IA en el tueste y la catación: predice la curva, no la taza

Tercera entrega de la serie sobre inteligencia artificial y café. Antes: roya y broca y estimar la cosecha. Después: preparación.

En el tueste, «IA» se ha vuelto una etiqueta de catálogo. Hay software que promete anticipar la curva, equipos que dicen predecir el puntaje de taza desde el grano verde y estudios con 100 % de exactitud. Separamos lo que hace cada cosa, lo que está medido y lo que sólo afirma el fabricante.

Lo que hacen los productos: anticipar la curva

Las funciones comerciales que pudimos verificar trabajan sobre datos del tueste, no sobre el sabor:

• Cropster lanzó en 2020 una predicción de la curva de temperatura del grano y de la tasa de subida a dos minutos. En 2021 sumó una ventana de predicción del primer crack y una alerta del repunte que la tasa de subida suele tener al final del tueste. Según el propio fabricante, el margen es de 1 °C a dos minutos y de medio grado a 30 segundos; no encontramos una medición independiente.
• ROEST detecta el primer crack con un micrófono que, según el fabricante, distingue el sonido de los granos del ruido del tambor.
• IRM, una marca griega, presentó en 2025 un sistema que compara la curva con perfiles aprobados y ajusta calor, aire y tambor en tiempo real.

Todo eso sirve para lo que un tostador necesita a diario: repetir un perfil, reaccionar antes, capacitar a alguien nuevo. Ninguna de estas funciones dice cómo va a saber el café. Un perfil perfectamente repetido de un grano con defectos da, de forma consistente, una taza con defectos.

En Artisan, el software libre de registro de tueste, la predicción de fases se calcula con la tasa de subida del momento, sin IA. En IKAWA, Loring y Giesen no encontramos funciones de IA anunciadas; repetir un perfil de forma automática no es aprendizaje automático.

Lo que prometen los equipos de análisis: el puntaje

Otro grupo de productos intenta predecir la calidad antes de catar:

• ProfilePrint presentó en junio de 2026 un equipo que, con espectroscopía y un modelo en la nube, predice el puntaje SCA a partir del café verde. Dice haberse entrenado con más de 30,000 muestras de arábica de especialidad, pero no publica métricas de exactitud. La certificación ISO/IEC 42001 que menciona es de su sistema de gestión de IA, no de la precisión del resultado.
• Demetria, con un lector NIR portátil y datos de catadores Q, tampoco publica exactitud. Su propio director general ha dicho a la prensa especializada que no va a reemplazar a los catadores.

No encontramos ninguna evaluación independiente publicada del desempeño de estos productos. La cobertura de prensa que revisamos reproduce lo que dice cada fabricante.

Lo que dicen los estudios arbitrados

La investigación académica es más modesta que los catálogos:

• El estudio con más datos usó 2,192 lotes colombianos y 22 variables de proceso, como pH, temperatura, azúcar, humedad y tiempos. Su mejor modelo explicó 53 % de la variación del puntaje SCA. Los autores lo describen como una predicción moderada, y advierten que todo viene de una sola región.
• En Brasil, un modelo con espectrometría de masas clasificó 824 muestras en seis categorías sensoriales con una exactitud global de 61 a 70 %. El 100 % que aparece en su resumen corresponde sólo a las tres clases extremas; las intermedias no tienen marcadores claros.
• Un estudio de grado de tueste logró 100 % con 1,600 fotos. Todas eran de un solo proveedor y tomadas con iPhone, y los autores lo reconocen como límite.
• El «Q-Grader artificial» de un equipo coreano identificó el origen de cuatro cafés con 100 %. No se comparó contra catadores humanos: el nombre promete más de lo que el estudio mide.

El patrón se repite: las cifras altas aparecen con pocas muestras, un solo proveedor o tareas fáciles. Con datos grandes y variados, la predicción del sabor ronda la mitad de la variación.

Contra quién compite la máquina

Un modelo que predice puntajes aprende de puntajes humanos, y esa referencia tiene ruido documentado:

• World Coffee Research, con 57 catadores Q y datos de 2021 a 2023, reconoció en 2024 que los factores no biológicos, como el proceso, el tueste o el panel, a veces pesan más que la variedad. Por eso centralizó proceso y tueste en sus ensayos.
• Un estudio de UC Davis con 56 expertos describe que los catadores suelen decidir primero un puntaje global y luego repartir las categorías. Sus autores comercializan un método propio de evaluación, así que conviene tenerlo en cuenta.
• La SCA cambió de escala. Su nueva evaluación, la CVA, separa la descripción del café de la impresión personal del evaluador, y el programa Q basado en ella opera desde el 1 de octubre de 2025. Un modelo entrenado con la hoja de catación anterior no se traslada en automático a la nueva.

En los documentos de la SCA que revisamos no encontramos una postura sobre IA o automatización de la catación.

México: se mide origen, no sabor

No encontramos ningún uso verificable de IA en tueste o catación en tostadores, laboratorios u organizaciones cafetaleras mexicanas. Sí hay investigación cercana:

• El Colegio de Postgraduados analizó 120 cafés tostados comerciales de Chiapas, Oaxaca, Veracruz y Tabasco con espectroscopía NIR y quimiometría clásica. Identificó el origen con 100 %, pero no predice calidad sensorial.
• La Universidad Veracruzana y el TecNM Celaya construyeron un clasificador de madurez de cereza con una Raspberry Pi: 93.49 % de exactitud con 169 imágenes y más de 3,600 cerezas por hora, contra unas 2,500 de un clasificador experto de la región.

Ninguno sustituye una mesa de catación, pero los dos apuntan a lo que falta en el país: datos propios, con café mexicano y con la escala nueva.

Tres preguntas para cualquier proveedor

1. ¿Con cuántas muestras y de dónde? Un modelo de un solo origen no conoce tu café.
2. ¿Contra qué referencia se midió? Un puntaje de catadores, una clase extrema o el propio empaque no son lo mismo.
3. ¿Quién lo validó fuera de la empresa? Si la respuesta es nadie, trátalo como una promesa.

Si tuestas, lo que ya funciona es la parte aburrida: registrar cada tueste y anticipar la curva. Para saber cómo sabe, la catación sigue siendo una persona con una cuchara. Si quieres entender qué cambia en la taza cuando cambia el tueste, empieza por nuestra guía de tuestes.

Cómo revisamos estas cifras: leímos los estudios en PubMed Central y las páginas de cada fabricante. Las afirmaciones de empresas van identificadas como tales. Si algo cambió, lo corregimos según nuestra política de correcciones.