Mi è capitato, in un ristorante di New York, di sedermi a un tavolo e notare che i clienti accanto a me, davanti a una carta dei vini lunga quaranta pagine, invece di chiamare il servizio di sala, hanno preferito interrogare un’AI sommelier sul telefono digitando: «Sto mangiando pasta al tartufo, siamo in quattro, voglio spendere massimo 100 dollari e non amo i vini troppo strutturati. Cosa ordino?». Una scena che, fino a pochi anni fa, sarebbe sembrata quasi comica. Oggi molto meno.
L’intelligenza artificiale sta entrando nel mondo del vino non solo per scrivere descrizioni, creare immagini o tradurre schede tecniche. Sta iniziando a fare qualcosa di più interessante: consigliare cosa bere.
Secondo una ricerca americana condotta nel 2025 da DRINKS e Dynata su 1.000 consumatori adulti, il 31% degli intervistati aveva già utilizzato l’AI per aiutarsi nella scelta di una bevanda alcolica. Il 71% si dichiarava interessato a utilizzare questa tecnologia se messa a disposizione da negozi e retailer online, mentre il 76% riteneva che avrebbe avuto un ruolo significativo nel modo di acquistare alcolici nei successivi cinque anni.
Ma c’è un dato ancora più significativo: il 44% degli intervistati si sarebbe affidato all’AI per scegliere una bottiglia di vino o un altro alcolico, mentre oltre il 40% l’avrebbe seguita in un abbinamento vino-cibo al ristorante. Insomma, il sommelier digitale non è più una fantasia da romanzo di fantascienza, quella che un tempo avremmo affidato ai libri di Asimov, sta lentamente entrando nella vita quotidiana.
Un sommelier ascolta quello che diciamo, osserva ciò che mangiamo, conosce la carta e interpreta anche ciò che non diciamo. Un algoritmo fa qualcosa di diverso: raccoglie e incrocia enormi quantità di dati. Ciò che abbiamo acquistato, quanto siamo disposti a spendere, le etichette che scegliamo più spesso, le nostre preferenze per acidità, tannino o corpo, il tipo di piatto ordinato e perfino il contesto in cui stiamo bevendo. Può capire perché ci piace un vino scomponendo quella preferenza in caratteristiche misurabili: acidità, struttura tannica, intensità aromatica, corpo, alcol, uso del legno, profilo fruttato o speziato.
È il passaggio dalla semplice raccomandazione alla profilazione del gusto. Ed è qui che l’AI diventa davvero interessante per il vino. Una bottiglia può essere descritta, almeno in parte, come un insieme di dati. Vitigno, regione, annata, alcol, acidità, PH, tannini, zuccheri residui, ecc. Più informazioni raccogliamo, più sofisticati possono diventare i modelli.
La ricerca scientifica sta andando proprio in questa direzione. Una review pubblicata nel 2026 su Comprehensive Reviews in Food Science and Food Safety descrive l’utilizzo del machine learning lungo l’intera filiera vitivinicola: dal monitoraggio dei vigneti alla viticoltura di precisione, fino al controllo della fermentazione e all’ottimizzazione della vinificazione. I ricercatori illustrano l’integrazione di dati provenienti da immagini, spettroscopia, cromatografia e sensori elettronici, combinati attraverso modelli predittivi.
In altre parole, il futuro del vino potrebbe essere molto più “misurabile” di quanto immaginiamo, e non soltanto nel bicchiere. In vigna, l’intelligenza artificiale è già utilizzata per analizzare immagini delle piante, individuare segnali di malattia, monitorare la maturazione e supportare decisioni relative a irrigazione, fertilizzazione e gestione delle colture. In cantina, il salto è ancora più affascinante.
Una review scientifica pubblicata alla fine del 2025 propone il concetto di Intelligent Oenological System: un sistema che combina sensori, Internet of Things e modelli di AI per monitorare parametri come temperatura, pH, ossigeno disciolto, segnali spettrali e sviluppo dei gas durante le diverse fasi della vinificazione. I modelli predittivi potrebbero arrivare a supportare il controllo della fermentazione e decisioni orientate alla produzione di specifici profili aromatici.
La direzione sembra chiara: dall’esperienza ai dati, dai dati alla previsione, dalla previsione alla decisione. Ma c’è un problema, il vino non è soltanto un problema da risolvere. Ed è qui che emerge il paradosso della personalizzazione. Un algoritmo potrebbe essere straordinariamente bravo a scegliere il vino che ci piacerà.
In pochi secondi potrebbe analizzare migliaia di etichette, verificare quali sono disponibili in quel ristorante, confrontare prezzi e caratteristiche, incrociare tutto con il nostro profilo e proporci tre bottiglie. Preciso, veloce, personalizzato. Forse persino troppo. Più ci conosce, più rischia di impedirci di scoprire qualcosa di nuovo. La personalizzazione potrebbe trasformarsi in una forma elegante di omologazione.
È lo stesso meccanismo che conosciamo già attraverso musica, film e social media: gli algoritmi imparano dalle nostre scelte e ci restituiscono contenuti sempre più vicini ai nostri comportamenti precedenti.
Nel vino, però, c’è qualcosa di diverso. La scoperta fa parte dell’esperienza. Un grande sommelier non deve soltanto sapere cosa ci piace, ma capire quando siamo pronti a uscire dal nostro perimetro. Può proporci un vitigno che non conosciamo. Un produttore di cui non abbiamo mai sentito parlare. Una regione che non avremmo mai cercato. Un abbinamento apparentemente sbagliato che, una volta provato, funziona sorprendentemente bene.
E soprattutto può correre il rischio di sbagliare. L’algoritmo, invece, è costruito per ridurre l’errore. Il sommelier può dire: “Fidati di me.” L’algoritmo potrebbe rispondere: “Secondo i tuoi dati, questa è la scelta con la maggiore probabilità di successo.” Sembrano due forme della stessa raccomandazione. Non lo sono.
La cosa interessante è che, nonostante l’entusiasmo, il settore vinicolo americano non sembra ancora pronto a delegare completamente questo compito alle macchine. Una ricerca Wine Market Council/WineBusiness Monthly, condotta nel 2024 su 266 operatori del settore e pubblicata nel 2025, mostra infatti un’adozione dell’AI ancora molto disomogenea.
Il 39% degli intervistati utilizzava ChatGPT o strumenti simili per attività di marketing, mentre il 24% lo utilizzava per le traduzioni. Ma quando si passa dall’azienda al consumatore, i numeri scendono drasticamente: soltanto l’8% utilizzava app per aiutare i clienti nella scelta del vino e appena il 4% dichiarava di utilizzare un’applicazione di AI sommelier.
È un dato importante perché mostra dove siamo oggi. L’AI è entrata negli uffici del vino molto più rapidamente che nelle carte dei vini. Il futuro non deve necessariamente essere un ristorante senza sommelier, con un chatbot al posto del professionista. Potrebbe essere un sommelier che utilizza l’AI come un secondo cervello. Una macchina potrebbe analizzare in pochi secondi l’inventario della cantina, i prezzi, le annate disponibili, la composizione dei piatti e persino la cronologia delle preferenze di un cliente.
Il professionista potrebbe usare queste informazioni per fare ciò che una macchina ancora fatica a fare davvero: interpretare una persona. Perché il cliente non è sempre coerente con il proprio algoritmo. Può amare il Riesling e quella sera desiderare un Nebbiolo. Può entrare in un ristorante dichiarando di non amare i vini naturali e uscirne entusiasta proprio di quello che il sommelier gli ha fatto assaggiare.
Questa imprevedibilità non è un errore del sistema. È parte dell’essere umano. Forse, tra qualche anno, il vero lusso sarà sedersi davanti a una carta dei vini di quaranta pagine, non sapere cosa scegliere e affidarsi a qualcuno che ci dica: “Prova questo.”
Non perché sia quello che i nostri dati hanno previsto. Ma perché non avremmo mai pensato di sceglierlo. Perché il vino, alla fine, non è soltanto ciò che ci piace. È anche tutto quello che ancora non sappiamo di poter amare.
L’articolo AI sommelier: sarà davvero un algoritmo il futuro del vino al ristorante? proviene da IlNewyorkese.
