Intelligenza Artificiale e agricoltura: un matrimonio che “s’ha da fare”, si tratta di capire come. Si parla molto di IA, in tutti i settori; l’agricoltura non fa eccezione. Tutti stiamo più o meno familiarizzando con questa tecnologia, ormai inevitabile anche per chi usa semplicemente pc e cellulari. E’ una disciplina che permette ad un sistema informatico di simulare l’intelligenza umana, auspicabilmente supportandola e non sostituendola. C’è molta attesa e speranza attorno all’intelligenza artificiale, e almeno altrettanta preoccupazione. Come tutti gli strumenti, può essere utile o pericolosa. Dipende da noi, da come la usiamo e gestiamo. Per questo motivo occorre conoscerla e imparare ad usarla.
Capire quale apporto può fornire ai processi di produzione agricola è fondamentale ed esistono già numerose possibili applicazioni anche nel settore primario. Il problema è saper accettare ed usare questi nuovi strumenti. Il livello di formazione informatica degli agricoltori italiani è descritto in forte crescita, ma si rileva un divario generazionale e dimensionale. Secondo i dati ISTAT, molte piccole imprese e molti operatori anziani hanno competenze digitali limitate. Un esempio illuminante: approfittando di finanziamenti pubblici, vedi il PNRR, diversi agricoltori si sono dotati di hardware e sofware avanzati (per esempio trattori a guida autonoma, droni, programmi gestionali), salvo poi scoprire di non sapere come utilizzarli al meglio.
La gestione delle informazioni
Proprio qui l’IA può fornire un apporto decisivo. Dall’inizio di questo secolo, agricoltori, agronomi e operatori del settore stanno utilizzando strumenti per raccogliere dati e informazioni. Pensiamo a quanto concerne l’Agricoltura 4.0: centraline meteo, sensori, strumentazione GPS, collegamenti satellitari. Si può conoscere ogni parcella di terreno (parliamo di pochi metri quadrati), in merito a composizione pedologica, chimica, umidità del suolo e altre preziose informazioni, come le previsioni meteo. La necessità attuale è sincronizzare questi dati e renderli utilizzabili, per ottimizzare l’uso delle risorse, naturali e mezzi tecnici. Raggiungere la piena sostenibilità ambientale ed economica è l’obiettivo ultimo. L’IA predittiva è lo strumento che può realizzare tutto questo, rendendo l’Agricoltura 4.0 finalmente realizzata e alla portata. L’Intelligenza Artificiale predittiva utilizza dati storici, algoritmi e modelli statistici per identificare schemi ricorrenti e stimare la probabilità di eventi futuri. Da qui derivano i DSS-Decision Support System, piattaforme software che integrano dati meteorologici, sensori IoT, immagini satellitari e modelli previsionali. Supportano gli agricoltori e gli agronomi nell’ottimizzare le risorse, guidando interventi mirati di irrigazione, concimazione e difesa antiparassitaria, anche rimanendo in ufficio. Sono già disponibili ed operativi ad esempio in viticoltura e per l’irrigazione, ma possono essere applicati ad ogni pratica colturale.
L’uso di software gestionali avanzati e di DSS è cresciuto di circa il 20% nel 2025, un segnale che l’epoca della gestione efficiente dei dati è cominciata.
La svolta delle UE
L’Unione Europea ha deciso di avvalersi in modo ampio e organico dell’Intelligenza Artificiale. Un passaggio epocale si è verificato lo scorso marzo, con la presentazione di TraceMap, una piattaforma basata sull’IA, progettata per individuare frodi alimentari, alimenti contaminati e focolai di malattie di origine alimentare. TraceMap sarà operativa a livello europeo, utilizzando l’ampio patrimonio di dati presente nei sistemi agroalimentari per ottenere modelli di produzione e scambi. Sarà quindi possibile monitorare l’intera filiera, permettendo, in caso di rilevazione di un rischio, interventi più rapidi e richiami immediati dal mercato di prodotti non sicuri o fraudolenti. La piattaforma potrà essere utilizzata da tutti gli stati membri anche per il controllo delle merci importate.
La sicurezza degli alimenti nelle filiere sarà rafforzata anche dal progetto collegato FoodSafeR, avente come obiettivo la prevenzione e gestione dei rischi alimentari. Ad esempio, grazie all’analisi dei dati derivati da immagini satellitari, si potrà verificare la contaminazione da micotossine nelle coltivazioni, prima della raccolta.
Gli strumenti sopra descritti saranno operativi sulla base del Regolamento 2024/1689, il primo atto giuridico a livello mondiale pensato per armonizzare le norme che regolano l’uso dell’intelligenza artificiale. Le varie tecnologie sono disciplinate in base al livello di rischio, per fornire trasparenza e sicurezza, con l’obiettivo di garantire affidabilità nei confronti dei cittadini.
06/07/2026
Franco Brazzabeni