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Roula Khalaf, editora del FT, selecciona sus historias favoritas en este boletín semanal.
Puede que me haya titulado Master of Wine y haya estado inmerso en el vino profesionalmente desde 1975, pero nunca me consideraría un “experto”. Incluso antes de 2016, cuando Michael Gove declaró que “la gente en este país está harta de los expertos”, los británicos ya desconfiaban de los expertos.
Con demasiada facilidad, la sospecha se convierte en ridículo cuando esa experiencia involucra algo como el arte o el vino que no se comprende ampliamente o no se considera elitista. “El falso jarrón Ming engaña a los comerciantes” o “El cava barato se confunde con el champán” son el tipo de titulares que garantizan agradar.
Ahora hay un nuevo titular de moda que sugiere que las máquinas podrán replicar a los humanos en cada tarea (y a menudo confunden las estadísticas computacionales con lo que tan vagamente se llama inteligencia artificial). Dejando de lado la amenaza de ChatGPT et al para aquellos de nosotros que escribimos para ganarnos la vida, me siento impulsado a defender a los profesionales del vino en general y la necesidad de conservar el toque personal en gran parte de lo que hacemos.
La tecnología de la información tiene aplicaciones obvias en el cultivo de la vid: ayudar a seleccionar sitios adecuados para los viñedos, monitorear el crecimiento de la vid y la cantidad de agua necesaria, identificar alertas tempranas de amenazas de plagas y enfermedades, predecir los niveles de cosecha, así como la calidad y composición probable de las uvas. Ya se ha desarrollado maquinaria robótica inteligente para viñedos que es capaz de realizar todo tipo de tareas que no hay suficientes personas dispuestas a realizar, incluida la recolección de uvas y la recopilación y análisis de información.
Incluso hay sistemas que pretenden predecir los precios y la calidad del buen vino basándose únicamente en la meteorología. Un equipo de la Universidad de Cambridge afirmó en el prefacio de su artículo de 2022 sobre Burdeos: “Aquí proporcionamos un modelo predictivo de los precios del vino, basado únicamente en datos meteorológicos. Establecemos que predice con mayor precisión la calidad a largo plazo de una cosecha que un experto de talla mundial que califica esa misma cosecha en el año siguiente a su producción”. Esto último es una referencia a las puntuaciones otorgadas por los “expertos” durante las cuestionables catas en primeur cuando, cada primavera, los comentaristas y comerciantes de vino del mundo son invitados a Burdeos para evaluar muestras de vinos en barricas muchos meses antes de ser embotellados, y años antes. están diseñados para beberse. En mi opinión, demasiado pronto.
Hoy en día, la elaboración de vino en muchas bodegas implica configurar una computadora para controlar los ciclos de prensado, las temperaturas de fermentación y mucho más, pero (y aquí viene lo crucial) todos, excepto los productores más industriales, insistirían en que cualquier decisión sobre el vino final debe basarse en una el paladar del enólogo, es decir, el equipo de degustación en la boca y la importantísima nariz, que es mucho más sensible. (Los científicos insisten en que también tenemos receptores gustativos en la garganta, por lo que los catadores de vino que escupimos religiosamente nuestras muestras de cata probablemente hemos estado registrando una imagen incompleta).
Ha habido muchos intentos de construir una nariz artificial que utilice inteligencia artificial en el sentido correcto, en lugar de simplemente información recopilada y almacenada. Generalmente implican crear un conjunto de aromas de referencia y entrenar la nariz artificial para identificarlos, de modo que cuantos más aromas se puedan incluir, más útil será la máquina. Pero me complace informar que los humanos somos capaces de detectar hasta un billón de aromas, muchos de ellos extremadamente sutiles. Seguramente sería complicado programar una nariz artificial con todos ellos y con la capacidad de interpretar cada combinación de ellos. Los catadores de vino también tienen experiencia en predecir cómo podría envejecer un vino en función de su perfil actual, lo que añadiría otra capa de complicación a cualquier programación.
Eso espero, porque quiero conservar mi trabajo de catar, evaluar y describir vinos. La cata de vinos no es sólo una cuestión de identificar aromas. Los catadores tenemos que casar nuestras impresiones de sus aromas con las características que sentimos en nuestra boca, comprobando si están equilibradas e integradas, si todas estas impresiones forman un todo armonioso. Nuestro trabajo es notar cuánto dura el vino en boca, qué tan evolucionado está, en qué medida se relaciona con otras añadas del mismo vino y evoca recuerdos de otros vinos y otros sabores en general.
Se han necesitado casi 50 años de programación para llevar mi paladar a donde está y poder hacer todo esto sin siquiera hacer un esfuerzo consciente. Por favor, no me digan que sólo tomaría unas pocas horas construir una máquina que pudiera hacer lo que yo hago. La popular aplicación Vivino, que analiza las notas de cata de sus 65 millones de usuarios, arroja apenas 20 sabores.
Y qué aburrido sería si sólo existiera una forma de degustar el vino. Necesitamos nuestros gustos, sensibilidades y preferencias individuales para añadir color al panorama vitivinícola. Imagínense un mundo en el que existiera una sola manera de valorar un vino, una película, un libro o cualquier obra de arte. Los consumidores presumiblemente estaríamos caracterizados y habría un solo producto para cada segmento del mercado. No, gracias.
Luego está la cuestión de los aspectos prácticos. El uso más práctico que se me ocurre para una máquina que puede analizar el vino objetivamente es ayudar a erradicar el fraude en el vino. De vez en cuando alguien afirma haber ideado un medio para saber definitivamente de dónde viene un vino, pero normalmente se trata de alguien que ignora las complejidades del vino. Un proyecto reciente, dirigido por el neurocientífico computacional Alex Pouget, fue anunciado por The Guardian como una “herramienta de inteligencia artificial con olfato para el vino fraudulento”. Pero como me señaló Maureen Downey, de los especialistas en autenticación Chai Consulting Services, “no se puede distinguir entre la Romanée-Conti de la República Democrática del Congo y la Vosne-Romanée de De Montille, Malconsorts que se cultivan a sólo unos metros de distancia una de otra pero que se consideran como un universo. lejos para los consumidores”.
La herramienta tendría que haber analizado varias cosechas anteriores y posteriores de estos vinos súper caros, e implicaría un kit extremadamente caro. Cecilia Muldoon pasó varios años intentando analizar el vino de manera similar a través del vaso (es decir, sin necesidad de abrir la botella) y descubrió que «el 30 por ciento de las veces, el espectrómetro simplemente no podía captar suficiente señal» debido a la variación. en calidad de vidrio. Me dijo que ahora se ha centrado en evaluar, con fines de diagnóstico, un líquido que es tan complejo como el vino pero mucho más barato y más fácil de tomar: la orina.
Cualquier vino analizado tiene que proceder de una botella que ya haya sido comprada por quien busca la autentificación. La herramienta podría ser útil para que una gran empresa compruebe que, por ejemplo, un vino que estaban comprando en grandes cantidades era realmente lo que afirmaba el vendedor, pero difícilmente funcionaría para el tipo de vinos finos que suelen ser falsificados.
Así pues, aunque los vendimiadores ya han sido sustituidos por máquinas (las vendimiadoras mecánicas son responsables de más del 80 por ciento de todo el vino de Burdeos), me parece que todavía se necesitan seres humanos para evaluar el vino. Preferiblemente personas con experiencia, incluso si no nos llamamos «expertos».