni mercati. Campagne retail in luoghi come Paso Robles hanno utilizzato strumenti di scoperta basati sull’IA per rendere l’acquisto del vino meno intimidatorio per i consumatori Gen Z e millennial, che potrebbero non reagire al linguaggio tradizionale legato a terroir o denominazione. Invece di chiedere agli acquirenti di decifrare note tecniche di degustazione, questi sistemi cercano di metterli direttamente in contatto con vini che hanno maggiori probabilità di piacergli.

I produttori di spirits usano l’IA sia per creare nuovi prodotti sia per intercettare i trend. Mackmyra, la distilleria svedese spesso citata come la prima ad aver lanciato un whisky creato dall’IA, ha lavorato con Microsoft e Fourkind sulla generazione delle ricette prima di selezionare una formula da produrre. Circumstance Distillery, nel Regno Unito, ha poi utilizzato un sistema di IA chiamato Ginette per sviluppare il gin Monker’s Garkel. Nelle aziende più grandi, gli strumenti predittivi vengono impiegati per analizzare social media, comportamenti di ricerca e tendenze alimentari alla ricerca dei primi segnali di cambiamento nei gusti. Diageo ha dichiarato di usare l’analisi dei dati per guidare l’innovazione, compresa l’individuazione dell’interesse verso profili whisky più fruttati che ha contribuito a sostenere lanci come Buchanan’s Pineapple Scotch.

La crescita dei cocktail ready-to-drink ha reso questi strumenti previsionali ancora più preziosi. Gli RTD restano uno dei segmenti in più rapida crescita nel beverage alcolico perché si adattano alle abitudini dei consumatori più giovani, che cercano praticità senza rinunciare alla varietà aromatica. Aziende come Suntory Global Spirits hanno affermato di usare modelli basati sui dati per rendere i cocktail in lattina più simili alle bevande preparate dai bartender pur mantenendoli stabili sugli scaffali. Gli analisti del settore dicono che i variety pack vendono particolarmente bene perché rispondono alla domanda dei consumatori di rotazione e scoperta.

Anche la distribuzione sta cambiando. Southern Glazer’s Wine & Spirits ha costruito un ecosistema digitale chiamato Proof che offre ai retailer accesso agli ordini 24 ore su 24, visibilità sulle scorte e strumenti di pricing, alimentando al tempo stesso i modelli predittivi con i dati sulle vendite. L’azienda afferma che i suoi sistemi aiutano a prevedere la domanda a livello di punto vendita, ridurre le rotture di stock e migliorare l’accuratezza delle consegne. Altri distributori stanno usando strumenti analoghi per pianificare i percorsi, gestire le operazioni di magazzino e ridurre le visite inutili ai negozi.

L’ingresso nell’IA non è stato privo di attriti all’interno delle aziende. Pernod Ricard ha descritto resistenze interne da parte dei dipendenti preoccupati che gli algoritmi potessero sovrastare l’esperienza o ridurre il giudizio locale. L’azienda ha spiegato di aver affrontato il problema testando gli strumenti in fasi successive, legando l’adozione a risultati misurabili e formando il personale invece di sostituirlo tout court. Questo schema sta diventando comune in tutto il settore: i dirigenti vogliono decisioni più rapide e costi più bassi, ma hanno ancora bisogno che enologi, birrai e blender interpretino ciò che producono le macchine.

Il cambiamento climatico aggiunge un altro motivo alla svolta. Le cantine stanno usando sensori e software predittivi nei vigneti per monitorare lo stress idrico, prevedere i tempi della vendemmia e tenere sotto controllo parassiti mentre i modelli meteorologici diventano meno prevedibili. In California e in Europa, i produttori si affidano a questi sistemi per proteggere le colture da ondate di calore improvvise, guasti all’irrigazione e pressione delle malattie che possono alterare la chimica dell’uva prima ancora che il frutto arrivi in cantina.

Il risultato è un settore in cui l’intelligenza artificiale non si limita più alla logistica o al supporto marketing. È sempre più parte del modo in cui le bevande vengono concepite, testate, prezzate e distribuite. Per i produttori che cercano di tenere il passo con gusti in evoluzione, margini più stretti e rischi climatici crescenti, la tecnologia sta diventando uno strumento pratico piuttosto che una novità — uno strumento capace d’influenzare tutto, dalla prima bozza della ricetta fino alla bottiglia sullo scaffale del negozio.