EVJA porta l’AI nel cuore delle decisioni agronomiche. Ecco cosa cambia, in concreto, per vigneti e cantine italiane tra difesa, acqua e impronta carbonica.
AI agronomica per la vite: dalla teoria al vigneto
Nel 2023 gli investimenti globali in agritech hanno superato i 30 miliardi di dollari. Una fetta crescente riguarda l’intelligenza artificiale applicata a campi, serre e vigneti. Non è una moda: chi coltiva uva in Italia vede ogni anno più pressione su costi, rese e sostenibilità , mentre il clima diventa sempre meno prevedibile.
La realtà ? I dati da soli non bastano più. Sensori meteo, stazioni in vigneto, software gestionali: tantissime aziende vitivinicole raccolgono informazioni, pochissime le trasformano in decisioni quotidiane davvero migliori. Qui entra in gioco l’Agronomic Intelligence Platform di EVJA e il primo benchmark AI dedicato all’agricoltura, una combinazione che aiuta a capire quale intelligenza artificiale usare, come e con quale impatto economico e ambientale.
In questo articolo, all’interno della serie “IA nel Settore Vitivinicolo Italiano: Vino e Tecnologia”, vediamo cosa cambia concretamente per chi gestisce vigneti e cantina: dalla difesa fitosanitaria alla gestione dell’acqua, fino alla misurazione dell’impronta carbonica del vino.
Che cos’è un’Agronomic Intelligence Platform e perché serve al vigneto
Una Agronomic Intelligence Platform è, in pratica, il “cruscotto di bordo” digitale dell’azienda agricola. Nel caso di EVJA, sensori climatici, modelli predittivi e algoritmi di AI confluiscono in un’unica app, disponibile su smartphone e tablet. Il risultato è un ambiente dove i dati sono già tradotti in indicazioni operative.
Per un’azienda vitivinicola questo significa avere in tempo reale:
- stato fisiologico dei vigneti;
- rischio di sviluppo di malattie (peronospora, oidio, botrite…);
- stima di resa e andamento della vendemmia;
- indicazioni su irrigazione, trattamenti, gestione del suolo;
- valutazione continua dell’impronta carbonica di parcella e cantina.
Dalla “stazione meteo” alla decisione concreta
Ecco il punto: molte aziende hanno già stazioni meteo in vigneto, poche hanno un sistema che dica “cosa fare domani mattina”. La piattaforma di EVJA prova a colmare esattamente questo vuoto.
Gli algoritmi di AI raccolgono:
- dati climatici (temperatura, umiditĂ , bagnatura fogliare, pioggia);
- dati colturali (varietĂ , portinnesto, forma di allevamento, fenologia);
- storico di trattamenti e rese.
Su questa base elaborano previsioni su:
- insorgenza di fitopatologie con finestre di rischio ben definite;
- necessitĂ idrica delle viti in funzione del suolo e del meteo previsto;
- probabilitĂ di stress termico o idrico nei diversi appezzamenti.
Chi è in campo non deve interpretare mille tabelle: vede alert e scenari con indicazioni precise, per esempio:
- «Probabilità alta di infezione primaria di peronospora entro 72 ore in parcella A: valutare trattamento preventivo mirato»;
- «Stress idrico moderato previsto su vigneto giovane in collina sud: suggerita irrigazione di soccorso entro 48 ore».
Difesa fitosanitaria, acqua e rese: applicazioni pratiche nel vitivinicolo
Per capire il valore di una piattaforma AI come quella di EVJA nel vino, conviene guardare ai tre nodi critici di ogni annata: malattie, acqua, previsione di vendemmia.
1. Difesa fitosanitaria piĂą mirata (e meno costosa)
I modelli predittivi delle fitopatie, raffinati con l’AI, permettono di spostarsi da una difesa “a calendario” a una difesa basata sul rischio reale. Per il viticoltore questo può tradursi in:
- riduzione del numero di trattamenti;
- scelta piĂą precisa della finestra di intervento;
- uso mirato di principi attivi, con minore impatto ambientale;
- tracciabilità puntuale di cosa è stato fatto, quando e perché.
Su colture intensive l’esperienza mostra riduzioni degli input chimici anche del 20–30%. Sui vigneti DOC e DOCG, dove la qualità è centrale, il vantaggio competitivo non è solo economico ma anche di posizionamento: poter dimostrare una difesa intelligente e sostenibile è sempre più rilevante per GDO, export e canali HoReCa attenti alle certificazioni.
2. Gestione dell’acqua in un clima che non è più quello di 20 anni fa
Il 2022 e il 2023 hanno segnato, in molte zone viticole italiane, livelli record di siccitĂ estiva e ondate di calore. In questo contesto, un AI che incrocia dati meteo, tipo di suolo e stato delle piante diventa uno strumento decisionale importante:
- previsione dello stress idrico a livello di singolo appezzamento;
- ottimizzazione dei turni di irrigazione o di soccorso;
- supporto a scelte strategiche (inerbimento, gestione chioma, sfogliature).
Chi ha vigneti collinari non irrigui può usare questi scenari per modulare carico di gemme, diradamenti, epoca della vendemmia. Chi dispone di irrigazione a goccia può passare da una gestione “a sentimento” a una gestione ** basata su numeri e soglie condivise ** tra agronomo e cantina.
3. Stima di resa e pianificazione di cantina
La stima di produzione è uno dei nervi scoperti delle cantine: si parte sovente da conti manuali, tabelle Excel e molta esperienza. L’AI agronomica aggiunge un livello in più, combinando:
- dati storici di produzione per vigneto;
- condizioni climatiche dell’annata;
- stato vegetativo (anche da sensori o immagini);
- carico di grappoli per ceppo.
Il risultato sono previsioni di resa aggiornate durante la stagione. Non sono infallibili, ma permettono di pianificare meglio:
- spazi in cantina e gestione dei serbatoi;
- contratti di uve da terzi o conferimenti;
- strategie di pricing e di vendita della nuova annata.
Per una media cantina cooperativa, avere un errore di previsione ridotto anche solo del 10–15% significa margine operativo reale in più.
Impronta carbonica del vino: misurarla in campo, non solo in bilancio
EVJA ha integrato nella piattaforma la valutazione dell’impronta carbonica, considerando sia le emissioni sia il sequestro di CO₂ nel sistema vigneto-suolo. Questo è esattamente il punto dolente di molti progetti di sostenibilità nel vino: si misurano i consumi di cantina ma si trascura tutto ciò che succede in campo.
Con un cruscotto AI, invece, ogni decisione agronomica è collegata al suo impatto sul carbonio:
- scelta delle lavorazioni o della gestione dell’inerbimento;
- numero e tipologia di trattamenti fitosanitari;
- uso di fertilizzanti e ammendanti;
con effetti immediatamente visibili in termini di kg COâ‚‚e/ha o per bottiglia. Questo consente a chi produce vino di:
- valutare diversi scenari (es. piĂą inerbimento, meno lavorazioni);
- documentare a clienti e distributori gli sforzi di transizione ecologica;
- supportare certificazioni ambientali e bilanci di sostenibilitĂ .
Per chi punta su linee “green”, biologiche o a indicazione territoriale forte, poter collegare ogni scelta agronomica a un indicatore ambientale concreto è un argomento commerciale potente.
Il benchmark AI di EVJA ed eZecute: quale modello usare in vigneto?
Molte soluzioni sul mercato dichiarano di usare “AI”, ma per un’azienda vitivinicola la domanda vera è: quale modello di AI mi conviene usare, in base a costo, velocità e qualità delle risposte?
Per rispondere, EVJA insieme a eZecute ha sviluppato il primo benchmark AI dedicato all’agricoltura, basato sulla piattaforma AutoBench. Il benchmark valuta i principali Large Language Model (LLM), sia proprietari sia open source, in contesti agricoli reali.
Quattro profili tipo (in cui ogni realtà vitivinicola si può ritrovare)
Il benchmark analizza le performance di AI su quattro ruoli chiave:
- Piccola azienda agricola – tipica realtà familiare con pochi addetti;
- Agricoltore professionista – gestione più strutturata, più ettari;
- Tecnico di grande realtĂ agricola o cooperativa;
- Ricercatore agronomico – esigenze avanzate di analisi e documentazione.
Per ciascuno non conta solo l’accuratezza delle risposte, ma anche:
- costo per singola interazione;
- latenza (tempo di risposta).
Se un’AI è precisa ma lenta e costosa, rischia di non essere sostenibile in vigneto, dove l’uso è quotidiano e i margini sono stretti.
Modelli proprietari vs open source: questione di equilibrio
Dal benchmark emerge una forte performance dei modelli proprietari (OpenAI, Gemini, Anthropic), ma anche l’ascesa di soluzioni open source come i modelli Mistral o il modello gpt-oss-120b.
La sintesi è chiara:
- i modelli top proprietari offrono in genere miglior qualitĂ complessiva;
- alcuni open source offrono qualitĂ comparabile a costo decisamente inferiore.
Per un gruppo cooperativo con decine di tecnici in campo, la seconda opzione può fare la differenza sul piano dei costi operativi. Per una piccola cantina premium, invece, potrebbe avere più senso scegliere il modello più avanzato possibile, magari integrato in una soluzione verticale come quella di EVJA, e usare l’AI soprattutto nelle fasi critiche (strategie di difesa, analisi dati di cantina, reportistica).
Il valore di questo benchmark sta proprio nel togliere la scelta dal “sentito dire” e riportarla su numeri misurabili.
L’agricoltura (e la vite) come laboratorio di AI generativa
L’accordo tra EVJA ed eZecute mostra un altro punto interessante: l’agricoltura non è affatto un settore arretrato, ma un laboratorio ideale per l’AI generativa.
I professionisti del vino stanno già usando l’AI per:
- preparare relazioni agronomiche e piani di concimazione;
- sintetizzare risultati di prove in campo o demo plot;
- analizzare grandi insiemi di dati (meteo, rese, analisi di laboratorio);
- supportare attivitĂ di consulenza a piĂą aziende contemporaneamente.
Un LLM ben addestrato su dati agronomici e vitivinicoli è in grado di:
- proporre alternative di gestione della chioma in annate estreme;
- confrontare scenari di potatura verde;
- suggerire protocolli di monitoraggio fitosanitario mirati.
La chiave è non sostituire l’agronomo, ma potenziarne la capacità analitica e la velocità di elaborazione. Chi ha responsabilità su centinaia di ettari di vigneto può usare l’AI come “secondo cervello” per simulare scenari prima di prender decisioni pesanti.
Dalla raccolta dati alle decisioni in vigna: come strutturare il percorso
La nuova frontiera della smart agriculture nel vitivinicolo non è accumulare più dati, ma costruire un flusso coerente: dati → analisi → scenari → decisioni.
Per un’azienda del vino, un percorso realistico può essere questo:
- Mappare ciò che esiste: stazioni meteo, sensori, software gestionali, registri di trattamenti, dati di cantina.
- Integrare in una piattaforma unica: scegliere un sistema come l’Agronomic Intelligence Platform di EVJA (o analogo) per evitare silos informativi.
- Definire 3–4 decisioni chiave da supportare con l’AI: difesa peronospora/oidio, irrigazione, stima resa, gestione lavorazioni.
- Impostare indicatori chiari: riduzione trattamenti, risparmio acqua, miglior accuratezza previsioni di vendemmia, riduzione kg COâ‚‚e per bottiglia.
- Formare chi è in campo e in cantina: l’AI serve a poco se agronomi e tecnici non la sentono come un supporto, ma come un ostacolo.
Ho visto che le aziende che ottengono risultati tangibili sono quelle che partono piccolo, su pochi vigneti pilota, e poi scalano quello che funziona, invece di voler “digitalizzare tutto” in un’unica stagione.
Cosa significa tutto questo per il futuro del vino italiano
La mossa di EVJA – combinare una Agronomic Intelligence Platform con un benchmark strutturato dei modelli di AI – manda un messaggio chiaro anche al settore vitivinicolo: l’AI non è più un gadget, ma una leva strategica di competitività .
Per le aziende del vino questo si traduce in:
- piĂą capacitĂ di anticipare i problemi (malattie, stress idrico, anomalie di resa);
- uso piĂą efficiente di risorse costose (fitofarmaci, acqua, energia, tempo);
- controllo reale sull’impatto ambientale del vigneto e della cantina;
- strumenti nuovi per comunicare in modo serio e trasparente la propria sostenibilitĂ .
Chi produce vino in Italia, soprattutto nelle denominazioni più esposte ai mercati internazionali, non può più limitarsi a “fare bene in campo”: deve dimostrare, misurare, raccontare. L’AI agronomica, se usata con criterio, diventa il ponte tra vigneto e narrazione di marca.
La domanda da porsi oggi non è se adottare o meno l’intelligenza artificiale in vigneto, ma da dove iniziare e con quali obiettivi misurabili. Chi comincerà nel 2025 con progetti mirati – magari partendo proprio da difesa fitosanitaria, acqua e impronta carbonica del vino – arriverà al prossimo cambio di decennio con un vantaggio difficilmente colmabile.