La rivoluzione digitale ha avuto un impatto significativo in vari settori, modificando radicalmente il modo di portare avanti i processi produttivi e di monitorare le performance chiave, avendo innumerevoli risvolti positivi sia per quanto riguarda la gestione ottimizzata delle risorse, sia per quel che concerne la produttività e i rendimenti. In questo contesto, il progresso e le innovazioni hanno consentito di fare enormi passi avanti anche in un comparto complesso come l’agricoltura, dando vita a un mercato che prende il nome di smart agrifood, attraverso l’implementazione di sistemi all’avanguardia e nuove tecnologie che hanno sostituito o integrato i metodi tradizionali del settore primario.

Vediamo di cosa si tratta.

Cos’è lo smart agrifood

Come accennato in precedenza, con il termine smart agrifood si intende una filosofia lavorativa che si sta diffondendo ormai da anni anche in Italia, in grado di combinare l’agricoltura tradizionale con le tecnologie digitali avanzate al fine di migliorare l’efficienza, la sostenibilità e la produttività nel settore agricolo, basato sull’applicazione di innovazioni come l’Internet delle cose (IoT), l’analisi dei dati, l’intelligenza artificiale e l’automazione per ottimizzare l’intero ciclo di produzione alimentare, dalla semina alla distribuzione.

Attraverso l’uso di sensori intelligenti, i dati sulle condizioni ambientali, come il suolo, la temperatura, l’umidità e la qualità dell’aria, possono essere raccolti in tempo reale, che vengono analizzati e incrociati mediante algoritmi avanzati per fornire informazioni preziose agli agricoltori in ottica strategica e operativa.

Un altro aspetto chiave di questa rivoluzione di settore riguarda l’introduzione di sistemi automatizzati, come ad esempio la dotazione di robot agricoli, bracci meccanici o i droni, possono essere utilizzati per svolgere compiti come la semina, la potatura o la raccolta delle colture in modo autonomo e preciso, ottimizzando le risorse e riducendo la dipendenza dal lavoro manuale, con un risparmio tangibile a livello di energia e costi.Anche la tracciabilità e la sicurezza alimentare sono due fattori che hanno beneficiato dello smart agrifood. Grazie alle tecnologie digitali, è possibile infatti monitorare l’intero processo di produzione alimentare, dalla fase di coltivazione fino alla distribuzione, migliorando i sistemi di tracciamento collegati all’origine degli alimenti, garantendo la qualità e la sicurezza per i consumatori e consentendo alle autorità di controllo di svolgere il proprio lavoro in modo più efficiente e preciso, ravvisando immediatamente anomalie e ponendo in essere i giusti correttivi.

L’avvento del Precision Farming e dell’IoT

Quando parliamo di smart agrifood non possiamo non citare la precision farming. Questa tecnologia si basa sull’uso di sistemi di posizionamento globale (come il GPS), sensori e software avanzati per gestire al meglio l’uso delle risorse e aumentare la produttività, come ad esempio i trattori geolocalizzabili che possono essere programmati per seguire percorsi precisi, ottimizzando l’utilizzo del carburante e riducendo gli sprechi, o i sistemi di irrigazione automatizzati che possono fornire la quantità esatta di acqua necessaria alle colture, riducendo così il consumo idrico, e avendo anche un impatto positivo a livello ambientale e di sostenibilità.Anche l’internet delle cose, conosciuto con l’acronimo IoT, ha rivoluzionato il settore, attraverso la connessione tra oggetti fisici e la trasmissione di dati in tempo reale, con l’installazione di sensori che possono essere posizionati nei campi per monitorare e verificare costantemente le condizioni ambientali, come la temperatura, l’umidità e la qualità dell’aria, supportando gli agricoltori a prendere le decisioni agricole più coerenti con le singole esigenze, ad esempio regolando automaticamente l’irrigazione o attivando sistemi di allarme in caso di condizioni avverse.

L’utilizzo dell’Intelligenza Artificiale, dei Big data e delle analisi avanzate

L’agricoltura digitale genera enormi quantità di dati, noti come big data, termine che viene utilizzato anche in moltissimi altri settori produttivi. Attraverso l’analisi accurata di questa grande mole di informazioni, che vengono elaborate attraverso sistemi avanzati di Intelligenza Artificiale e Machine Learning, è possibile estrarre gli aspetti più rilevanti e realizzare modelli predittivi affidabili e replicabili nel tempo. 

Ad esempio, mediante l’AI gli agricoltori e i produttori sono in grado di identificare i momenti ottimali per seminare o raccogliere le colture, migliorando così la pianificazione, la produttività e la redditività. A questo si aggiunge l’opportunità di archiviare e consultare i dati storici in modo da prevedere le rese dei terreni e identificare i fattori che influenzano la produzione agricola, impostando in questo modo strategie coerenti e precise che portano ad ottimizzare i processi ed evitare sprechi.Infine, elemento da non sottovalutare, grazie a queste tecnologie avanzate, oltre a ridurre gli sprechi e a gestire al meglio le risorse produttive e il capitale umano, si genera un modo di operare in cui la sostenibilità ambientale è centrale, potendo limitare lo sfruttamento del terreno, rispettare e salvaguardare la biodiversità e gli ecosistemi e realizzare una rotazione delle colture ottimale.

Gli sviluppi e le criticità del mercato smart agrifood

Lo smart agrifood sta vivendo una crescita significativa a livello globale e, come detto, negli ultimi anni si sta diffondendo in modo rilevante anche in Italia, con l’adozione di tecnologie digitali nell’agricoltura in costante aumento, alla luce di una migliorata percezione da parte degli agricoltori che sono più propensi a riconoscere i tanti benefici collegati all’introduzione di queste innovazioni, abbandonando i vecchi paradigmi e metodologie per abbracciare il cambiamento culturale e filosofico. 

Secondo gli studi recenti, infatti, tale settore raggiungerà i 10,23 miliardi di dollari entro il 2025, e le tecnologie che stanno andando per la maggiore riguardano tendenze l’adozione di droni per il monitoraggio delle colture, l’uso di robot agricoli per la semina e la raccolta automatizzate e lo sviluppo di sistemi di gestione agricola basati su cloud.

Nonostante i numerosi vantaggi, il mercato non è esente da criticità e sfide, in primis riguardanti gli investimenti significativi iniziali da parte degli agricoltori, in particolare per le imprese di piccole dimensioni che potrebbero avere difficoltà economiche nell’accedere a queste tecnologie a causa dei costi elevati, senza contare che tale digitalizzazione richiede necessariamente competenze e formazione specifiche per poter sfruttare tutto il potenziale collegato. A questo si aggiunge la presenza di molti dati sensibili, relativi alle singole realtà imprenditoriali, che devono essere associati a un alto grado di sicurezza e privacy, così da evitare il rischio di concorrenza sleale o uso improprio delle informazioni.

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