Dai vigneti alle serre, questa tecnologia c’è. Ma la sua adozione resta limitata: la usa meno del 10% delle aziende agricole italiane.
Tra i filari, l’AI sale a bordo del trattore e diventa co-pilota: guida il mezzo, intercetta gli ostacoli e restituisce a chi lavora l’attenzione per ciò che conta. Nelle serre idroponiche, l’algoritmo elabora dati senza sosta: analizza 10.000 piante al giorno, 500 parametri per ciascuna. E sulle aree coltivate, decide quanta acqua distribuire e dove, aumentando del 6% la produttività già nel primo anno di sperimentazione.
Tutto questo non è futuro. Sta già succedendo, almeno nelle aziende agricole italiane più all’avanguardia. E i dati della nona edizione dell’Osservatorio Smart AgriFood del Politecnico di Milano e dell’Università di Brescia lo confermano: l’intelligenza artificiale non è più una promessa. In alcune smart farm è già operativa e sta rivoluzionando il lavoro in campo.
L’AI «non è un semplice supporto tecnologico, ma una leva strategica per rendere l’agroalimentare più efficiente e sostenibile», osserva Andrea Bianchi, una laurea in Scienze e Tecnologie Agrarie all’Università Statale di Milano, oggi analista dell’Osservatorio.
Dove l’AI lavora di più: in campo aperto
È proprio in campo aperto che l’intelligenza artificiale trova, in Italia come nel mondo, la sua applicazione più diffusa: il 62% dei 131 progetti mappati nel 2025 dall’Osservatorio Smart AgriFood del PoliMi si concentra sulla gestione delle attività in campo aperto, cioè «tutto quello che concerne il monitoraggio e la gestione agronomica, l’integrazione e l’analisi dei dati che arrivano» dalla campagna, precisa Bianchi.
Per quanto riguarda i benefici di questa tecnologia, i risultati sono netti: chi la usa decide prima, sbaglia meno, risparmia di più. Su un campione di 1.059 agricoltori italiani intervistati:
- il 38% segnala un maggior supporto nelle decisioni;
- il 32% una riduzione del carico di lavoro;
- il 25% un abbattimento dei costi.
Dal volante ai dati: l’AI come copilota in vigneto
«L’operatore non è sostituito dall’intelligenza artificiale, ma supportato», osserva Davide Rossi, viticoltore ed enologo dell’azienda vitivinicola Enrico Crola, sulle colline novaresi. Qui, hanno equipaggiato normali trattori con una telecamera in cabina collegata a una piattaforma AI: il sistema prende il volante tra i filari, intercetta gli ostacoli (soprattutto dove i passaggi si ripetono più volte) e alleggerisce il lavoro di chi trascorre ore nel campo. «Abbiamo ridotto il carico di stress dell’operatore», conferma Rossi, che guarda già oltre: «Arriveremo a stimare le produzioni, vedere le fallanze, capire cosa succede nel vigneto».
10.000 piante al giorno: l’occhio che non si stanca
Nelle serre idroponiche dei Pomodori Gandini di Mantova (6.000 tonnellate prodotte all’anno) l’AI ha cambiato i termini del lavoro. «Un operatore riesce ad analizzare 24 piante e 8 parametri alla settimana – spiega Francesco Porrini, Sales & Marketing Manager -. Con l’intelligenza artificiale riusciamo a fare 10.000 piante al giorno e 500 parametri passati sotto la lente». Nessun occhio umano può reggere quel ritmo. L’algoritmo sì. Un cambio di scala che trasforma la qualità dei dati disponibili, rendendo le stime di raccolta più attendibili.
Quando l’irrigazione diventa predittiva
All’azienda agricola Risaia del Duca, smart farm modenese, l’intelligenza artificiale è al cuore di un progetto pilota di fertirrigazione. Il sistema incrocia dati su flussi e tempi irrigui con mappature satellitari del suolo e della crescita colturale e «ci restituisce suggerimenti sulla programmazione giornaliera di quella che è la parte irrigua, ovvero quanta acqua utilizzare e in che settori, e quanta parte di concimazione dare al campo», racconta Luca Mattioli, Project Leader R&D. Questo esperimento «ci ha garantito, in fase di trebbiatura, un’efficienza maggiore nella produzione del mais del 6% già al primo anno», conclude Mattioli.
L’AI c’è. Ma per ora la usano 8 aziende su 100
Eppure, questi casi sono ancora l’eccezione. L’Osservatorio Smart AgriFood ha rilevato che solo 8 aziende agricole su 100 (su un campione di 1.059 analizzate) hanno già implementato soluzioni di intelligenza artificiale. «Non è un dato così basso se pensiamo a quella che è ancora oggi la situazione della digitalizzazione dell’agricoltura italiana», osserva Bianchi, che però aggiunge: «Siamo solo all’inizio. Nei prossimi anni vedremo un’accelerazione della penetrazione di questa tecnologia».
Nelle aziende alimentari della trasformazione, più strutturate e con maggior capacità di investimento in soluzioni hi-tech, la quota di chi ha adottato l’AI sale al 18% (sulle 78 intervistate) e arriva al 50% includendo anche le applicazioni in fase di sperimentazione.
Il mercato si sta muovendo. Ma la distanza tra le aziende che sperimentano e quelle che restano a guardare, per ora, non si accorcia. A frenare le realtà più piccole ci sono ostacoli concreti:
- connettività insufficiente nelle aree rurali;
- scarsa familiarità degli agricoltori con gli strumenti digitali;
- poca consapevolezza delle potenzialità dell’intelligenza artificiale in agricoltura;
- budget che non reggono il confronto con le grandi aziende della trasformazione;
Nuove competenze, nuovi profili: cosa chiede la filiera
Per quanto l’adozione dell’AI nell’agricoltura italiana viaggi ancora con il freno a mano tirato, la direzione è tracciata. E più questa tecnologia si diffonde, più cambia il profilo di chi lavora in campo non solo nelle grandi aziende della trasformazione, ma anche nelle imprese agricole di medie dimensioni che oggi faticano a stare al passo.
Non si tratta di sostituire la conoscenza agronomica con quella digitale. Si tratta di integrarle. Le aziende che già usano l’AI, come quelle raccontate in questo articolo, hanno sempre più bisogno di figure che sappiano leggere i dati restituiti dagli algoritmi e tradurli in decisioni agronomiche concrete: quando irrigare, dove intervenire, come ottimizzare la resa. Competenze che non si costruiscono da sole, ma attraverso percorsi formativi che mettano in relazione campo, tecnologia e analisi dei dati.
È uno spazio professionale ancora poco presidiato, soprattutto nelle PMI agricole. Chi inizia oggi a costruire queste competenze, che sia nei percorsi tecnici, negli ITS o all’università, si trova in una posizione di vantaggio reale. Non perché l’AI sia una moda, ma perché le aziende che la adottano hanno già dimostrato che funziona. E cercano persone in grado di farla funzionare meglio.