Los Servicios Ecosistémicos Culturales (SEC) están subestimados y poco comprendidos en comparación con otros tipos de servicios ecosistémicos. Las preferencias socioculturales de los diferentes actores que disfrutan de un paisaje son aspectos intangibles de una evaluación compleja. Las fotografías de paisajes disponibles en las redes sociales han abierto la posibilidad de cuantificar los valores paisajísticos y los servicios ecosistémicos que anteriormente eran difíciles de medir. Así, se ha desarrollado una nueva metodología de investigación basada en la distribución espacial de fotografías geolocalizadas que, a partir de modelos probabilísticos, nos permite estimar el potencial del paisaje para proporcionar SEC. Este estudio prueba la efectividad de modelos predictivos de MaxEnt, un software basado en una técnica de aprendizaje automático llamada el enfoque de máxima entropía, como herramientas para la gestión del territorio y para detectar puntos críticos de SEC. A partir de una muestra de fotografías obtenidas de la red Panoramio, tomadas entre 2007 y 2008 en el Valle de Lozoya en Madrid (España Central), hemos desarrollado un modelo predictivo del futuro y lo hemos comparado con las fotografías disponibles en la red social entre 2009 y 2015. Los resultados destacan una baja correspondencia entre la predicción de la oferta de SEC y su demanda real, lo que indica que MaxEnt no es una herramienta predictiva suficientemente útil en paisajes complejos y cambiantes como el estudiado aquí.