In Alto Adige l'impiego dell'intelligenza artificiale e di sensori Iot permette un migliore monitoraggio degli insetti fitofagi e la messa in campo di strategie per il loro controllo che hanno come obiettivo quello di limitare l'utilizzo di insetticidi, favorendo un approccio più sostenibile alla produzione agricola in frutteto.
Beewise, invece, utilizza l'intelligenza artificiale per analizzare i dati raccolti nelle sue arnie smart e per individuare criticità per le api e, quando necessario, interviene autonomamente somministrando alimenti o medicinali, regolando la ventilazione e attivando meccanismi di difesa.
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In Belgio, Agristo e Polysense collaborano allo sviluppo di una soluzione avanzata basata sull'intelligenza artificiale per il controllo qualità nella filiera della patata, con l'obiettivo di aumentarne l'efficienza produttiva e ridurre gli sprechi.
Mentre negli Usa Walmart utilizza sistemi di intelligenza artificiale che combinano dati interni ed eventi esterni (come le previsioni meteo) per prevedere l'andamento della domanda e ottimizzare scorte, pricing e percorsi logistici.
Quattro storie raccontate nell'ultimo Report dedicato all'intelligenza artificiale dell'Osservatorio Smart AgriFood, School of Management del Politecnico di Milano e Laboratorio Rise, Research & Innovation for Smart Enterprises dell'Università degli Studi di Brescia. Quattro storie che dimostrano come l'intelligenza artificiale sia ormai entrata nelle varie fasi produttive delle diverse filiere, dal campo all'industria di trasformazione, fino agli scaffali della Grande Distribuzione Organizzata (Gdo).
Aumenta il livello di maturità
Per molto tempo l'intelligenza artificiale in agricoltura è stata raccontata come una promessa. Oggi, invece, sempre più spesso la troviamo dentro soluzioni che puntano a stare in piedi sul mercato e a reggere la routine aziendale. Questo non vuol dire che le soluzioni siano perfette o definitive. Significa invece che hanno superato alcuni passaggi chiave: sono integrate (almeno in parte) con i processi reali, hanno trovato qualcuno disposto a usarle ogni giorno e hanno iniziato a costruire un modello di sostenibilità economica. In altre parole, non vivono solo di entusiasmo tecnologico, ma di utilità pratica.
Un'altra indicazione importante che emerge dal Report dell'Osservatorio Smart AgriFood riguarda chi spinge l'adozione. Sempre più spesso il motore non è soltanto l'offerta tecnologica o la ricerca, ma la domanda: cooperative agricole, imprese alimentari, attori della logistica e del retail che cercano strumenti per gestire complessità crescenti. L'intelligenza artificiale, in questo scenario, rappresenta la risposta ad una pressione elevata: costi in aumento, volatilità dei mercati, vincoli ambientali, standard qualitativi sempre più stringenti, tracciabilità, carenza di manodopera e necessità di velocizzare le decisioni.
Anche l'agricoltura ha grandi aspettative
Il settore agroalimentare non vive in una bolla. L'attenzione verso l'intelligenza artificiale è alimentata da un contesto più ampio, fatto da una vertiginosa crescita degli investimenti. Nel solo 2024 sono stati stanziati 250 miliardi di dollari a livello globale per sviluppare soluzioni di intelligenza artificiale e la eco mediatica costante ha portato l'intelligenza artificiale in cima alle agende aziendali.
In altre parole, l'intelligenza artificiale beneficia di un effetto traino, dell'attivazione di un circolo virtuoso: più se ne parla, più si sperimenta; più si sperimenta, più emergono casi d'uso credibili; più i casi d'uso sono credibili, più aumentano risorse e attenzione. Il rischio, semmai, è che il rumore mediatico superi la sostanza: da qui l'importanza di distinguere tra applicazioni annunciate ad uso pubblicitario e quelle che invece cambiano davvero i processi.
I campi di applicazione dell'intelligenza artificiale
Guardando alla filiera, l'intelligenza artificiale si concentra soprattutto in due grandi aree: produzione primaria e mondo food (trasformazione e, a cascata, distribuzione). È una polarizzazione abbastanza netta e logica: il campo è il punto in cui si generano molte variabili biologiche e ambientali, mentre l'industria e la distribuzione sono i luoghi in cui qualità, standardizzazione, sicurezza e logistica richiedono controllo e velocità decisionale.
Un aspetto interessante è che molte soluzioni sono trasversali. Spesso sono piattaforme, moduli o servizi che si adattano a contesti diversi: cambiano i parametri, cambiano i sensori, cambia il tipo di dato, ma la logica resta simile. L'intelligenza artificiale tende a inserirsi dove ci sono due condizioni: molti dati (o la possibilità di raccoglierli) e decisioni frequenti che, se sbagliate, generano costi o inefficienze.
In agricoltura, l'intelligenza artificiale viene impiegata per interpretare segnali (immagini, indici vegetativi, dati satellitari, serie meteo), riconoscere pattern e trasformarli in azioni: individuare anomalìe, stimare bisogni idrici, supportare strategie di difesa, suggerire finestre di intervento, migliorare la pianificazione operativa.
Nell'industria alimentare i task tipici ruotano intorno a qualità e conformità: classificare, scartare, identificare difetti, tracciare eventi di processo, ridurre variabilità. Qui la tecnologia regina è spesso la computer vision, perché permette controlli più costanti e standardizzati rispetto alla sola ispezione umana, senza però eliminare la necessità di regole chiare e supervisione.
Sul versante distribuzione e retail, l'intelligenza artificiale lavora molto su analisi dei dati, previsione e raccomandazione: domanda, assortimenti, rotazioni, promozioni, gestione stock, ottimizzazione dei flussi, pricing dinamico. È un'intelligenza artificiale meno visibile, ma spesso molto impattante perché tocca il conto economico delle imprese.
Criticità e condizioni abilitanti
Il punto debole dell'intelligenza artificiale raramente è l'algoritmo. Più spesso è tutto ciò che sta intorno. Serve innanzitutto un dato di qualità: raccolto con continuità, descrittivo, pulito, confrontabile nel tempo. Senza questo, l'intelligenza artificiale diventa fragile, poco affidabile e difficile da scalare. Poi serve integrazione, con macchinari, gestionali, sistemi di tracciabilità, procedure aziendali. Un modello che non entra nei flussi di lavoro resta un esercizio di laboratorio.
C'è poi il tema delle competenze. Lungo tutta la filiera mancano tecnici e operatori capaci di usare gli strumenti di intelligenza artificiale. Inoltre, è sempre più pressante la questione della fiducia. Se l'intelligenza artificiale funziona come una black box che produce raccomandazioni opache, l'utente tende a ignorarle e a diffidare. Infine, non vanno dimenticati aspetti come connettività, sicurezza dei dati e governance (chi possiede i dati elaborati dall'intelligenza artificiale?).
La sensazione, oggi, è che la filiera stia entrando in una fase in cui l'intelligenza artificiale non si valuta più per la promessa, ma per la capacità di stare sul campo e in fabbrica tutti i giorni. E proprio per questo l'appuntamento del 25 febbraio 2026, con la presentazione della Ricerca 2026 dell'Osservatorio Smart AgriFood, può diventare un momento chiave per capire quanto l'intelligenza artificiale stia passando da "innovazione interessante" a "infrastruttura operativa" della competitività agroalimentare.
