Qualche settimana fa abbiamo partecipato al Congresso sui bulbi da fiore a Keukenhof. Le conversazioni avute in quell’occasione riflettevano ciò che sentiamo dire in tutti i settori, dall’agricoltura arabile all’orticoltura fino alle colture specializzate. Produttori, consulenti e organizzazioni di settore stanno tutti cercando di capire la stessa cosa: quanto seriamente dovremmo prendere l’intelligenza artificiale e quanto velocemente arriverà davvero?

La risposta onesta è che dipende dal periodo di tempo che si considera. Il breve termine appare molto diverso dal medio termine, che a sua volta è molto diverso da come potrebbe presentarsi il settore tra vent’anni. Comprendere queste differenze è importante perché le azioni che vale la pena intraprendere oggi non sono necessariamente quelle richieste dagli scenari a vent’anni.

I prossimi cinque anni: l’IA come strumento di supporto decisionale

Sebbene le discussioni sul futuro dell’agricoltura mettano spesso in evidenza ambiziose possibilità a lungo termine – dalle operazioni autonome e dallo sviluppo accelerato delle colture alle catene di approvvigionamento completamente tracciabili – i prossimi cinque anni saranno probabilmente caratterizzati da applicazioni più pratiche. L’IA fungerà principalmente da strumento di supporto decisionale, aiutando gli agricoltori e le aziende agricole a prendere decisioni più informate, piuttosto che sostituire le competenze umane.

Combinando i dati provenienti da sensori, previsioni meteorologiche, immagini satellitari, macchinari e registrazioni storiche delle prestazioni, i sistemi di IA forniranno raccomandazioni sulla gestione delle risorse, la protezione delle colture, la pianificazione della produzione e la raccolta. Allo stesso tempo, l’automazione semplificherà sempre più i processi amministrativi quali la rendicontazione di conformità, la documentazione e i requisiti di tracciabilità.

Il cambiamento più significativo non sarà la tecnologia in sé, ma il modo in cui le persone la utilizzeranno. Il successo dipenderà dallo sviluppo della capacità di interpretare i dati, valutare le raccomandazioni e integrare le intuizioni dell’IA con l’esperienza pratica. Sebbene la visione di un’agricoltura altamente autonoma rimanga una prospettiva a lungo termine, la transizione è già in atto grazie alla graduale adozione e alla crescente fiducia nel processo decisionale assistito dall’IA.

I prossimi dieci anni: dalla consulenza all’esecuzione

Il cambiamento che avverrà nell’arco di un decennio sarà più significativo. L’IA smetterà di limitarsi a fornire consigli e inizierà ad agire.

I robot semineranno, rimuoveranno le piante malate, applicheranno una concimazione variabile e irrigheranno i singoli filari in base alle esigenze in tempo reale — non alle medie del campo. Il concetto di agricoltura a livello di singola pianta diventa realtà: trattare ogni filare, ogni zona, ogni pianta in modo diverso in base a ciò che i dati indicano effettivamente su di essa.

La pianificazione della produzione sarà collegata in tempo reale ai segnali della domanda: previsioni del commercio al dettaglio, dati sulle esportazioni, livelli delle scorte. La domanda passerà da «cosa ho coltivato l’anno scorso?» a «di cosa ha bisogno il mercato e come posso orientare la mia produzione in tal senso?». Ogni campo avrà un gemello digitale: una simulazione che consentirà agli agricoltori di testare diversi scenari prima di metterli in pratica. Cosa succede se raccolgo con due settimane di anticipo? In che modo ciò influisce sulle dimensioni e sulla qualità? Qual è il risultato finanziario?

Il ruolo del coltivatore non scomparirà in questo mondo. Ma subirà una trasformazione sostanziale. L’azienda agricola diventerà un’attività assistita dall’intelligenza artificiale e il coltivatore ne diventerà il gestore.

L’orizzonte dei prossimi vent’anni: cambiamento strutturale

Guardando più in là, i cambiamenti diventano più radicali. Alcune aziende agricole funzioneranno con un impiego minimo di manodopera umana: un responsabile, sistemi di IA e macchine autonome. Nei settori con programmi genetici avanzati, l’IA accelererà drasticamente i cicli di selezione genetica attraverso la genomica, la modellazione predittiva e la simulazione. Ciò che oggi richiede dieci anni potrebbe richiederne solo due.

La tracciabilità diventerà completa e scontata. Ogni prodotto sarà dotato di un’identità digitale che ne registrerà l’intera storia: campo, suolo, uso dell’acqua, malattie, fattori di produzione. I rivenditori nei mercati più esigenti la richiederanno. Non si tratta di un onere normativo in agguato, bensì di un fattore di differenziazione competitiva per chi costruirà l’infrastruttura in anticipo.

Non tutti i settori raggiungeranno questo punto allo stesso ritmo. Le industrie meglio posizionate per l’adozione dell’IA condividono alcune caratteristiche: elevata uniformità e standardizzazione, operazioni già meccanizzate che generano dati operativi, cicli ripetitivi che creano opportunità di apprendimento ogni stagione, condizioni post-raccolta misurabili e una produzione geograficamente concentrata che rende i set di dati comparabili. La coltivazione dei bulbi da fiore nei Paesi Bassi, ad esempio, soddisfa la maggior parte di questi requisiti. Lo stesso vale per alcuni settori della coltivazione di patate e cipolle, dell’orticoltura in serra e della produzione frutticola ad alta intensità.

Qualche settimana fa abbiamo partecipato al Congresso sui bulbi da fiore a Keukenhof. Le conversazioni avute in quell’occasione erano rappresentative di ciò che sentiamo dire in tutti i settori, dall’agricoltura arabile all’orticoltura fino alle colture specializzate. Coltivatori, consulenti e organizzazioni di settore stanno tutti cercando di capire la stessa cosa: quanto seriamente dovremmo prendere l’IA e quanto velocemente arriverà effettivamente?

La risposta onesta è che dipende da quale periodo si consideri. Il breve termine appare molto diverso dal medio termine, che a sua volta è molto diverso da come potrebbe presentarsi il settore tra vent’anni. Comprendere queste differenze è importante perché le azioni che vale la pena intraprendere oggi non sono necessariamente quelle richieste dagli scenari a vent’anni.

Cosa significa questo per gli agricoltori oggi

L’implicazione pratica è scomoda ma importante: il divario tra chi sta sviluppando capacità di gestione dei dati adesso e chi sta aspettando continuerà ad ampliarsi. I sistemi di IA richiedono dati di addestramento. I modelli che forniranno consulenza, e alla fine gestiranno, le aziende agricole del futuro hanno bisogno di anni di dati strutturati e raccolti sul campo da cui imparare.

Oggi, la terra è ancora la risorsa più importante nella maggior parte delle aziende agricole. Nel corso del tempo, i dati combinati con i modelli costituiranno il vero fattore di differenziazione, determinando chi sarà in grado di prendere decisioni colturali migliori, di ridurre i costi, di ottenere una produzione di qualità superiore e di accelerare i cicli di apprendimento. Gli agricoltori che iniziano oggi a raccogliere tali dati avranno accumulato anni di conoscenze quando i sistemi autonomi diventeranno la norma. Non si tratta di un vantaggio da poco.

Ciò che osserviamo nel nostro lavoro lo conferma. Gli agricoltori che tre anni fa hanno iniziato con due o tre sensori ora hanno una visione dei propri campi che i loro vicini semplicemente non possiedono. Sanno quali appezzamenti si seccano più rapidamente. Sanno quali terreni reagiscono in modo diverso alla stessa quantità di pioggia. Sanno dove l’irrigazione incide realmente sulla resa. Questa conoscenza si accumula.

Vale la pena affrontare seriamente il dibattito sull’IA in agricoltura. Non perché la tecnologia sia già pienamente disponibile — non lo è — ma perché le basi di cui ha bisogno si stanno costruendo proprio ora, stagione dopo stagione, nelle aziende agricole che scelgono di iniziare.

«Il futuro non sarà diviso tra aziende che utilizzano l’IA e aziende che non la utilizzano. Sarà diviso tra aziende che hanno imparato a raccogliere, comprendere e agire sulla base dei dati — e quelle che non l’hanno fatto. E quel percorso inizia oggi».

Il congresso di Keukenhof ha riunito coltivatori, selezionatori, commercianti e ricercatori provenienti da tutto il settore. Agurotech sta già collaborando con coltivatori che stanno gettando oggi quelle basi di dati: monitorando le condizioni del suolo, controllando lo stato di salute delle colture e trasformando l’esperienza stagionale in conoscenza strutturata che si tramanda di anno in anno.

Vale la pena discuterne. La finestra è aperta. La domanda è: chi sarà il primo a varcarla?