L'utilizzo dell'intelligenza artificiale sta emergendo come una promessa per il settore agricolo, soprattutto in un periodo di costi variabili sui fertilizzanti, condizioni meteorologiche imprevedibili e margine operativo che non offre margine per errori.
Secondo le ricerche, i modelli predittivi sostenuti dall'AI possono migliorare la resa delle colture del 26%, ridurre l'uso dell'acqua del 41% e diminuire l'utilizzo di sostanze chimiche del 33%. Questi numeri testimoniano un potenziale notevole, ma non si discute mai abbastanza del fatto che queste soluzioni siano efficaci solo quando si ha una solida base di dati puliti e ben strutturati.
Troppo spesso si parla solo dei vantaggi
I colloqui con i venditori di tecnologie AI nel settore agricolo si svolgono spesso seguendo un pattern: l'offerta parte con promesse grandiose riguardo al monitoraggio in tempo reale della salute delle colture, ottimizzazione dell'irrigazione, e maggiore resa per ettaro.
Ma dietro a questi discorsi manca quasi sempre una domanda fondamentale: il data foundation, ovvero i dati che alimentano queste promesse, sono veramente completi, precisi e aggiornati? Quando non è così, c'è un grande rischio che i risultati generati siano fuorvianti, anche se appaiono autorevoli e convincenti.
Rischi derivanti da dati inadeguati
Per esempio, un modello di previsione di resa alimentato da dati storici incoerenti produrrà previsioni inaccurate. Analogamente, un sistema di irrigazione precisa che si basa su dati frammentari dei sensori finirà con il sprechi risorse piuttosto che risparmiarle.
Questi sono esempi concreti di come l’AI non riesca a fornire risultati utili quando non ha accesso a dati di alta qualità. In agricoltura, ogni errore prodotto da un modello errato è un rischio diretto per la produzione e l’ambiente. Quindi, la probabilità di errore non è trascurabile.
Un panorama complesso di dati
Il contesto dei dati in un'azienda agricola moderna – e tanto più in grandi distributori che servono migliaia di coltivatori – è incredibilmente complesso.
Oggi, gli ambienti agricoli utilizzano estensivamente dispositivi IoT e macchinari automatizzati. Gli impianti di irrigazione sono controllati in maniera automatica, i trattori si muovono autonomamente, e i droni catturano immagini delle colture su larga scala.
Quindi però, i dati generati da questi dispositivi sono per loro natura dispersi. Aggiungendo fonti esterne come dati meteo, informazioni del ministero dell'Agricoltura statunitense, e dati di mercato provenienti da terzi, emerge un problema centrale: come rendere coerenti e accessibili tutti questi dati?
Il compito dell'AI va al di là dei dati clienti
In agricoltura, l'AI deve comprendere molto di più rispetto a semplici attributi clienti; deve conoscere la terra: coordinate GPS, confini di un terreno, divisioni in appezzamenti, variazioni del suolo lungo la proprietà. Dove applicare il fertilizzante? In che quantità? Nella parte specifica del campo? Non tutti i terreni sono uguali, e un sistema AI che lo ignora produrrà indicazioni imprecise o dannose.
Un altro aspetto cruciale è il controllo normativo legato all'utilizzo di prodotti chimici e alla responsabilità associata. In situazioni in cui si tratta decisioni che comportano implicazioni ambientali, le operazioni AI richiedono governative rigorose.
Data readiness: la base per l'efficacia dell'AI
Lavorare con dati pronti è la differenza tra l’utilizzo efficace dell’AI e il classico scenario “garbage in, garbage out”. Essere pronti per l’AI significa disporre di modelli di dati in grado di riflettere fedelmente come funziona l’azienda.
Per aziende come Wilbur-Ellis, un distributore agricolo familiare con una lunga tradizione, questo significa conoscere i propri clienti, i terreni che coltivano, i materiali e i fornitori coinvolti, i prezzi pagati nelle precedenti stagioni, e come tutto si colloca in termini di profitto. Una struttura dati che sia corretta, uniforme e accessibile in tutta l’organizzazione può permettere decisioni rapide e informate.
Anche negli stessi impianti agricoli, la preparazione dati richiede una mappatura affidabile di quanto accade in ogni appezzamento: dati sulle condizioni del terreno, record delle applicazioni di prodotti agricoli, dati storici sui raccolti, prestazioni dell’equipaggiamento agricolo, e lettura in tempo reale degli impianti di irrigazione.
Governance e manutenzione continua
La governance è fondamentale quanto la struttura. I prezzi cambiano, i rapporti si evolvono, i fornitori entrano ed escono. Un sistema AI che opera su dati che erano corretti sei mesi fa ma non sono più aggiornati fornirà indicazioni basate su informazioni obsolete.
L'approccio corretto prevede l’implementazione di un modello dati robusto che funga da unico punto di riferimento governabile, collegando clienti, fornitori, prodotti, tassi di prezzo, ordini e margine in modo conforme alle pratiche aziendali.
Costruire una base di dati con Reltio
Reltio, azienda appartenente al gruppo SAP, è specializzata proprio in questa sfida. Aiuta aziende a unificare i propri dati frammentati e permette a sistemi e agenti AI di operare da una visione complessiva e coerente dell’organizzazione.
Reltio costruisce un sistema centralizzato noto come “layer di contesto”, che racchiude entità, relazioni e regole in un unico ambiente, rendendo i dati aziendali accessibili e interpretabili con chiarezza.
Ad esempio, per Wilbur-Ellis, aver costruito questa base affidabile ha consentito di formulare domande più complesse e di fidarsi delle risposte, un prerequisito affinché ogni sistema AI possa davvero essere utile.
Pronti a sfruttare l’AI?
Prima di un dibattito o un accordo sull’AI, la domanda che tutti dovrebbero porsi non è se il caso d’uso è promettente – lo è quasi sempre – ma se il fondamento dati sottostante è abbastanza solido da rendere le uscite attendibili.
L’agricoltura ha sempre richiesto alle sue leadership di prendere decisioni di alta importanza in contesti di incertezza, e l’AI offre realmente la possibilità di agire in modo più rapido e informato. Ma questa potenzialità si realizza solo per quelle organizzazioni che abbiano già completato il lavoro fondamentale, e sono quelle che oggi stanno investendo nella struttura necessaria.