Impacto de IoT y análisis predictivo en la reducción de pérdidas en distintas cepas en la industria vitivinícola chilena

Abstract

La industria vitivinícola chilena enfrenta un escenario complejo, marcado por la escasez hídrica, la variabilidad climática y el aumento de plagas, factores estrechamente vinculados al cambio climático y que afectan tanto la productividad como la calidad de los cultivos. Pese a este contexto, la adopción de tecnologías digitales en el sector avanza lentamente, manteniéndose una fuerte dependencia de métodos tradicionales con baja trazabilidad y escasa capacidad de anticipación. Esto deriva en un uso ineficiente de recursos críticos y en pérdidas recurrentes ante eventos imprevistos. Frente a esta realidad, la siguiente tesina propone y evalúa un sistema de gestión integrado basado en IoT, Big Data, análisis predictivo e inteligencia artificial, diseñado para apoyar la toma de decisiones operativas en viñedos. El sistema captura datos en tiempo real mediante sensores en suelo, matas, imágenes obtenidas con drones y estaciones meteorológicas con fuente de información, los cuales se procesan en una plataforma en la nube para generar información clara y accionable. A partir de estos datos, se entrenan modelos de aprendizaje automático capaces de anticipar riesgos como enfermedades, estrés hídrico y condiciones ambientales adversas para el cultivo. La propuesta se valida a través de un viñedo piloto que compara el manejo tradicional con el uso de estas tecnologías, utilizando análisis estadísticos para medir impactos en producción, uso de agua, eficiencia operativa y calidad de la uva. Más allá de los indicadores cuantitativos, el principal aporte del sistema es entregar a los productores herramientas concretas para anticiparse a los problemas, reducir la incertidumbre y avanzar hacia una viticultura más eficiente, resiliente y sostenible, con potencial de escalar a otros contextos agrícolas del país.