Dolga desetletja je veljalo, da je dober kmet predvsem tisti, ki zna opazovati vreme, tla, rastlino, živali in pravi trenutek za ukrep. To še vedno drži. Toda danes to ni več dovolj. V kmetijstvo je dokončno vstopila nova plast odločanja: podatki, algoritmi, senzorika, strojni vid in umetna inteligenca. Zato največja sprememba ni v tem, da bi stroji zamenjali človeka, ampak da bodo v prednosti tisti pridelovalci, ki bodo znali klasično agronomsko znanje nadgraditi z digitalnim upravljanjem. Prav v tem je resnični pomen umetne inteligence v kmetijstvu: ne kot nadomestilo za kmeta, temveč kot multiplikator njegove sposobnosti odločanja. Znanstveni in strokovni članki zadnjih let so pri tem precej enotni. Največji potencial umetne inteligence se kaže pri nalogah, kjer je treba hitro obdelati veliko količino podatkov in iz njih izluščiti uporaben podatek: pri zaznavanju bolezni in škodljivcev, razlikovanju med kulturo in plevelom, napovedovanju pridelka, optimizaciji namakanja, ciljanem gnojenju in spremljanju stanja posevkov v skoraj realnem času. To pomeni manj odločanja “na občutek” in več odločanja na podlagi dejanskega stanja na terenu. Toda ključno je nekaj drugega: AI postaja nova infrastruktura sodobnega kmetovanja, podobno kot sta bila nekoč traktor ali namakalni sistem. Kdor je nima, bo vse težje dohajal tempo proizvodnje, stroškovne pritiske in podnebno nestabilnost.

Človek ostaja v središču sistema

Najresnejše raziskave pa hkrati opozarjajo na pomembno mejo tehnološkega navdušenja. Dober algoritem še ni dober nasvet. Študija o uporabi velikih jezikovnih modelov v kmetijstvu jasno pokaže, da je najbolj zanesljiv pristop tisti, kjer umetna inteligenca deluje po načelu human in the loop torej tam, kjer rezultat preverja, usmerja in agronomsko utemeljuje človek. V kmetijstvu je lokalni kontekst preprosto premočan, da bi ga lahko prepustili generičnemu modelu: sorta, tla, relief, mikroklima, pridelovalni sistem in cilj gospodarstva vedno odločajo o tem, ali je neko priporočilo dobro ali ne. Umetna inteligenca je zato najbolj koristna tam, kjer pomaga strokovnjaku, ne pa tam, kjer ga poskuša posnemati. V praksi največja težava pogosto ni v tem, da orodja ne bi obstajala, ampak da jim uporabniki ne zaupajo dovolj. Novejše raziskave o t. i. algoritmični averziji kažejo, da so kmetje pogosto zadržani do priporočil, ki jih ne morejo jasno razumeti, preveriti ali povezati z lastno izkušnjo na terenu. Če sistem ne zna razložiti, zakaj predlaga določen odmerek gnojila, termin škropljenja ali način ukrepanja, ostane za uporabnika “črna skrinjica”. In črna skrinjica v kmetijstvu pomeni tveganje. Zato prihodnost ne bo pripadala nujno najbolj sofisticiranemu modelu, ampak tistim rešitvam, ki bodo transparentne, uporabniško razumljive in praktično preverljive v resničnem proizvodnem okolju.

Novi kmet bo biološko-digitalni upravljavec

Pomemben del strokovne literature opozarja še na nekaj: digitalizacija ne spreminja le tehnologije pridelave, ampak tudi profil človeka, ki bo uspešen v prihodnjem kmetijstvu. OECD ugotavlja, da so mlajši praviloma bolj odprti za nove tehnologije, bolj podjetniški in pogosto bolje pripravljeni na uporabo digitalnih orodij. To je pomembno tudi za ugled panoge. Kmetijstvo prihodnosti ne bo privlačno zato, ker bo lažje, ampak zato, ker bo bolj intelektualno, bolj tehnološko in bolj strateško. Uspešen kmet prihodnjih let bo moral razumeti biologijo in fiziologijo rastlin in živali, obenem pa tudi podatkovne tokove, interoperabilnost, digitalno sledljivost in ekonomsko logiko uporabe tehnologij.

Bistvo je torej precej preprosto. Umetna inteligenca sama po sebi ne bo orala, sejala, obrezovala, molzla ali prodajala pridelkov. To bodo še vedno počeli ljudje, pogosto podprti z pomočniki iz področja robotike, senzorjev in avtomatizacije. Bo pa AI zelo verjetno ločila med tistimi, ki bodo prihodnost kmetijstva aktivno oblikovali, in tistimi, ki jo bodo le opazovali. V času dražjih inputov, podnebnih stresov, pomanjkanja delovne sile in večjih zahtev glede sledljivosti si kmetijstvo preprosto ne more več privoščiti odločanja brez kakovostnih podatkov in inteligentne podpore.

Ne gre za zamenjavo ljudi, ampak za zamenjavo pristopa

Zato naslov ni provokacija, ampak realistična ugotovitev: umetna inteligenca ne bo zamenjala kmetov. Zamenjali jih bodo kmetje, ki bodo znali umetno inteligenco pretvoriti v boljši pridelek, boljši izkoristek, manj izgub in bolj suvereno odločanje.

LP, Blaž

Vir: Nekaj že med tekstom drugače pa tukaj KLIK