- Analiza StartUs Insights ujawnia, że sztuczna inteligencja w rolnictwie może podnieść plony o 25% i zredukować straty powodowane przez szkodniki o połowę
- Zwrot z inwestycji w inteligentne rolnictwo w mniejszych gospodarstwach może sięgać nawet 120%
- Badanie z lutego 2025 roku wskazuje, że główną barierą w cyfryzacji polskich gospodarstw nie są koszty, lecz brak wiedzy o nowych technologiach
- Nowoczesne systemy monitoringu stada pozwalają błyskawicznie wykrywać pierwsze objawy chorób, co bezpośrednio przekłada się na wydajność produkcji
Jak AI w rolnictwie zwiększa plony i obniża koszty? Konkretne liczby
Sztuczna inteligencja w rolnictwie to już nie melodia przyszłości, a rynek, który rośnie w oczach. Według analityków z Precedence Research, jego wartość, szacowana w ubiegłym roku na nieco ponad 2 miliardy dolarów, do 2034 roku ma wzrosnąć do niemal 17 miliardów. Dla polskich rolników oznacza to coraz łatwiejszy dostęp do technologii, które wprost przekładają się na zyski i efektywność. Z tegorocznych analiz StartUs Insights wynika, że wdrożenie rozwiązań opartych na AI może podnieść plony średnio o 25%, a straty powodowane przez szkodniki ograniczyć nawet o połowę. To jednak nie wszystko. Sztuczna inteligencja to także mistrzyni precyzji w zarządzaniu zasobami: pozwala zwiększyć wydajność zużycia wody nawet o 80% i aplikować nawozy z dokładnością do 85%. Taka optymalizacja jest bezcenna, zwłaszcza w dobie rosnących kosztów produkcji, bo pomaga realnie obniżyć wydatki.
Co ważne, analiza StartUs Insights potwierdza, że inteligentne rolnictwo jest opłacalne nie tylko dla największych graczy. Inwestycje w nowoczesne technologie przynoszą wymierne korzyści gospodarstwom o różnej skali. W przypadku mniejszych gospodarstw zwrot z inwestycji (ROI) może sięgać 120%, a w dużych nawet 150%. Rośnie również gotowość do wdrażania takich rozwiązań: deklaruje ją 81% dużych i 76% średnich gospodarstw. Chociaż w małych gospodarstwach odsetek ten wynosi na razie 36%, to wyraźnie widać, że technologie te stają się coraz bardziej dostępne. Dobrym przykładem z naszego podwórka są systemy nawadniania oparte na sztucznej inteligencji. Jak podaje firma Com4, pozwalają one polskim rolnikom zaoszczędzić nawet do 40% wody, co w obliczu coraz częstszych susz ma ogromne znaczenie.
Co hamuje cyfryzację w polskim rolnictwie? Największe bariery i rządowe wsparcie
Mimo tak obiecujących perspektyw, cyfryzacja polskich gospodarstw wciąż ma przed sobą długą drogę. Z badania przeprowadzonego w lutym tego roku przez Polskie Stowarzyszenie Zrównoważonego Rolnictwa i Żywności wynika, że aż 44% rolników ocenia jej poziom jako niewystarczający. Ta sama analiza jasno wskazuje, co stoi na przeszkodzie. Główną barierą okazuje się brak wiedzy na temat nowych technologii, na co wskazuje 83% ankietowanych. Problemem jest także brak zgodności nowoczesnych systemów z już posiadanym sprzętem (61%) oraz wciąż ograniczony brak zaufania do innowacji (50%). W odpowiedzi na te wyzwania Ministerstwo Cyfryzacji wspólnie z Ministerstwem Rolnictwa i Rozwoju Wsi uruchomiło projekt „Cyfrowa transformacja rolnictwa w Polsce”. Jego kluczowym elementem są specjalne gospodarstwa demonstracyjne, gdzie rolnicy mogą na własne oczy zobaczyć, jak działają i jakie korzyści przynoszą nowoczesne rozwiązania.
Aby cyfrowa rewolucja w rolnictwie nabrała tempa, potrzebne jest także odpowiednie wsparcie ze strony państwa. Jak czytamy w raporcie instytutu Fraunhofer IESE, przygotowanym na zlecenie Komisji Europejskiej, rozwojowi sprzyjają tak zwane piaskownice regulacyjne. Są to specjalne programy, które pozwalają bezpiecznie testować innowacje w realnych warunkach, bez obaw o skomplikowane formalności. W Polsce pojawiły się konkretne zapowiedzi w tym kierunku. W ramach nowej umowy koalicyjnej ogłoszono plany uproszczenia procedur administracyjnych dla rolników, co ma ułatwić inwestowanie w nowoczesne technologie. Planowane jest również utworzenie funduszu stabilizacyjnego. Jego celem jest ochrona gospodarstw przed stratami powodowanymi przez nieuczciwych pośredników, co ma wzmocnić ich stabilność finansową i zachęcić do dalszych inwestycji.
Autonomiczne ciągniki i monitoring stada. Praktyczne przykłady AI w rolnictwie
Sztuczna inteligencja to już nie abstrakcyjne pojęcie, ale konkretne narzędzia, które ułatwiają codzienną pracę w polu. Dobrym przykładem jest autonomiczny ciągnik John Deere 9RX, zaprezentowany na tegorocznych targach CES, który dzięki 16 kamerom ma pełny, 360-stopniowy obraz otoczenia. W rolnictwie precyzyjnym warto zwrócić uwagę na system Variable Rate Control (VRC) firmy Valtra. Umożliwia on precyzyjne dawkowanie nawozów i materiału siewnego, co przynosi oszczędności rzędu 25 dolarów na akrze w ciągu sezonu. Coraz popularniejsze stają się również platformy do zarządzania gospodarstwem, takie jak xFarm, które pomagają w planowaniu zadań czy kontrolowaniu dostępności maszyn i pracowników. Badania przeprowadzone przez Uniwersytet Rolniczy w Krakowie we współpracy z firmą Microsoft pokazują, że polscy rolnicy są bardzo zainteresowani takimi nowinkami. Największą uwagę przykuwają technologie poprawiające efektywność nawożenia (72%) oraz nowoczesne urządzenia do mechanicznego zwalczania chwastów (54%).
Automatyzacja i sztuczna inteligencja z powodzeniem wkraczają także do obory, co jest odpowiedzią na rosnące problemy z dostępnością pracowników. Według prognoz AgroAI, w ciągu najbliższych kilku lat już co piąte polskie gospodarstwo mleczne może wykorzystywać roboty do karmienia czy podgarniania paszy. Nowoczesne systemy monitoringu stada, takie jak SenseHub od MSD Animal Health, za pomocą czujników i analizy obrazu czuwają nad zdrowiem krów przez całą dobę. Pozwala to na błyskawiczne wykrywanie pierwszych objawów chorób i szybką reakcję, co nie tylko zwiększa wydajność produkcji, ale również poprawia dobrostan zwierząt. Inwestycje w takie inteligentne rozwiązania stają się kluczowe dla budowania nowoczesnego, rentownego i zrównoważonego gospodarstwa, zdolnego sprostać wyzwaniom przyszłości, w tym wymogom Europejskiego Zielonego Ładu.
Podcasty
Playlisty tematyczne
