Die Technologie gestaltet die Welt neu, und der Agrarsektor bildet da keine Ausnahme. Künstliche Intelligenz (KI) und prädiktive Analysen stehen an der Spitze dieser Transformation und liefernErkenntnisseWertvoll, die eine effizientere und nachhaltigere Verwaltung ermöglichen. Der E-Commerce wird zunehmend zu einem wichtigen Bestandteil der brasilianischen Landwirtschaft. Er eröffnet einen weiteren Verkaufs- und Kommunikationskanal zwischen den Teilnehmern der Kette. Gleichzeitig erleichtert der elektronische Handel die Sammlung und Analyse von Daten, was die Genauigkeit der Nachfrageprognose verbessern kann.
Brasilien ist führend in der Forschung und Entwicklung von Technologien. Wir befinden uns im Übergang von der Landwirtschaft 4.0, die sich auf Maschinen und technologische Lösungen konzentriert, zur Landwirtschaft 5.0. Diese neue Phase integriert Robotik,maschinelles Lernenund KI für landwirtschaftliche Produktionssysteme, mit Fokus auf Produktivität und Nachhaltigkeit.
Prädiktive Analyse
KI, mit ihrer Fähigkeit, große Datenmengen zu verarbeiten und zu analysieren, wird eingesetzt, um Muster und Zusammenhänge zu erkennen, die zuvor schwer zu entdecken waren. Das ist besonders im Agrarbereich nützlich, wo Faktoren wie Klima, Boden und Anbaumethoden einen erheblichen Einfluss auf die Produktion haben können. Als Teilgebiet der KI nutzt die prädiktive Analyse historische Daten und maschinelle Lernalgorithmen, um die zukünftige Nachfrage vorherzusagen und Produktion sowie Vertrieb zu optimieren.
Agtechs
Laut Embrapa (Brasilianisches Unternehmen für Agrarforschung) treiben mehr als 2.000 brasilianische Agtechs (Startups im Agrarsektor) die Branche mit IoT- (Internet der Dinge) und KI-Tools voran. Darüber hinaus soll die Investitionssumme in KI auf dem globalen Agrarmarkt laut Statista bis 2028 auf etwa 4,7 Milliarden US-Dollar steigen. Es ist eine vielversprechende Transformation für den Sektor.
Herausforderungen
Die erfolgreiche Implementierung von Technologien in der Landwirtschaft steht vor einigen Herausforderungen im Zusammenhang mit der Sammlung und Analyse großer Datenmengen, sowie der Notwendigkeit, geeignete maschinelle Lernalgorithmen zu entwickeln und die Datensicherheit zu gewährleisten.
Dennoch sollten sie die Entwicklung der Agrarwirtschaft mitgestalten, indem sie Unternehmen nicht nur bei der Nachfrageprognose unterstützen, sondern auch bei der Optimierung der Lieferkette und der Verbesserung der operativen Effizienz. Darüber hinaus können sie dazu beitragen, die Nachhaltigkeit zu fördern, Abfall zu reduzieren sowie die Sicherheit und Qualität der Lebensmittel zu verbessern.
