Detectar la enfermedad en una vid en su fase inicial es crucial pero complicado, ya que los daños visibles en las hojas suelen aparecer cuando el problema ya está avanzado, afectando a grandes áreas del viñedo. La startup surcoreana DeepVisions presenta una solución basada en inteligencia artificial para cerrar esa brecha temporal mediante el análisis de imágenes captadas por drones o smartphones, señalando rápidamente a los viticultores los puntos en los que es necesario intervenir.
Durante una presentación en Seúl, entrevistamos a Sang-hyun Park, director de tecnología de DeepVisions, quien nos explicó que su sistema VisionPlus convierte fotografías tomadas en el campo en mapas detallados con posibles riesgos fitosanitarios. Los agricultores pueden subir las fotos capturadas con drones comerciales o dispositivos móviles a la plataforma, que a través de un software en la nube procesa las imágenes, detecta indicios de enfermedades o plagas y localiza geográficamente estas alertas gracias a la integración con GPS.
Este enfoque no pretende sustituir el juicio agronómico, sino optimizar el proceso de inspección para que sea más rápido, exhaustivo y focalizado, reduciendo el tiempo y esfuerzo que implica revisar viña por viña. Dadas las características del cultivo de la uva —un producto de alto valor y susceptible a daños rápidos—, los viñedos son un caso de uso ideal para esta tecnología. 
La implementación práctica del sistema, sin embargo, depende de que los agricultores dispongan de medios para capturar imágenes útiles. Los propietarios de drones pueden integrarlo sin dificultades, mientras que otros agricultores podrían necesitar modelos de alquiler, servicios externos o intermediarios. Park destacó que mantienen conversaciones con una empresa de drones en África que ya facilita equipos para fumigación, planteando la posibilidad de añadir la analítica de cultivos a esa operativa para facilitar la adopción de VisionPlus.
Una característica importante del sistema es su independencia del hardware, lo que significa que no requiere drones o cámaras exclusivos. VisionPlus es capaz de preprocesar las imágenes para corregir condiciones complejas como iluminación desigual o sombras antes de aplicar modelos de aprendizaje profundo que identifican posibles afecciones a distintos niveles: vid, hoja y racimo de uva.
Además, DeepVisions utiliza datos sintéticos generados por inteligencia artificial para complementar las fotos reales cuando hay escasez de ejemplos de ciertas enfermedades. Esta técnica avanzada permite entrenar al sistema con mayor rapidez, aunque requiere validación constante en viñedos reales para asegurar la fiabilidad de los resultados.
Hasta ahora, la compañía ha desplegado su tecnología en colaboración con una bodega comercial en Sapporo, Japón, junto con NAVER, y ha participado en un proyecto con KOICA en Vietnam donde se evaluaron viñedos mediante smartphones. Aunque estos proyectos iniciales son prometedores, el camino hacia una implantación global sigue siendo extenso y complejo.
Los beneficios esperados incluyen una reducción en el uso de pesticidas y un aumento en la producción, lo que supondría un incentivo considerable para los productores. No obstante, si el sistema genera demasiadas falsas alarmas o pasa por alto enfermedades, perderá la confianza de los usuarios y comprometerá su viabilidad comercial.
DeepVisions compite en un entorno con empresas consolidadas como Taranis, que utiliza una combinación de drones, aeronaves y satélites para ofrecer inteligencia agrícola, y Bloomfield Robotics, que emplea vehículos equipados con cámaras para captar imágenes continuas a nivel de planta. La ventaja potencial de DeepVisions radica en su flexibilidad para funcionar con el equipo que los agricultores ya poseen, en lugar de requerir hardware especializado, aunque esta ventaja no garantiza una posición dominante a largo plazo.
La empresa también explora otras aplicaciones, como la monitorización de la calidad del aire. Su tecnología VisionPlus puede estimar la concentración local de partículas contaminantes PM10 y PM2.5 analizando imágenes de cámaras de vigilancia y observando efectos visuales como la dispersión atmosférica y el desenfoque, un método innovador que podría ofrecer una visión más granular de la contaminación urbana.
Esta propuesta es especialmente relevante porque la contaminación del aire puede variar significativamente de una calle a otra, y organismos como la EPA estadounidense consideran las partículas finas un grave problema para la salud pública, apoyándose en sistemas de monitorización sólidos y certificados.
En reconocimiento a su innovación, DeepVisions obtuvo en 2026 el premio Bronze Edison Award en la categoría de Entornos Energéticamente Optimizados, un galardón que destaca avances tecnológicos con impacto social.
Mirando al futuro, la compañía planifica expandirse hacia regiones vitivinícolas emblemáticas como el Valle de Napa, aunque aún sin contratos firmados. Tras la presentación, Sang-hyun Park mostró optimismo sobre esta próxima etapa, que acercaría la tecnología a uno de los mercados más importantes del vino a nivel mundial.
En definitiva, DeepVisions apuesta por transformar la viticultura mediante la inteligencia artificial para hacer frente a desafíos tradicionales con un enfoque tecnológicamente avanzado y adaptable, con la esperanza de impactar positivamente tanto en la productividad como en la sostenibilidad del sector.
