IA en la Elaboración de Cerveza Artesanal: Revolución Tecnológica en el Mundo Cervecero

La cerveza artesanal ha experimentado una transformación sin precedentes gracias a la integración de la inteligencia artificial en sus procesos de producción. Lo que antes dependía exclusivamente de la intuición del maestro cervecero y siglos de tradición, ahora se potencia con algoritmos de aprendizaje automático capaces de predecir sabores, optimizar fermentaciones y crear recetas innovadoras que desafían los límites de la creatividad humana.

En España, segundo productor de cerveza de la Unión Europea con más de 41 millones de hectolitros anuales, el sector artesanal representa una cuota de mercado del 1-1.1% pero con un crecimiento sostenido del 3-5% anual. Esta aparente paradoja entre tradición y tecnología está redefiniendo el panorama cervecero global, donde proyectos como el Beer Fingerprinting de Carlsberg o las investigaciones de la Universidad KU Leuven en Bélgica demuestran que la IA para cerveza artesanal no es ciencia ficción, sino una realidad que está transformando la industria.

En este artículo técnico descubrirás cómo la inteligencia artificial está revolucionando cada etapa del proceso cervecero, desde el diseño de recetas hasta el control de calidad, y cómo estas tecnologías pueden aplicarse tanto en microcervecerías como en operaciones de mayor escala. Si quieres comprender los fundamentos de esta tecnología, te recomendamos consultar nuestro artículo sobre qué es la inteligencia artificial generativa.

El panorama actual de la cerveza artesanal y la IA en España

El mercado cervecero español atraviesa un momento de transformación significativa. Según datos del Informe Socioeconómico de Cerveceros de España 2024, aunque las ventas generales de cerveza han experimentado una leve caída del 0,2%, el segmento artesanal muestra señales de recuperación y consolidación, superando por primera vez los volúmenes de producción alcanzados en 2019.

La producción de cerveza artesana en España creció un 79,58% entre 2015 y 2019, pasando de 12,4 a 22,4 millones de litros. Tras el impacto de la pandemia, que provocó un descenso del 21,89%, el sector ha mostrado una notable resiliencia, con una producción que alcanzó los 24,4 millones de litros en 2022, marcando un récord histórico.

Indicador	Valor 2024	Tendencia
Producción total cerveza España	41 millones hectolitros	Estable (-0,4%)
Cuota mercado cerveza artesanal	1-1.1%	Crecimiento moderado
Crecimiento anual estimado artesanal	3-5%	Positivo
Búsquedas online «cerveza artesanal»	12.969 mensuales	+50% vs 2023
Empleo directo sector artesanal	~1.400 puestos	Recuperación

Este contexto de competitividad creciente y márgenes ajustados hace que la adopción de tecnologías basadas en inteligencia artificial para cervecería represente una ventaja competitiva crucial para las microcervecerías que buscan diferenciarse en un mercado dominado por grandes grupos industriales como Mahou-San Miguel, Grupo Damm y Heineken.

Fundamentos técnicos de la IA aplicada a la cervecería

La integración de inteligencia artificial en la elaboración de cerveza artesanal se fundamenta en varias tecnologías complementarias que trabajan en conjunto para optimizar cada fase del proceso productivo. Comprender estos fundamentos es esencial para cualquier profesional que desee implementar estas soluciones en su operación.

Aprendizaje automático (Machine Learning) en cervecería

El aprendizaje automático constituye el pilar fundamental de las aplicaciones de IA en cervecería. Los algoritmos de ML analizan grandes conjuntos de datos históricos de recetas, condiciones de fermentación y evaluaciones sensoriales para identificar patrones que el ojo humano no puede detectar.

En la práctica, esto significa que un sistema entrenado con más de 260.000 recetas de cerveza artesanal puede generar nuevas combinaciones de ingredientes que, aunque inesperadas, resultan armoniosas desde el punto de vista organoléptico. El caso de Bukana en Chile, una cervecería que utiliza IA para desarrollar recetas, ilustra perfectamente este potencial: su algoritmo recomendó usar lúpulo Magnum para una American Pale Ale cuando lo habitual sería Cascade o Centennial, produciendo resultados excepcionales.

Redes neuronales profundas para análisis sensorial

Las redes neuronales convolucionales (CNN) y los transformadores están revolucionando el análisis sensorial en cervecería. Estas arquitecturas permiten:

• Analizar datos espectrales de lúpulos y maltas para predecir perfiles de sabor
• Procesar secuencias temporales durante la fermentación para optimizar condiciones
• Correlacionar concentraciones químicas con preferencias sensoriales de consumidores
• Predecir la estabilidad del sabor a lo largo del tiempo

El estudio publicado en Nature Communications por investigadores de la KU Leuven demostró que los modelos de IA pueden predecir con precisión los aromas clave y la puntuación de apreciación final de una cerveza sin necesidad de catación humana, analizando más de 250 cervezas belgas y 500 compuestos aromáticos.

Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP) en formulación

El procesamiento del lenguaje natural permite a los sistemas de IA interpretar descripciones sensoriales en texto libre y convertirlas en parámetros técnicos de elaboración. Esta capacidad es especialmente valiosa para:

• Analizar reseñas de consumidores y feedback de catas
• Interpretar fichas técnicas de ingredientes de diferentes proveedores
• Generar descripciones comerciales coherentes para nuevas cervezas
• Traducir preferencias subjetivas en variables de proceso objetivas

Aplicaciones prácticas de la IA en cada etapa del proceso cervecero

La inteligencia artificial en la elaboración de cerveza no se limita a un solo aspecto del proceso. A continuación, analizamos cómo estas tecnologías transforman cada etapa, desde la concepción de la receta hasta el control de calidad final.

Diseño y optimización de recetas

El desarrollo de nuevas recetas de cerveza artesanal ha sido tradicionalmente un proceso de prueba y error que podía extenderse durante meses. La IA está comprimiendo dramáticamente estos ciclos de desarrollo.

Un ejemplo paradigmático es el proyecto Beer Fingerprinting de Carlsberg, desarrollado en colaboración con Microsoft y las universidades de Aarhus y Técnica de Dinamarca. Este sistema utiliza sensores de IA que pueden determinar el sabor de cada muestra y analizar distintas levaduras, reduciendo un 30% el tiempo necesario para desarrollar una nueva cerveza, que típicamente oscila entre 8 y 24 meses.

Los sistemas de recomendación basados en IA pueden emplear arquitecturas de redes neuronales profundas para:

Parámetro	Rango típico	Optimización IA
Malta base	60-80% del grano	Ajuste según perfil de color EBC objetivo
Temperatura de maceración	62-68°C	Optimización para cuerpo y fermentabilidad
IBU (amargor)	15-70 según estilo	Equilibrio con dulzor residual predicho
Densidad inicial	1.040-1.090	Correlación con ABV y estabilidad
Compuestos aromáticos	Variable	Predicción de percepción sensorial

Para explorar combinaciones de ingredientes innovadoras en tus propias creaciones, te recomendamos conocer nuestra herramienta Food Pairing AI, que aplica principios de maridaje científico para descubrir combinaciones inesperadas pero armoniosas.

Control y monitorización de la fermentación

La fermentación es posiblemente la etapa más crítica y compleja de la elaboración cervecera, donde pequeñas variaciones pueden tener impactos significativos en el producto final. La integración de sensores IoT con algoritmos de IA está transformando este proceso.

Plataformas como BrauKon permiten monitorear en tiempo real el impacto de levaduras y azúcares durante la fermentación, asegurando lotes consistentes. Los sensores inteligentes miden continuamente:

• Temperatura: Con precisión de ±0.1°C para control de fermentación
• Densidad: Seguimiento continuo del consumo de azúcares
• pH: Indicador crítico de salud de la levadura
• CO2 producido: Correlacionado con actividad fermentativa
• Turbidez: Indicador de floculación y clarificación

Los algoritmos de control predictivo pueden anticipar desviaciones del proceso y recomendar ajustes antes de que afecten la calidad del producto. El caso de Bukana ilustra esta integración: utilizan GPTs personalizados conectados a sus recetas que entregan sugerencias técnicas en tiempo real durante la cocción.

Control de calidad automatizado

La visión computacional representa uno de los avances más significativos en el control de calidad cervecero. Las redes neuronales especializadas pueden:

• Redes U-Net: Segmentar imágenes de turbidez para evaluar claridad
• Redes ResNet: Clasificar defectos visuales e inconsistencias de color
• Análisis de espuma: RoboBEER, desarrollado en Australia, evalúa automáticamente la calidad de la espuma

Además de la inspección visual, los sensores de IA pueden detectar contaminantes en tierra, aire o agua, superando las limitaciones de cromatografías y espectrometría tradicionales. Esta capacidad es especialmente valiosa para detectar defectos organolépticos antes de que comprometan lotes completos.

Predicción de sabor y preferencias del consumidor

Quizás la aplicación más revolucionaria de la IA en cervecería sea su capacidad para predecir cómo valorarán los consumidores una cerveza específica. El equipo de la KU Leuven, liderado por el profesor Kevin Verstrepen, tardó cinco años en desarrollar modelos que conectan concentraciones químicas con preferencias sensoriales.

El proceso implicó:

1. Análisis químico de 250 cervezas belgas diferentes
2. Medición de concentraciones de cientos de compuestos aromáticos
3. Evaluación por panel de 15 expertos según 50 criterios
4. Entrenamiento de modelos predictivos con estos datos
5. Validación mediante catas a ciegas

Los resultados demostraron que las cervezas modificadas según las recomendaciones de la IA obtuvieron puntuaciones significativamente mejores en categorías como dulzor, cuerpo y apreciación general.

Casos de éxito: cervecerías que ya usan IA

La implementación de inteligencia artificial en cervecería artesanal no es solo teoría. Numerosas cervecerías alrededor del mundo están demostrando el potencial de estas tecnologías con resultados tangibles.

Bukana (Chile): IA generativa para recetas únicas

Nicolás Ceroni, ingeniero civil y egresado del Magíster en Analítica de Negocios de la Universidad de Chile, fundó Bukana combinando su experiencia en datos con su pasión por la cerveza artesanal. La cervecería utiliza:

• IA tradicional: Para crear recetas mediante algoritmos de grafos
• IA generativa: Para diseñar etiquetas y fotos de producto
• GPTs personalizados: Conectados a recetas para sugerencias en tiempo real
• Sensores IoT: Para monitoreo digital de fermentación
• Automatización: De tareas administrativas y cotización de insumos

El algoritmo de Bukana sugiere combinaciones inesperadas que han resultado en cervezas premiadas, demostrando que la IA puede potenciar la creatividad sin reemplazar el arte del cervecero.

IntelligentX (Reino Unido): feedback loop automatizado

IntelligentX fue pionera en crear cervezas a partir de algoritmos de IA y aprendizaje automático. Su modelo innovador incluye:

• Cuatro variedades: Black AI, Golden AI, Pale AI y Amber AI
• Código QR en cada botella para recopilar feedback vía Facebook Messenger
• Más de 100.000 puntos de datos de consumidores procesados
• Refinamiento continuo de recetas basado en preferencias reales

Este modelo demuestra cómo la IA puede crear un ciclo de mejora continua donde cada lote es potencialmente mejor que el anterior.

Carlsberg: Beer Fingerprinting Project

La cervecera danesa, cuarta del mundo en ventas, lidera la innovación en IA cervecera con un proyecto multimillonario de tres años junto a Microsoft y universidades danesas. Sus avances incluyen:

• Sensores capaces de detectar diferencias entre múltiples estilos de cerveza
• Reducción del 30% en tiempo de desarrollo de nuevos productos
• Análisis instantáneo para detectar sabores y aromas específicos
• Potencial aplicación en otras industrias alimentarias y farmacéuticas

AB InBev: eficiencia en filtración y nuevas recetas

El gigante cervecero ha implementado IA para:

• Mejorar la eficiencia de filtración y reducir pérdidas de producto
• Desarrollar cervezas como Beck’s Autonomous
• Optimizar procesos de producción a escala industrial
• Predecir mantenimiento de equipos y reducir tiempos de inactividad

Modus Brewing + Absolutely A.i. (Australia)

En colaboración con la startup tecnológica Absolutely A.i., Modus Brewing creó la Neural Network East Coast IPA, optimizando tanto recetas como procesos de diseño de etiquetas mediante IA. La colaboración demostró que incluso cervecerías pequeñas pueden acceder a estas tecnologías mediante partnerships estratégicos.

Universidad de Adelaide + Barossa Valley Brewing

Este proyecto académico-comercial entrenó una red neuronal con más de 260.000 recetas de cerveza artesanal disponibles online. El sistema generó 200.000 recetas nuevas y luego otra red neuronal seleccionó las mejores. El resultado fue Rodney AI²PA, una IPA única diseñada completamente por inteligencia artificial.

Cervecería	País	Aplicación IA principal	Resultado destacado
Bukana	Chile	Generación de recetas + IoT	Línea completa de cervezas IA
IntelligentX	Reino Unido	Feedback loop automatizado	100.000+ puntos de datos
Carlsberg	Dinamarca	Sensores de sabor	-30% tiempo desarrollo
AB InBev	Global	Optimización filtración	Beck’s Autonomous
Modus Brewing	Australia	Diseño recetas + etiquetas	Neural Network IPA
MN Brew	Suiza	Combinaciones inusuales	Línea completa con IA
Nethergate	Reino Unido	Colaboración humano-IA	AiPA

Herramientas de IA disponibles para cerveceros artesanales

La buena noticia para los cerveceros artesanales es que no necesitan desarrollar sus propios sistemas de IA desde cero. Existe un ecosistema creciente de herramientas accesibles que pueden integrarse en operaciones de diferentes escalas.

Plataformas especializadas en cervecería

• BrauKon: Sistema de monitoreo de fermentación con IA integrada
• Fermentation Monitor QWX43: Dispositivo multisensor de Endress+Hauser
• BREWOPT: Optimización de procesos mediante aprendizaje automático

Soluciones de IA generativa adaptables

Las plataformas de IA generativa como ChatGPT, Claude y otras pueden configurarse para asistir en:

• Desarrollo de recetas basadas en parámetros específicos
• Análisis de feedback de consumidores
• Generación de descripciones comerciales
• Cálculo de ajustes de recetas para diferentes volúmenes
• Troubleshooting de problemas de fermentación

AI Chef Pro para profesionales de la fermentación

Nuestra plataforma AI Chef Pro incluye herramientas específicamente diseñadas para profesionales de la gastronomía y la fermentación:

• Fermentus Con AI+: Asistente experto en fermentación creativa, kombuchas, misos, garums, lactofermentos y técnicas innovadoras
• Food Pairing AI: Descubre combinaciones de ingredientes basadas en ciencia del maridaje, aplicable a lúpulos, maltas y adjuntos
• Gastro Lexicum: Diccionario técnico con definiciones de términos, procesos y técnicas aplicables a cervecería
• Mermas GenCal: Optimización del uso de ingredientes y cálculo de rendimientos

Consulta nuestra biblioteca de prompts para Food Pairing AI para ejemplos de cómo estas herramientas pueden aplicarse en contextos cerveceros.

Implementación práctica: guía paso a paso

Para cervecerías artesanales que deseen comenzar a integrar IA en sus operaciones, recomendamos un enfoque progresivo que permita obtener beneficios inmediatos mientras se construye experiencia y capacidades.

Fase 1: Digitalización de datos (0-3 meses)

Antes de implementar IA, es esencial disponer de datos estructurados sobre tu operación:

1. Documentar todas las recetas: Ingredientes, cantidades, tiempos, temperaturas
2. Registrar condiciones de fermentación: Temperatura, densidad, pH, tiempos
3. Capturar feedback: Evaluaciones sensoriales, comentarios de clientes, ventas
4. Estandarizar formatos: Usar hojas de cálculo o software especializado

Fase 2: Herramientas de asistencia (3-6 meses)

Introducir herramientas de IA generativa para tareas específicas:

• Usar ChatGPT o AI Chef Pro para brainstorming de recetas
• Automatizar cálculos de escalado de recetas
• Generar contenido de marketing y descripciones de producto
• Analizar tendencias de mercado y preferencias de consumidores

Fase 3: Sensores y monitoreo (6-12 meses)

Integrar hardware de monitoreo conectado:

• Sensores de temperatura con logging automático
• Densímetros digitales conectados
• Sistemas de alerta para desviaciones
• Dashboard centralizado de operaciones

Fase 4: Modelos predictivos (12-24 meses)

Desarrollar o adoptar modelos específicos para tu operación:

• Entrenar modelos con tus datos históricos
• Implementar predicción de calidad
• Optimizar formulaciones automáticamente
• Integrar feedback de consumidores en ciclo de mejora

Retos y consideraciones éticas de la IA en cervecería

La adopción de IA en cervecería artesanal no está exenta de desafíos y consideraciones que deben abordarse cuidadosamente.

El equilibrio entre tradición y tecnología

Como señala Denham D’Silva de Barossa Valley Brewing: «Poner este proceso en gran medida en manos de la IA fue, en una palabra, aterrador. La cerveza es tradicionalmente un proceso muy práctico, y más aún para una pequeña cervecería artesanal.»

La clave está en entender que la IA no reemplaza al maestro cervecero, sino que lo potencia. El director del estudio de KU Leuven enfatizó que «aunque los modelos de IA predicen los cambios químicos que podrían optimizar una cerveza, que eso se convirtiera en una realidad seguía dependiendo de los cerveceros.»

Accesibilidad y costes

Los sistemas avanzados de IA pueden representar inversiones significativas, pero existen alternativas accesibles:

• Soluciones cloud: Sin necesidad de hardware especializado
• Plataformas SaaS: Pago por uso sin grandes inversiones iniciales
• Colaboraciones académicas: Partnerships con universidades para proyectos de I+D
• Comunidad open source: Modelos y herramientas de libre acceso

Propiedad intelectual y originalidad

¿Una cerveza creada por IA es realmente «artesanal»? Esta pregunta filosófica no tiene respuesta única, pero el consenso emergente es que la IA es una herramienta más, como lo fue en su momento la refrigeración controlada o el análisis de laboratorio.

Lo importante es la transparencia con los consumidores y el uso de la IA como potenciador de la creatividad humana, no como su sustituto.

El futuro de la cerveza artesanal con IA

Las tendencias emergentes apuntan hacia una integración cada vez más profunda entre cervecería y tecnología. Para comprender mejor hacia dónde se dirige el sector, puedes explorar nuestro artículo sobre el futuro de la creatividad culinaria con IA y food pairing.

Personalización extrema

El modelo de IntelligentX sugiere un futuro donde los consumidores podrán ordenar cervezas con recetas basadas en sus preferencias personales específicas. La IA permitirá crear lotes únicos adaptados a gustos individuales.

Sostenibilidad optimizada

Los algoritmos de IA podrán optimizar cadenas de suministro, reducir desperdicios, minimizar huella de carbono y desarrollar alternativas más sostenibles en ingredientes y procesos.

Integración IoT completa

La próxima generación de cervecerías conectará todos los equipos en un ecosistema inteligente donde la IA coordine automáticamente cada fase del proceso, desde el molino hasta el embotellado.

Análisis sensorial automatizado

Sistemas de «lengua electrónica» y «nariz electrónica» basados en IA podrán evaluar objetivamente perfiles sensoriales, complementando pero no reemplazando la evaluación humana.

Cómo AI Chef Pro puede ayudarte en la elaboración cervecera

Aunque AI Chef Pro está diseñado principalmente para profesionales de la cocina, muchas de sus herramientas son directamente aplicables al mundo de la cerveza artesanal:

• Fermentus Con AI+: Asistente experto en fermentación con conocimientos aplicables a cervecería
• Food Pairing AI: Ideal para experimentar con lúpulos, maltas especiales y adjuntos
• Gastro Lexicum: Acceso a terminología técnica y científica
• Mental Coach: Apoyo para gestionar el estrés en un negocio competitivo

Descubre cómo estas herramientas pueden transformar tu aproximación a la cervecería consultando nuestro artículo sobre innovación en recetas: cómo la IA está transformando la creación culinaria.

FAQ: Preguntas frecuentes sobre IA y cerveza artesanal

¿Puede la IA reemplazar completamente al maestro cervecero?

No. La IA es una herramienta que potencia las capacidades del cervecero, pero no puede reemplazar la experiencia sensorial, la intuición desarrollada con años de práctica ni el juicio humano en situaciones imprevistas. Como señalan los investigadores de KU Leuven, la decisión final sobre implementar las recomendaciones de la IA sigue dependiendo del profesional humano. La combinación de expertise tradicional con capacidades analíticas de IA produce los mejores resultados.

¿Cuánto cuesta implementar IA en una microcervecería?

Los costes varían enormemente según el nivel de implementación. Se puede comenzar prácticamente sin inversión utilizando herramientas gratuitas de IA generativa para asistencia en formulación. Sensores IoT básicos para monitoreo de fermentación pueden costar entre 500-2.000€. Sistemas integrados más avanzados pueden requerir inversiones de 10.000-50.000€, pero suelen ofrecer ROI significativo en eficiencia y reducción de lotes defectuosos.

¿Qué conocimientos técnicos necesito para usar IA en cervecería?

Para herramientas de nivel básico como asistentes de IA generativa, no se requieren conocimientos técnicos especiales más allá de saber formular preguntas claras. Para implementaciones más avanzadas con sensores y modelos predictivos, es útil tener conocimientos básicos de análisis de datos o trabajar con consultores especializados. Muchas plataformas están diseñadas para ser accesibles sin necesidad de programación.

¿La cerveza hecha con IA sabe diferente?

Los estudios demuestran que las cervezas optimizadas con IA suelen obtener mejores puntuaciones en catas a ciegas, particularmente en atributos como dulzor, cuerpo y apreciación general. Sin embargo, esto no significa que sepan «artificiales», sino que los perfiles de sabor están mejor equilibrados según las preferencias de los consumidores. La IA no añade sabores nuevos, sino que optimiza las combinaciones existentes.

¿Es ético usar IA para crear cerveza artesanal?

Esta es una pregunta filosófica sin respuesta definitiva. Los defensores argumentan que la IA es simplemente una herramienta más, como lo fue la refrigeración controlada o el análisis de laboratorio. Los críticos cuestionan si el término «artesanal» sigue siendo apropiado. La transparencia con los consumidores es clave: si una cervecería usa IA, debe comunicarlo honestamente y destacar que la tecnología potencia pero no reemplaza la habilidad humana.

¿Qué datos necesito recopilar para beneficiarme de la IA?

Los datos fundamentales incluyen: recetas completas con todos los parámetros, registros de fermentación (temperatura, densidad, pH, tiempos), evaluaciones sensoriales de cada lote, feedback de clientes y datos de ventas. Cuanto más detallados y consistentes sean los registros, mejores serán los insights que la IA pueda generar. Se recomienda comenzar a documentar sistemáticamente incluso antes de implementar herramientas de IA.

¿La IA puede ayudarme a crear cervezas sin alcohol?

Precisamente el desarrollo de cervezas sin alcohol o bajas en alcohol es una de las áreas donde la IA muestra mayor potencial. El profesor Verstrepen de KU Leuven específicamente mencionó que la IA podría ayudar en ámbitos donde las cuestiones del sabor siempre han sido más complejas, como en las cervezas sin alcohol, donde mantener perfiles de sabor satisfactorios sin el efecto del alcohol es particularmente desafiante.

Conclusión: La IA como catalizador de la creatividad cervecera

La integración de inteligencia artificial en la elaboración de cerveza artesanal representa una de las evoluciones más significativas en la historia de esta milenaria tradición. Lejos de amenazar el carácter artesanal de la cerveza, la IA está demostrando ser un potente aliado que amplifica la creatividad, optimiza procesos y permite a los cerveceros tomar decisiones más informadas.

Los datos son contundentes: reducción del 30% en tiempos de desarrollo, mejoras significativas en puntuaciones de cata, optimización de costes y capacidad para explorar combinaciones de ingredientes que la intuición humana sola no habría descubierto. Desde gigantes como Carlsberg hasta microcervecerías como Bukana, los pioneros de esta revolución están marcando el camino hacia un futuro donde tradición y tecnología se complementan perfectamente.

Para los cerveceros artesanales españoles, donde el sector muestra un crecimiento sostenido del 3-5% anual a pesar de las presiones competitivas, la adopción de estas tecnologías puede representar la diferencia entre sobrevivir y prosperar. La clave está en entender que la IA no viene a reemplazar el arte del cervecero, sino a potenciarlo, liberando tiempo y recursos para centrarse en lo que realmente importa: crear experiencias cerveceras memorables.

Te invitamos a explorar las posibilidades que la inteligencia artificial puede ofrecer a tu operación cervecera. Ya sea que comiences con herramientas básicas de asistencia o planees una implementación completa con sensores y modelos predictivos, el momento de dar el primer paso es ahora. Para una introducción completa a las herramientas disponibles, visita nuestra guía de herramientas de IA imprescindibles para profesionales de la gastronomía.

La cerveza del futuro se está elaborando hoy, y la inteligencia artificial es uno de sus ingredientes clave.