L'intelligenza artificiale in agricoltura è potente quanto lo sono i dati che la alimentano. Ma quei dati, se restano chiusi in silos proprietari o descritti con parole diverse da un sistema all'altro, diventano costosi da usare e difficili da confrontare. È il messaggio che ha attraversato il convegno "Interoperabilità come facilitatore dello sviluppo dell'intelligenza artificiale in agricoltura", tenutosi a Fieragricola il 4 febbraio 2026 e organizzato da Veronafiere in collaborazione con Image Line® e Accademia dei Georgofili.
A guidare l'incontro Ivano Valmori (Image Line® - AgroNotizie® - Accademia dei Georgofili), che ha subito messo sul tavolo la questione più pratica: la digitalizzazione non può significare costringere l'agricoltore a reinserire più volte gli stessi dati in applicativi che non "parlano" tra di loro. "Il rischio è creare un agricoltore digitante, anziché un vero agricoltore digitale".
Sul palco tre voci complementari: Luca Mari (Università Cattaneo - LIUC - Castellanza), chiamato ad inquadrare il tema intelligenza artificiale e il ruolo dei dati. Marco Vieri (Università di Firenze - Accademia dei Georgofili), focalizzato sulle esigenze operative dell'agricoltura e sulla semantica dei dati. E infine Andrea Bacchetti (Osservatorio Smart Agrifood - Università degli Studi di Brescia), con una fotografia numerica del settore dell'innovazione nella filiera agroalimentare.
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L'intelligenza artificiale non si programma, si addestra
Luca Mari ha affrontato un punto chiave, spesso dato per scontato: l'intelligenza artificiale contemporanea, quella che sta dietro ai modelli linguistici (LLM) più noti, non nasce da regole scritte nel dettaglio, ma da un processo di apprendimento automatico. In pratica, l'algoritmo non riceve istruzioni specifiche su come comportarsi, ma viene addestrato su grandi quantità di dati, di esempi e da lì generalizza, estrapolando le regole.
È qui che entra in gioco l'interoperabilità: se la qualità dell'intelligenza artificiale dipende dalla qualità e dalla quantità dei dati che riceve, dati incoerenti e non confrontabili producono modelli meno robusti. Mari ha reso il concetto con un parallelo intuitivo: senza esposizione a un linguaggio comune, i sistemi restano come "neonati" a cui nessuno parla.
Sempre Mari ha proposto una lettura molto concreta del termine interoperabilità usando tre esempi. Il primo è quello del traduttore, che collega due persone che non parlano la stessa lingua: funziona, ma è inefficiente e richiede interventi continui. Il secondo è l'integrazione forzata: una persona è costretta ad imparare la lingua dell'altro. Può essere efficace, ma spesso è costosa e genera dipendenza.
La terza via per ottenere l'interoperabilità è quella che interessa di più al settore primario: un protocollo condiviso, una sorta di lingua franca (come per noi umani l'inglese), che permette a sistemi diversi di scambiarsi informazioni senza rinunciare alla propria autonomia. Nel mondo digitale, quel protocollo si traduce in interfacce e regole standard, i tasselli che consentono ai software di collegarsi, cooperare e scambiarsi dati senza reinventare ogni volta la ruota.
Il convegno è stato molto partecipato
(Fonte foto: Image Line®)
L'agricoltura italiana: complessità e vocabolari disallineati
Valmori ha richiamato un dato che rende immediatamente l'idea del contesto nazionale: l'Italia è lunga, diversificata, e il quadro regolatorio è frammentato tra regioni e province autonome. A questa variabilità si somma la ricchezza produttiva e colturale: una pluralità di specie (più di trecentocinquanta), tecniche, disciplinari (biologico, SQNPI, eccetera), condizioni pedoclimatiche e vincoli operativi che moltiplicano le fonti informative.
Proprio qui si innesta la relazione di Marco Vieri: l'agricoltura di precisione, ha ricordato, nasce più di trent'anni fa per ottimizzare risorse in un sistema biologico intrinsecamente variabile. Oggi l'ostacolo non è più capire se una tecnologia serve, ma è far dialogare un universo di strumenti che cresce in modo caotico.
Per Vieri, la questione non è soltanto tecnica. In molti casi, ha sottolineato, basterebbe mettersi d'accordo su una semantica comune, ma gli operatori del settore vanno avanti in ordine sparso. "Come definisco umidità, in quale unità, con quale formato, con quali metadati? Che cosa intendo davvero quando scrivo 'ho lavorato la terra' oppure 'ho seminato il grano'? Se mancano informazioni su varietà, dose, modalità, condizioni, i dati sono inutili".
L'interoperabilità non è quindi solo far passare un file da un software all'altro: è far sì che quel file significhi la stessa cosa ovunque. Senza una base lessicale e descrittiva comune (un vocabolario condiviso, standard di codifica, regole minime) i dati non diventano capitale informativo. Restano appunti sparsi. L'intelligenza artificiale può comunque elaborarli, ma si perde di efficacia.
Nel ragionamento di Vieri, il flusso dei dati si interrompe spesso nei passaggi cruciali: tra hardware e software, tra sensori e modelli, tra macchine e piattaforme di gestione aziendale. Molti dispositivi eccellenti raccolgono informazioni, ma le inviano a sistemi proprietari: ciò riduce la libertà di scelta e rallenta la costruzione di una visione integrata aziendale e di filiera.
Mercato in crescita: interoperabilità prima criticità
Andrea Bacchetti ha tratteggiato la dimensione del comparto: l'agricoltura digitale cresce, le soluzioni disponibili aumentano, il numero di attori sul mercato si espande. In questo scenario, l'interoperabilità diventa un problema sempre più concreto perché le aziende non usano più una tecnologia, ne adottano diverse in parallelo, ciascuna generatrice di dati.
Quando i sistemi non comunicano, ha evidenziato Bacchetti, l'impresa non riesce a estrarre tutto il valore degli investimenti. Perde la possibilità di integrare informazioni, costruire indicatori solidi, prendere decisioni tempestive. E, soprattutto, diventa difficile anche il dialogo verso l'esterno (filiere, consumatori, istituzioni e processi di rendicontazione).
Bacchetti ha insistito su un punto che ricorre spesso quando si parla di standard: è un tema complesso, e non esistono scorciatoie. Le componenti non tecniche pesano quanto (se non più) di quelle informatiche. Per gli operatori del settore c'è infatti un incentivo economico, almeno nel breve periodo, a mantenere sistemi chiusi. La non interoperabilità può diventare una strategia di lock-in. In questi casi l'agricoltore, non potendo "migrare" i dati da un fornitore ad un altro, resta vincolato.
Ma se l'obiettivo è far crescere il settore, il ragionamento deve diventare collettivo. Serve uno standard comune e il settore pubblico deve sostenerne l'adozione con misure mirate, premiare davvero la capacità di scambio dati e non solo l'acquisto (sovvenzionato) della nuova tecnologia.
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