कृषि
क्यों कृषि AI का सबसे बड़ा उत्पादकता विजेता हो सकता है
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जब AI के आर्थिक प्रभाव पर चर्चा की जाती है, सार्वजनिक चर्चा अक्सर IT‑संबंधी नौकरियों (प्रोग्रामिंग, डिजिटल कलाकार आदि), सफ़ेद कॉलर पेशों (वकील, डॉक्टर) या वैज्ञानिक अनुसंधान पर केंद्रित होती है। हालांकि, इससे उन महत्वपूर्ण अनुप्रयोगों को नजरअंदाज किया जा सकता है जो संपूर्ण उद्योगों पर परिवर्तनकारी प्रभाव डालेंगे।
सामान्यतः, AI सबसे अधिक उत्पादकता बढ़ाएगा जहाँ वह भौतिक इनपुट को सीधे अनुकूलित कर सके, दोहरावदार निर्णयों के लिए मनुष्यों को बदल सके, और संसाधन आवंटन को सुधार सके। यह उन वातावरणों में भी फल-फूल सकता है जो पर्याप्त जटिल हैं कि अभी तक स्वचालित नहीं हुए, लेकिन इतना जटिल नहीं कि उच्च स्तर की मानवीय बुद्धिमत्ता अभी भी आवश्यक हो।
कोरिया एडवांस्ड इंस्टिट्यूट ऑफ साइंस एंड टेक्नोलॉजी और हाना फाइनेंशियल ग्रुप (दक्षिण कोरिया) के दो शोधकर्ताओं द्वारा किया गया एक नवीनतम अध्ययन AI के प्रसार और उद्योग‑स्तरीय प्रदर्शन के बीच संबंध की जांच करता है।
इस अध्ययन ने पाया कि जबकि AI ने उत्पादन, विनिर्माण और परिवहन उद्योगों में मूल्य‑वर्धित प्रदर्शन पर महत्वपूर्ण प्रभाव डाला, इसका सबसे मजबूत सकारात्मक प्रभाव कृषि पर था।
उन्होंने अपने निष्कर्ष अंतरराष्ट्रीय समीक्षा आर्थिक एवं वित्त जर्नल1 में प्रकाशित किए, शीर्षक “Artificial intelligence and productivity gains: An empirical analysis of industry heterogeneity”。
AI और उत्पादकता
उद्योग द्वारा AI
ChatGPT के सार्वजनिक रिलीज़ के बाद से, कई उद्योग AI को अपनाते हैं इस उम्मीद में कि यह उत्पादकता वृद्धि को साकार कर सकेगा और शुरुआती अपनाने वालों को प्रतिस्पर्धात्मक लाभ देगा।
हालाँकि, अपनाने की दर और उसके प्रभाव को ठीक‑ठीक मापना कठिन हो सकता है। इतिहास में, सूचना और संचार प्रौद्योगिकी निवेश में 10 % की वृद्धि को उत्पादकता में 0.5‑0.6 % की वृद्धि से जोड़ा गया है। लेकिन AI के विशेष प्रभाव के बारे में अभी भी निश्चितता नहीं है।
अब तक, AI मुख्यतः सेवा भूमिकाओं में तैनात किया गया है: रियल‑टाइम ग्राहक सहायता, स्वास्थ्य देखभाल निदान एवं निगरानी आदि।
भौतिक भूमिकाओं के लिए, मुख्य अनुप्रयोग विनिर्माण में रहे हैं, जहाँ AI‑सक्षम स्मार्ट फ़ैक्ट्री भविष्यवाणी‑रखरखाव और परिचालन अनुकूलन को समर्थन देती हैं, जिससे लागत में कमी और दक्षता वृद्धि होती है।
रसायन और कागज जैसे पारंपरिक उद्योगों में AI अपनाना अभी तक धीमा है। इसे स्पष्ट डिजिटल रणनीति की कमी, कौशल की कमी, सांस्कृतिक प्रतिरोध, उपभोक्ता भरोसे की कमी और नियामक अनिश्चितता के कारण बताया जा सकता है।
AI उत्पादकता डेटासेट
शोधकर्ताओं ने 2010‑2019 के दौरान 103 देशों के पैनल डेटा एकत्र किया, जिसमें कई देशों को अपर्याप्त डेटा के कारण बाहर रखा गया।
आर्थिक गतिविधि के प्रकार के अनुसार सकल मूल्य वर्धित (GVA) डेटा को UN Data से प्राप्त किया गया और इसे विभिन्न सेक्टरों एवं देशों में आर्थिक प्रदर्शन को मापने के मुख्य चर के रूप में उपयोग किया गया।
विदेशी प्रत्यक्ष निवेश, सकल राष्ट्रीय खर्च, मुद्रास्फीति, श्रम शक्ति भागीदारी, और व्यापार संबंधी डेटा World Development Indicators (WDI) से प्राप्त किए गए। उन्होंने मानवाधिकार सूचकांक स्कोर Our World in Data से भी एकत्र किए।
AI‑संबंधित स्टार्ट‑अप्स की संख्या का डेटा Crunchbase से एकत्र किया गया, और दिखाया गया कि इस डेटा सेट में AI स्टार्ट‑अप की स्थापना का शिखर 2017 में आया, जो 2010‑के मध्य में AI‑संबंधी उद्यमशील गतिविधियों के व्यापक तेज़ी को दर्शाता है।
उद्योग द्वारा AI-चालित उत्पादकता
शोधकर्ताओं ने पाया कि AI का सबसे मजबूत सकारात्मक संबंध कृषि में प्रदर्शन के साथ था, जबकि निर्माण में यह संबंध सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण नहीं था।
AI का मापनीय प्रभाव दिखने वाले अन्य उद्योग विनिर्माण, उत्पादन और परिवहन थे।
(यह भी उल्लेखनीय है कि 2019‑2025 अवधि को कवर करने वाले डेटा के साथ वही विश्लेषण किया जाए, क्योंकि AI प्रौद्योगिकी की तेज़ प्रगति को देखते हुए यह रोचक होगा)
कृषि पर प्रभाव का एक संभावित कारण यह है कि यह पहले से ही, एक हद तक, अत्यधिक स्वचालित उद्योग है। एक सदी पहले की तुलना में, कृषि अब काफी अधिक यांत्रिक हो गई है, जहाँ ट्रैक्टर, स्वचालित सिंचाई, दूध देने की प्रणालियाँ और अन्य उपकरण मैन्युअल श्रम की आवश्यकता को घटाते हैं।
साथ ही, इन कृषि कार्यों में कई ऐसे कार्य शामिल हैं जो AI द्वारा पहले से ही संभाले जा सकते हैं: ड्राइविंग, स्प्रेइंग, खरपतवार उखाड़ना आदि।
एक और कारण यह है कि कृषि ने पिछले दो दशकों में नई विधियों को अपनाया है, जिससे बहुत अधिक डेटा उत्पन्न हुआ है और इस डेटा पर कार्रवाई करना सीखा है: मल्टीस्पेक्ट्रल उपग्रह छवियां, मिट्टी की रासायनिक संरचना, कीटनाशक एवं खरपतवारनाशक अनुकूलन, उपकरण उपयोग, श्रम प्रबंधन आदि।
इसलिए AI ने बिल्कुल सही समय पर इन डेटा को उपयोग करने और दो तंत्रों के माध्यम से कार्रवाई में परिवर्तित करने का अवसर पाया:
- किसानों को उनके डेटा को बेहतर समझने और उसे कुशलता से उपयोग करने में मदद करना।
- कंप्यूटर विज़न, स्वायत्त ड्राइविंग, खरपतवार पहचान, ड्रोन और रोबोटिक प्रणालियों के माध्यम से खेतों में सीधे मदद करना।
निवेशक निष्कर्ष
आज कई निवेश रणनीतियों को AI क्रांति के आगामी प्रभावों को ध्यान में रखना पड़ता है। कई मामलों में, इसका अर्थ है किसी विशिष्ट गतिविधि या व्यापार मॉडल को AI द्वारा संभावित नुकसान से सावधान रहना, लेकिन साथ ही यह उत्पादकता को अत्यधिक बढ़ा सकता है। और स्पष्ट रूप से, यह कृषि में सबसे अधिक सत्य है।
यह एक उभरते हुए भौतिक AI निवेश सिद्धांत का अच्छा उदाहरण प्रस्तुत करता है, जहाँ AI को वास्तविक‑दुनिया अनुप्रयोगों में तैनात करने से पूरे आर्थिक सेक्टर की उत्पादकता पर प्रत्यक्ष प्रभाव पड़ता है।
इसका अर्थ है कि निवेशकों को उम्मीद करनी चाहिए कि पूरा सेक्टर अधिक उत्पादक और संभावित रूप से अधिक लाभदायक हो जाएगा, विशेष रूप से उन AI सिस्टम्स के विक्रेताओं के लिए जो इस उद्योग के अनुकूल हैं और उन मशीनों के लिए जो खेतों में AI सोच लाती हैं।
ऐसे अनुप्रयोग को गहरी डोमेन‑विशिष्ट विशेषज्ञता के साथ-साथ एक ठोस वितरण नेटवर्क की आवश्यकता होती है जो पहले से ही किसानों के संपर्क में हो। इसलिए यह संभवतः उन उपकरण निर्माताओं को लाभ देगा जो अपने मशीनों में AI को एकीकृत कर सकते हैं और वास्तविक‑दुनिया परिस्थितियों में उन्हें कुशल बनाते हैं, विशेषकर जब ये कार्य महंगे इनपुट को कम करते हैं।
कृषि AI में निवेश
Deere & कंपनी
DE मूल्य चार्ट
John Deere को आइकॉनिक हरे‑पीले ट्रैक्टर, कॉम्बाइन और अन्य कृषि मशीनरी के निर्माता के रूप में सबसे अधिक जाना जाता है।
सामान्य जनता के लिए कम ज्ञात यह है कि John Deere एक प्रौद्योगिकी कंपनी भी है, जिसका सेंसर और सॉफ़्टवेयर में निवेश करने का लंबा इतिहास है, साथ ही कृषि में AI, रोबोटिक्स, ड्रोन और मशीन विज़न को तैनात करने के पायलट प्रोग्राम चलाते रहे हैं।
लगभग दो शताब्दी पहले (1837) स्थापित, कंपनी ने हमेशा कृषि में नवीनतम नवाचार को आगे बढ़ाया है, शुरुआती सुधरे हुए हल के ब्लेड से लेकर पहले ट्रैक्टर तक। हाल ही में, कंपनी ने अपने R&D खर्च को बढ़ाया है, जो सेंसर, कनेक्टिविटी, स्वायत्तता और वैकल्पिक ऊर्जा जैसी कुछ तकनीकी धुरों पर केंद्रित है।
स्रोत: John Deere
उदाहरण के तौर पर, 2021 में लॉन्च किया गया See & Spray Ultimate सिस्टम 36 कैमरों का उपयोग करके फसल पौधों को खरपतवारों से अलग करता है और कंप्यूटर विज़न एवं मशीन लर्निंग के माध्यम से हर्बिसाइड उपयोग को अनुकूलित करता है।
या John Deere Operations Center, जो एक डिजिटल ट्विन फ़ार्म है, जिससे डीलरों को रिमोट डायग्नॉस्टिक्स, प्रोग्रामिंग और ओवर‑द‑एयर अपडेट करने की सुविधा मिलती है।
स्रोत: John Deere
स्वायत्तता के क्षेत्र में, John Deere विज्ञान‑कथा फिल्म Interstellar में दिखाए गए स्वचालित कॉम्बाइनों को वास्तविकता बनाने पर काम कर रहा है। John Deere ने 2022 में अपना पहला पूर्ण‑स्वायत्त ट्रैक्टर लॉन्च किया, जो उसके 8R रो‑क्रॉप ट्रैक्टर का ड्राइवर‑लेस संस्करण है। यह GPS और 360‑डिग्री बाधा पहचान एवं नेविगेशन के लिए छह जोड़ी स्टेरियो कैमरों के कारण स्वयं को दिशा देता है। यह लॉन्च John Deere द्वारा स्टार्ट‑अप Bear Flag Robotics को $250 M में अधिग्रहित करने के बाद आया।
एक इलेक्ट्रिक एक्सकवेटर लॉन्च करके जो Kreisel बैटरी का उपयोग करता है, 2022 में एक ऑस्ट्रियाई कंपनी में जहाँ Deere ने अधिकांश हिस्सेदारी खरीदी थी, Deere इलेक्ट्रिक एक्सकवेटर को भी पेश कर रहा है। Deere भारी मशीनरी जैसे कॉम्बाइनों के लिए बायो‑ईंधन उपयोग करने हेतु 9‑लीटर इथेनॉल‑बर्निंग इंजन विकसित करने पर भी काम कर रहा है।
जैसे-जैसे AI और मशीन विज़न अधिक कुशल और बुद्धिमान होते जा रहे हैं, John Deere जैसी कंपनियां अपने कैमरा‑और‑सेंसर‑भारी ट्रैक्टरों की दक्षता को और अधिक बढ़ा सकेंगी।
John Deere का लाभ सामान्य AI कंपनियों पर इसकी डीलरशिप नेटवर्क और गहरी कृषि अनुभव में है, जो इसे किसानों के साथ मौजूदा संबंधों का उपयोग करके तकनीक को उपयोगी, लागत‑प्रभावी अनुप्रयोगों में तैनात करने में मदद करता है।
फिर भी, निवेशकों को यह याद रखना चाहिए कि Deere एक चक्रीय उपकरण निर्माता है। AI अपनाना इसकी प्रतिस्पर्धी स्थिति को मजबूत कर सकता है और सॉफ़्टवेयर सब्सक्रिप्शन जैसी प्रौद्योगिकी‑संबंधित आय बढ़ा सकता है, लेकिन फार्म आय, फसल कीमतें, ब्याज दरें और मशीनरी प्रतिस्थापन चक्र परिणामों को प्रभावित करते रहेंगे।
यह भी संभव है कि छोटे, अधिक चुस्त स्टार्ट‑अप्स या विदेशी प्रतिस्पर्धी कृषि में चल रहे AI & रोबोटिक क्रांति का उपयोग करके John Deere जैसी स्थापित कंपनियों की स्थिति को चुनौती दें।
नवीनतम Deere & कंपनी (DE) स्टॉक समाचार और विकास
उद्धृत अध्ययन
1. Eunjung Park and Sangyoon Yi. कृत्रिम बुद्धिमत्ता और उत्पादकता वृद्धि: उद्योग विविधता का एक अनुभवजन्य विश्लेषण. International Review of Economics & Finance. 22 अगस्त 2026. लेख: 105726. 10.1016/j.iref.2026.105726
