Che l’epoca della AI sia arrivata è un fatto acquisito, ed era normale che ciò avvenisse, visto che ad ogni livello stiamo fornendo dati – il nuovo petrolio – con qualsiasi azione e scelta che facciamo quotidianamente. Ma oggi questa tecnologia sta iniziando ad essere disponibile e fruibile a tutti i livelli.
Anche l’agricoltura e le produzioni agricole ne potranno godere, in termini di supporto alle scelte, con modelli previsionali e predittivi, e quindi avremo sempre più risposte non solo su “cosa accadrà” ma anche su “perché accadrà”.
Da un decennio, con Uva Sapiens, stiamo sviluppando e alimentando database viticoli ed enologici per raccogliere dati di qualsiasi origine e forma attraverso ordine e metodo. Infatti, qualsiasi strumento che genera output, anche attraverso l’ausilio dell’AI, necessita di dati che siano digitali, disponibili e fruibili. L’obiettivo che ci siamo posti, ormai un decennio fa, è stato quello di “trasformare in numeri” la qualità. Qualità intesa come somma delle osservazioni, dei giudizi e degli standard confrontabili.
Le analisi e i rilievi classici in viticoltura ed enologia sono sempre stati espressi in valori, numeri e indici, quindi la fruibilità dei dati è già molto alta ed essi sono anche disponibili e confrontabili. Tutto ciò che riguarda invece l’approccio di analisi che passa obbligatoriamente dalla soggettività umana, sia esso sensoriale, di osservazione o descrittivo, è legato anche alla sensibilità umana.
Storicamente per alcuni aspetti, in viticoltura ed enologia, c’è sempre stato un approccio legato all’esperienza di chi opera, con azioni e risultati poco registrati o monitorati, e quindi poco confrontabili. La sfida è stata proprio quella di dare valore, e valori, al più antico algoritmo applicato in agricoltura, ovvero l’osservazione; per questo crediamo che l’intelligenza naturale – in varie forme di espressione – possa essere, in ambito agricolo, il vero supporto all’intelligenza artificiale, che a sua volta potrà essere di aiuto nel validare, dando valore e significato a ciò che si è osservato.
Tutte le variabili che sono misurabili da strumentazioni, sensoristica, rilevatori e satelliti sono già disponibili, sicuramente implementabili e adattabili, ma siamo quasi in ritardo in ambito viticolo ed enologico, rispetto ad altri settori dell’agricoltura e dell’industria.
Il mondo della natura, soprattutto quello delle piante, è governato da regole, meccanismi e risposte che spesso vanno oltre gli indici, le variabili e i modelli conosciuti. Intelligenza naturale vuol anche dire essere consapevoli, e riconoscere, che l’essere umano non può pensare di essere superiore a tutto, e soprattutto che possa aver già conosciuto e spiegato tutto. E non si può pensare di affidare il non conosciuto solo all’AI, c’è ancora molto di sconosciuto da osservare e da capire.
È in questo non perimetro che la viticoltura e l’enologia post-moderna si devono muovere, lavorando per implementare i dati a disposizione dei modelli che utilizzano l’AI, andando oltre la settorialità che ha caratterizzato la viticoltura e l’enologia moderna, ispirandosi ad altri settori, contaminandosi di altre nozioni, sperimentando nuove regole e nuove vie, ridiscutendo assiomi della tradizione non più attuali o non più sostenibili. Il clima, più che il mercato e i consumi, sta accelerando questa esigenza: le ultime tre annate in Italia ne sono l’emblema.
Editoriale di VVQ n. 1/2025
