La vitivinicultura enfrenta uno de los mayores desafíos de su historia: adaptarse al impacto del cambio climático. Sequías prolongadas, olas de calor, heladas tardías y la intensificación de enfermedades fúngicas están poniendo en riesgo la productividad y la calidad del vino en todas las regiones del mundo. Frente a este escenario, la agricultura de precisión ha emergido como una estrategia clave para optimizar recursos y tomar decisiones basadas en datos. En los últimos años, la inteligencia artificial (IA) se ha consolidado como una herramienta central dentro de la agricultura de precisión, permitiendo anticipar problemas, detectar patrones ocultos y gestionar de manera más eficiente los recursos hídricos, nutricionales y sanitarios. En Mendoza, región semiárida y provincia con la mayor superficie cultivada con vid de la vitivinicultura argentina, la presión por el uso eficiente del agua es especialmente crítica. Incorporar tecnologías de predicción e inteligencia artificial no solo representa una oportunidad para mitigar riesgos productivos, sino también para sostener la competitividad internacional de la industria. Modelos predictivos Los modelos predictivos son algoritmos que utilizan grandes volúmenes de datos para anticipar escenarios futuros. En vitivinicultura, se aplican para prever rendimientos, detectar estrés hídrico y estimar la probabilidad de aparición de enfermedades. Estudios recientes muestran avances significativos. Un trabajo publicado en Springer (2022) logró predecir de manera temprana el rendimiento en distintas variedades de vid mediante visión artificial y aprendizaje automático, alcanzando correlaciones superiores al 80% entre estimaciones y valores reales. De manera similar, investigaciones de 2023–2024 han desarrollado modelos para anticipar episodios de estrés hídrico en viñedos, lo que permite programar riegos con mayor precisión y ahorrar agua sin comprometer la producción. La gran ventaja de estos enfoques es su capacidad de anticipación: permiten actuar antes de que los síntomas sean visibles a simple vista, reduciendo pérdidas y mejorando la planificación. Imágenes satelitales y sensores remotos La teledetección se ha convertido en una de las principales fuentes de datos para la vitivinicultura de precisión. Plataformas como Sentinel-2 y Landsat proporcionan imágenes de libre acceso con resolución espacial y temporal suficiente para monitorear viñedos a gran escala. En paralelo, los drones equipados con cámaras multiespectrales permiten un análisis más detallado a nivel de parcela. Los índices derivados de estas imágenes son herramientas claves. El NDVI (Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada) mide la vigorosidad de la planta; el NDWI (Índice de Agua) se usa para estimar contenido hídrico; el EVI y el Leaf Area Index permiten caracterizar la estructura del dosel. Una revisión sistemática publicada en Remote Sensing (2024) evidenció que estas metodologías ya se aplican de manera robusta en viñedos y olivares para evaluar sequías y generar mapas de manejo diferenciado. Sin embargo, persisten limitaciones: la resolución espacial de los satélites no siempre es suficiente para parcelas pequeñas, y los costos asociados al uso de drones o sensores de campo pueden dificultar la adopción. Además, la conectividad en zonas rurales sigue siendo un obstáculo para la transmisión de datos en tiempo real. Machine Learning y visión computacional El aprendizaje automático (Machine Learning, ML) consiste en entrenar algoritmos para reconocer patrones y mejorar con la experiencia. En viticultura, se lo ha aplicado principalmente a la detección de enfermedades foliares. Modelos de deep learning, en particular las redes neuronales convolucionales (CNN), han mostrado resultados prometedores en la identificación de mildiu, botrytis y oídio a partir de imágenes de hojas. Una revisión publicada en Agronomy (2022) describe múltiples aplicaciones que incluyen segmentación de hojas, conteo de racimos y estimación de madurez. El acceso a conjuntos de datos públicos está acelerando estos avances. En 2023–2025, bases como la disponible en PubMed recopilaron miles de imágenes de hojas de vid con distintos síntomas, facilitando la validación de modelos y el entrenamiento de nuevas arquitecturas de redes neuronales. Tendencias emergentes El campo está avanzando hacia aplicaciones más sofisticadas. Una de ellas es la inteligencia artificial explicable (XAI), que permite entender cómo y por qué un algoritmo toma determinada decisión, generando confianza en agrónomos y productores. Otra tendencia es la integración de IA con redes de sensores IoT, combinando datos de suelo, clima y planta en tiempo real para predicciones multifactoriales. Startups en Australia y Francia ya ofrecen soluciones comerciales que combinan imágenes satelitales, estaciones meteorológicas y modelos de predicción de rendimiento. En Chile, proyectos piloto exploran la predicción de brotación y rendimiento a escala de cuenca vitivinícola. Para Mendoza, la adopción de estas tecnologías requerirá superar barreras vinculadas al costo, la capacitación técnica y la articulación con empresas AgTech. La cooperación entre universidades, bodegas y organismos públicos será clave para escalar estas soluciones y generar impacto real en el territorio. Oportunidad estratégica La inteligencia artificial no reemplaza al conocimiento del agrónomo, sino que lo potencia, brindándole herramientas más precisas para la toma de decisiones. Su implementación en la vitivinicultura puede reducir pérdidas, optimizar el uso del agua y anticipar riesgos climáticos y sanitarios. En un contexto de cambio climático y presión sobre los recursos, Mendoza tiene la oportunidad estratégica de combinar su tradición vitivinícola con la innovación digital. Apostar por la IA y la agricultura de precisión no es solo una opción tecnológica, sino una estrategia para garantizar la sostenibilidad y competitividad del vino argentino en el escenario global.   Fuente  “Inteligencia artificial para una industria vitivinícola sostenible: gestión basada en IA en viticultura, producción de vino y enoturismo.” arXiv (2025). https://arxiv.org/abs/2507.21098  “Conjunto de datos sobre enfermedades de las hojas de la vid para la agricultura de precisión.” PubMed (2024). https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/40599426/ Di Gennaro, S. et al. “Predicción temprana del rendimiento en diferentes variedades de vid mediante visión artificial y aprendizaje automático.” Precision Agriculture (2022). https://link.springer.com/article/10.1007/s11119-022-09950-y  Kerkech, M. et al. “Visión artificial y aprendizaje profundo para la viticultura de precisión.” Agronomy (2022). https://www.mdpi.com/2073-4395/12/10/2463   García, M. et al. “Herramientas de teledetección satelital para la evaluación de la sequía en viñedos y olivares: una revisión sistemática.” Remote Sensing (2024).https://www.mdpi.com/2072-4292/16/11/2040