L'intelligenza artificiale sta trasformando il settore agricolo con applicazioni che spaziano dall'ottimizzazione della produttività alla consulenza personalizzata per gli agricoltori, fino all'automazione delle operazioni sul campo. Durante il World Agri-Tech Innovation Summit 2025, che si è tenuto a San Francisco l'11 e il 12 marzo scorsi, diverse aziende del settore hanno illustrato come stanno implementando l'intelligenza artificiale nelle loro strategie, evidenziando sia le opportunità che le sfide legate alla sua adozione.
In generale possiamo dire che l'intelligenza artificiale consente alle aziende agricole di prendere decisioni più informate e di ottimizzare l'uso di risorse come acqua, fertilizzanti e sementi. Syngenta, ad esempio, ha sviluppato un sistema di raccomandazione basato su intelligenza artificiale per guidare la scelta delle sementi più adatte alle specifiche condizioni del suolo. Grazie a un algoritmo predittivo, l'azienda analizza dati come la composizione del terreno, la disponibilità idrica e le previsioni climatiche per suggerire agli agricoltori quali varietà seminare. Questo sistema ha permesso di aumentare la resa dei raccolti riducendo al contempo gli sprechi di risorse, con un impatto positivo sia sull'ambiente che sulla redditività delle aziende agricole.
Ilias Tagkopoulos (UC Davis), Feroz Sheikh (Syngenta), Ranveer Chandra (Microsoft), Tim Murnin (AWS), Sy Choudhury (Meta)
(Fonte foto: Tratta dal sito del World Agri-Tech Innovation Summit 2025)
Un altro esempio concreto arriva da Farmers Edge, che ha sviluppato una piattaforma in grado di elaborare miliardi di dati giornalmente, combinando informazioni provenienti da satelliti, sensori installati nei campi e modelli climatici. Questa mole di dati viene analizzata da algoritmi di machine learning che forniscono previsioni agronomiche precise, permettendo agli agricoltori di anticipare eventuali problematiche legate alle condizioni meteorologiche, ai parassiti o alla disponibilità di nutrienti nel suolo. In questo modo, gli operatori del settore possono pianificare con maggiore efficacia le proprie strategie di coltivazione, riducendo le perdite e massimizzando la produttività.
L'intelligenza artificiale gioca un ruolo cruciale anche nella sostenibilità. Google Cloud, in collaborazione con Unilever, ha sviluppato un sistema per monitorare la deforestazione legata alla produzione di materie prime come l'olio di palma, un ingrediente molto sensibile dal punto di vista dell'opinione pubblica. Utilizzando dati geospaziali raccolti da satelliti e modelli di intelligenza artificiale per distinguere tra coperture forestali e piantagioni, il sistema permette di verificare se un'azienda agricola rispetta gli standard ambientali. Questo tipo di tecnologia è fondamentale per le imprese che operano in mercati regolati da normative sulla sostenibilità e consente ai consumatori di avere maggiori garanzie sulla tracciabilità dei prodotti che acquistano.
Consulenza personalizzata e supporto agli agricoltori
Oltre all'ottimizzazione delle risorse, l'intelligenza artificiale si sta rivelando una alleata per supportare gli agricoltori nelle loro scelte quotidiane. Un esempio significativo è il progetto di Microsoft in India, dove l'azienda ha sperimentato un sistema di chatbot AI per aiutare i piccoli agricoltori a navigare la burocrazia agricola. Grazie a una interfaccia semplice e accessibile tramite WhatsApp, gli agricoltori possono porre domande relative a sussidi governativi, pratiche colturali e tecniche di irrigazione.
Dal palco del World Agri-Tech 2025 è stato raccontato che un contadino ha chiesto se fosse idoneo a ricevere un incentivo finanziario e, attraverso una conversazione guidata dall'intelligenza artificiale, ha ricevuto istruzioni dettagliate su come compilare i moduli necessari per ottenerlo. Questo sistema non solo semplifica le pratiche burocratiche, ma democratizza l'accesso alle informazioni, permettendo anche agli agricoltori meno alfabetizzati di ottenere supporto.
Anche Growmark sta lavorando per integrare l'intelligenza artificiale nei servizi di consulenza agronomica. L'azienda ha sviluppato strumenti di intelligenza artificiale che affiancano gli agronomi nella formulazione di raccomandazioni per gli agricoltori. Un esempio pratico riguarda la gestione della fertilizzazione: grazie all'analisi di dati storici e in tempo reale, il sistema suggerisce la quantità ottimale di fertilizzante da applicare in ogni zona del campo, evitando sprechi e migliorando la salute delle colture. In questo modo, gli agricoltori possono adottare strategie più precise ed efficaci, aumentando la produttività senza incrementare i costi operativi.
Renée Vassilos (The Nature Conservancy), Brad Drake (Growmark), Prue MacKenzie (Google Cloud), Manish Arya (Tavant), Manoj Regmi (Farmers Edge)
(Fonte foto: Tratta dal sito del World Agri-Tech Innovation Summit 2025)
Corteva sta anche esplorando l'uso dell'intelligenza artificiale per accelerare la ricerca e lo sviluppo nel settore agricolo, sia sul fronte del miglioramento genetico che nell'identificazione di molecole per la difesa. L'azienda utilizza strumenti di intelligenza artificiale per analizzare enormi quantità di dati genetici e identificare più rapidamente nuove varietà di sementi con caratteristiche ottimali. Inoltre, l'intelligenza artificiale viene impiegata per migliorare l'interazione con gli agricoltori, facilitando l'accesso alle informazioni sulle sementi, sui prodotti fitosanitari e sulle soluzioni biologiche disponibili.
L'intelligenza artificiale sta inoltre rivoluzionando l'automazione in agricoltura. Tavant ha sviluppato modelli di machine vision per la pianificazione della raccolta, che permettono di determinare il momento ottimale per mietere le colture in base a parametri come il grado di maturazione e le condizioni climatiche. Questo consente agli agricoltori di evitare raccolti prematuri o tardivi, garantendo una qualità superiore del prodotto finale e riducendo le perdite.
L'uso dell'intelligenza artificiale nei processi interni delle aziende
Oltre che in agricoltura, le aziende stesse stanno sfruttando l'intelligenza artificiale per migliorare i propri processi interni. Meta, ad esempio, utilizza il modello Llama per ottimizzare la revisione delle performance dei dipendenti e migliorare l'efficienza nella scrittura del codice. Questo consente di ridurre il tempo necessario per la valutazione delle prestazioni e per lo sviluppo di software, aumentando la produttività aziendale.
Microsoft ha integrato l'intelligenza artificiale nei suoi prodotti aziendali, come Office e GitHub Copilot, per accelerare i flussi di lavoro e ridurre il carico operativo sui team. Growmark, invece, ha adottato l'intelligenza artificiale per aggregare e analizzare enormi quantità di dati, trasformandoli in insight strategici utili alla pianificazione aziendale e all'ottimizzazione delle risorse.
Le barriere all'adozione dell'intelligenza artificiale nelle aziende agricole
Nonostante i numerosi vantaggi, l'adozione dell'intelligenza artificiale nel settore agricolo incontra diverse barriere che ne rallentano la diffusione. Tra le principali difficoltà troviamo:
- Resistenza al cambiamento: molti agricoltori sono abituati a metodi tradizionali e vedono con diffidenza le nuove tecnologie. L'adozione dell'intelligenza artificiale richiede un cambiamento nella mentalità e nelle pratiche quotidiane, un processo che può richiedere tempo e necessita di un supporto adeguato.
- Costi iniziali elevati: l'acquisto di strumenti basati su intelligenza artificiale e l'implementazione di attrezzature smart rappresentano un investimento significativo. Inoltre, è necessario considerare i costi legati alla formazione degli operatori per garantire un uso efficace della tecnologia.
- Connettività limitata: molte aree agricole non dispongono di connessioni internet stabili e veloci, questo rappresenta un problema per l'adozione di soluzioni basate su cloud e aggiornamenti in tempo reale dei modelli di intelligenza artificiale.
- Mancanza di dati standardizzati: per funzionare correttamente, gli algoritmi intelligenza artificiale necessitano di grandi quantità di dati precisi e coerenti. Tuttavia, le aziende agricole raccolgono e gestiscono informazioni in modi differenti, rendendo difficile l'integrazione di modelli predittivi universali.
- Difficoltà nell'integrazione con le pratiche esistenti: molte aziende agricole utilizzano macchinari e software che potrebbero non essere compatibili con le nuove soluzioni di intelligenza artificiale, richiedendo costosi aggiornamenti infrastrutturali.
- Scetticismo sull'efficacia: alcuni agricoltori faticano a vedere un ritorno economico immediato dall'adozione dell'intelligenza artificiale e preferiscono affidarsi a metodi collaudati piuttosto che sperimentare nuove tecnologie.
L'intelligenza artificiale? Utile solo se genera profitto per l'agricoltore
L'intelligenza artificiale in agricoltura ha un enorme potenziale, ma la sua adozione su larga scala dipenderà dalla capacità delle aziende di dimostrare un ritorno economico concreto. Come sottolineato da Prue MacKenzie di Google Cloud, nessuna impresa investirà nella sostenibilità o nell'intelligenza artificiale senza un chiaro beneficio finanziario, nonostante l'impatto positivo per la sostenibilità ambientale.
Per questo motivo le big corp, sia del settore agro che più prettamente tech, stanno lavorando per rendere la tecnologia più accessibile, affidabile e utile per gli agricoltori. Tuttavia, la vera svolta arriverà solo quando l'intelligenza artificiale sarà percepita non come una spesa, ma come uno strumento indispensabile per aumentare la produttività e la redditività delle imprese agricole.
