Come la Agronomic Intelligence Platform e il primo benchmark AI agricolo possono diventare un alleato concreto per vigneti e cantine italiane tra qualità, costi e sostenibilità.
AI agronomica: cosa cambia davvero per i vigneti italiani
Nel 2024 molte cantine hanno scoperto la stessa cosa, spesso con amarezza: a parità di ettari, i margini non crescono più. Costi in salita, clima imprevedibile, richieste di sostenibilità sempre più stringenti. Chi produce vino in Italia si trova stretto tra qualità da difendere e numeri da far tornare.
La realtà? È quasi impossibile gestire un vigneto complesso basandosi solo su sensazioni, esperienza e qualche file Excel. Servono strumenti che trasformino dati grezzi in decisioni operative, giorno per giorno. È qui che entra in scena la Agronomic Intelligence Platform di EVJA e, con lei, il primo benchmark AI dedicato all’agricoltura.
In questo articolo, parte della serie “IA nel Settore Vitivinicolo Italiano: Vino e Tecnologia”, vediamo come queste novità possono diventare un alleato concreto per chi gestisce vigneti e cantine: dalla difesa fitosanitaria alla previsione di resa, fino al tema chiave della carbon footprint del vino.
Dati, sensori e AI: dal vigneto a un “cruscotto” digitale
L’idea al centro della Agronomic Intelligence Platform è semplice da descrivere e complessa da realizzare: unire sensori climatici, modelli predittivi e algoritmi di intelligenza artificiale in un unico ambiente operativo, accessibile da app.
Per un’azienda vitivinicola questo significa una cosa molto pratica: avere ogni mattina un “cruscotto” digitale che risponde a domande concrete.
- Dove rischio peronospora o oidio nei prossimi giorni?
- Quali appezzamenti richiedono irrigazione prioritaria?
- Come sta evolvendo lo stress idrico sulle diverse parcelle?
- Quanta CO₂ sto emettendo e quanta ne sto sequestrando con i miei vigneti?
Esempi pratici in vigneto
Con una piattaforma di agronomic intelligence:
- I dati microclimatici (temperatura, umidità, bagnatura fogliare) raccolti in vigneto alimentano modelli predittivi di malattia. Il sistema segnala il rischio di infezione prima che si manifesti in campo.
- L’AI trasforma scenari complessi in raccomandazioni leggibili: finestra ottimale per i trattamenti, lotti da monitorare, priorità di intervento.
- Le mappe di vigore, integrate con dati storici, aiutano a modulare concimazioni e irrigazione, riducendo input senza perdere qualità.
Il punto forte non è avere più grafici, ma meno incertezza. Un tecnico o l’enologo gestore di vigneto non deve decifrare modelli matematici: trova indicazioni operative direttamente collegate alle scelte quotidiane.
Riduzione input e miglioramento qualità
Nella difesa fitosanitaria della vite, l’uso di modelli supportati da AI può:
- ridurre il numero di trattamenti inutili,
- posizionare meglio quelli necessari,
- migliorare l’efficacia complessiva.
Molte aziende che hanno introdotto sistemi predittivi parlano di riduzioni di input chimici nell’ordine del 15–30%, con stessa o maggiore sicurezza sanitaria. Non è solo una questione ambientale: meno trattamenti superflui significano meno costo per ettaro e una gestione più serena dei calendari di lavoro.
Impronta carbonica del vino: da esercizio teorico a leva di mercato
La piattaforma EVJA integra un elemento che per il vino diventa sempre più strategico: la valutazione della carbon footprint, considerando sia le emissioni sia il sequestro di CO₂.
Per una cantina che esporta o lavora con GDO e ristorazione di alto livello, avere numeri solidi sulla propria impronta ambientale non è più un optional.
Perché la CO₂ conta davvero per le cantine
Monitorare emissioni e assorbimenti consente di:
- misurare l’impatto di scelte agronomiche (lavorazioni del suolo, inerbimento, gestione della chioma);
- confrontare pratiche alternative (es. diserbo chimico vs inerbimento permanente, lavorazioni profonde vs minima lavorazione);
- valorizzare in etichetta o nei materiali commerciali l’impegno verso la transizione ecologica;
- rispondere in modo documentato a richieste di importatori, consorzi e certificazioni.
La differenza sta nel passare da una rendicontazione fatta una volta ogni alcuni anni, spesso a posteriori, a un sistema dinamico, collegato alle decisioni reali durante l’annata.
Dal dato alla narrazione del brand
Una cantina che riesce a dire, con numeri alla mano:
“Negli ultimi tre anni abbiamo ridotto del 22% le nostre emissioni per bottiglia, mantenendo invariata la resa e migliorando gli indici qualitativi”
ha in mano una storia potente da raccontare a buyer, ristoratori e consumatori. L’AI, in questo caso, non è solo un supporto tecnico: diventa uno strumento di marketing del vino sostenibile, credibile perché basato su dati verificabili.
Il primo benchmark AI per l’agricoltura: come scegliere il modello giusto per la cantina
EVJA, in collaborazione con eZecute, ha introdotto un elemento molto utile in questo momento di corsa all’AI: un benchmark dedicato all’agricoltura che confronta le performance dei principali Large Language Model (LLM), proprietari e open source, in scenari agricoli reali.
Il benchmark valuta:
- qualità delle risposte,
- costo per utilizzo,
- latenza (tempo di risposta) per singola interazione.
Perché interessa al settore vitivinicolo
Per una realtà vitivinicola che vuole integrare AI generativa nei propri processi (consulenza agronomica interna, supporto ai tecnici, documentazione di cantina), non basta scegliere il modello “più famoso”. Servono risposte a domande molto concrete:
- Quale modello è più affidabile nel rispondere a quesiti agronomici specifici sulla vite?
- Che costo ha, se in azienda lo usano 10 persone tutti i giorni?
- La latenza è compatibile con l’uso sul campo, magari in condizioni di connettività limitata?
Dal benchmark emergono in testa i modelli proprietari di OpenAI, Gemini e Anthropic per performance, ma con un dato interessante: alcuni modelli open source offrono prestazioni comparabili a costi significativamente inferiori.
Per un’azienda agricola, dove la sostenibilità economica è fragile quanto quella ambientale, poter confrontare qualità, tempo di risposta e costo diventa un vantaggio decisionale reale. Non si sceglie più “a sensazione”, ma con criteri misurabili.
L’agricoltura (e la vite) come laboratorio di AI generativa
La collaborazione tra EVJA ed eZecute mette in luce una verità spesso sottovalutata: l’agricoltura è uno dei campi più interessanti per l’AI generativa, proprio perché è costretta a fare i conti con risorse limitate, clima instabile e pressione produttiva.
Nella gestione del vigneto e della cantina, l’AI generativa può diventare un assistente trasversale.
Usi concreti per enologi e agronomi di cantina
Alcuni esempi realistici di applicazione:
- Redazione di relazioni tecniche: preparare report di monitoraggio vigneti, relazioni per certificazioni o per il CdA della cantina, partendo da appunti e dati grezzi.
- Analisi di dati sperimentali: confronto tra strategie di difesa, portinnesti, cloni, date di vendemmia; l’AI aiuta a sintetizzare tabelle e serie storiche.
- Supporto alla consulenza agronomica interna: preparare bozze di protocolli di difesa o piani di concimazione, che il tecnico poi valida e adatta.
- Gestione documentale: ricerca rapida in anni di registri trattamenti, piani di concimazione, analisi fogliari e del suolo.
Il punto da tenere fermo è che l’AI non sostituisce l’agronomo o l’enologo. Fa il lavoro pesante su dati e testi, così che il professionista possa concentrarsi su ciò che conta: decisioni, strategia, visione qualitativa.
Investimenti, internazionalizzazione e impatto sulla filiera del vino
EVJA non nasce ieri: lavora da anni su una piattaforma brevettata che integra modelli predittivi, sensori climatici e AI per la gestione delle colture. Il round di 4,2 milioni di euro chiuso nel 2023, con la partecipazione di investitori come Cdp Venture Capital e SEFEA Impact, indica una direzione chiara: crescita e internazionalizzazione, ma con forte attenzione all’impatto.
Per il settore vitivinicolo italiano questo ha due effetti positivi:
- Stabilità industriale del fornitore: chi investe in sensori e piattaforme ha bisogno di sapere che dietro non c’è una startup di passaggio, ma un player strutturato.
- Standard che parlano il linguaggio ESG: filiere, consorzi e gruppi distributivi stanno chiedendo metriche solide su sostenibilità. Lavorare con piattaforme nate con questa sensibilità semplifica audit, rendicontazioni e certificazioni.
In parallelo, la metodologia di valutazione dei sistemi AI di eZecute (con piattaforme come AutoBench e Bot Scanner) crea una cornice di affidabilità: non solo “promesse di AI”, ma metriche, benchmark, confronti ripetibili.
Come portare l’Agronomic Intelligence in una cantina, passo dopo passo
Integrare AI nella gestione del vigneto non è un esercizio teorico. Richiede scelte molto pratiche. Ecco un percorso che ho visto funzionare meglio di altri:
1. Definire gli obiettivi agronomici e di business
Prima di parlare di sensori e modelli, serve chiarezza:
- Vogliamo ridurre i trattamenti? Di quanto, in quanti anni?
- Puntiamo alla riduzione della carbon footprint per bottiglia?
- Ci interessa soprattutto prevedere resa e qualità per pianificare vendite e finanza?
Senza obiettivi misurabili, qualsiasi piattaforma rischia di trasformarsi in un giocattolo costoso.
2. Mappare i vigneti e scegliere dove partire
Non ha senso sensorizzare tutto subito. Meglio:
- scegliere parcelle rappresentative (esposizioni diverse, suoli critici, zone di maggior rischio fitosanitario),
- integrare i primi sensori climatici e di umidità del suolo,
- iniziare con uno o due casi d’uso chiari: difesa e irrigazione, ad esempio.
3. Collegare l’AI ai processi esistenti
La piattaforma deve innestarsi sui flussi di lavoro che già esistono, non crearne di paralleli:
- collegare le raccomandazioni di difesa ai registri trattamenti digitali;
- usare i dati di produzione storica per migliorare i modelli di previsione resa;
- integrare i calcoli di CO₂ nei report che la cantina già prepara per clienti e certificazioni.
4. Formare le persone, non solo installare tecnologia
La differenza tra un progetto che funziona e uno che si spegne dopo un anno spesso sta qui:
- formare agronomi, enologi e capi vigneto su come leggere e usare gli output dell’AI;
- chiarire chi prende la decisione finale (sempre l’umano) e come si gestiscono i casi in cui campo e modello “non sono d’accordo”;
- creare un minimo di routine di verifica: ogni fine stagione, cosa ha funzionato, cosa no, dove migliorare.
Verso una viticoltura realmente “smart”: la scelta ora è strategica
La combinazione di Agronomic Intelligence Platform e benchmark AI agricolo segna un passaggio netto: non si tratta più solo di digitalizzare registri e sensori, ma di portare l’AI al centro delle decisioni agronomiche.
Per le aziende vitivinicole, questo si traduce in quattro vantaggi chiave:
- più capacità di anticipare problemi fitosanitari e climatici;
- uso più efficiente di input e risorse idriche;
- misurazione credibile dell’impatto ambientale, utile anche per il posizionamento commerciale;
- maggiore controllo sui costi e sui rischi, in un contesto di volatilità crescente.
Chi produce vino oggi deve scegliere se restare in una logica “reattiva”, rincorrendo emergenze, o passare a una gestione predittiva e data-driven del vigneto. L’AI agronomica non è magia, e da sola non basta. Ma messa nelle mani giuste, con obiettivi chiari, diventa una leva concreta per difendere margini, qualità e reputazione.
La domanda vera, per chi guida una cantina, è semplice: quando iniziare, e con quale primo progetto pilota. Perché tra cinque anni la distinzione non sarà più tra chi usa o non usa l’AI, ma tra chi l’ha integrata in modo intelligente nei propri vigneti e chi l’ha subita senza strategia.