Perché l’Agricoltura Potrebbe Essere il più Grande Vincitore di Produttività dell’IA

Quando si discute dell’impatto dell’IA sull’economia, il dibattito pubblico tende a concentrarsi sui lavori legati all’IT (programmazione, artisti digitali, ecc.), sulle professioni white‑collar (avvocati, medici) o sulla ricerca scientifica. Tuttavia, questo potrebbe trascurare applicazioni importanti che avranno effetti trasformativi su interi settori.

In generale, l’IA probabilmente migliorerà maggiormente la produttività dove può ottimizzare direttamente gli input fisici, sostituire gli esseri umani nelle decisioni ripetitive e ottimizzare l’allocazione delle risorse. Prospererà anche in contesti sufficientemente complessi da non essere ancora stati automatizzati, ma non così complessi da richiedere ancora un livello superiore di intelligenza umana.

Uno studio recente di due ricercatori del Korea Advanced Institute of Science and Technology e del Hana Financial Group (Corea del Sud) ha indagato la relazione tra penetrazione dell’IA e performance a livello di settore.

È emerso che, sebbene l’IA influisca in modo significativo sulla performance a valore aggiunto a livello di settore nelle industrie della produzione, della manifattura e dei trasporti, ha avuto l’impatto positivo più forte sull’agricoltura.

Hanno pubblicato i loro risultati sulla rivista International Review of Economics & Finance¹, con il titolo “Artificial intelligence and productivity gains: An empirical analysis of industry heterogeneity”.

IA & Produttività

IA per Settore

Dalla pubblicazione di ChatGPT, l’IA è stata adottata da numerosi settori nella speranza di realizzare guadagni di produttività e creare un vantaggio competitivo per i primi adottanti.

Tuttavia, può essere difficile misurare con precisione il tasso di adozione e il suo impatto. Storicamente, un aumento del 10 % degli investimenti in tecnologie dell’informazione e della comunicazione è associato a un incremento dello 0,5–0,6 % della produttività. Ma la questione rimane aperta su quale sarà il valore finale specifico per l’IA.

Finora, l’IA è stata principalmente impiegata in ruoli di servizio: assistenza clienti in tempo reale, diagnostica e monitoraggio sanitario, ecc.

Per i ruoli fisici, le principali applicazioni sono state nella manifattura, dove le fabbriche intelligenti abilitate dall’IA supportano la manutenzione predittiva e l’ottimizzazione operativa, generando riduzioni dei costi e guadagni di efficienza.

Nelle industrie tradizionali come chimica e carta, l’adozione dell’IA è finora molto più lenta. Ciò può essere attribuito all’assenza di strategie digitali chiare, carenze di competenze, resistenza culturale, bassa fiducia dei consumatori e incertezza normativa.

Dataset di Produttività dell’IA

I ricercatori hanno raccolto dati da un pannello di 103 paesi nel periodo 2010–2019, escludendo la maggior parte dei paesi per insufficienza di dati.

I dati sul valore aggiunto lordo (VAL) per tipo di attività economica sono stati ottenuti da UN Data e utilizzati come variabile principale per catturare la performance economica tra settori e paesi.

I dati sugli investimenti diretti esteri, sulla spesa nazionale lorda, sull’inflazione, sulla partecipazione alla forza lavoro e sul commercio sono stati ottenuti dagli Indicatori di Sviluppo Mondiale (WDI). Sono stati inoltre raccolti i punteggi dell’indice dei diritti umani da Our World in Data.

I dati sul numero di startup legate all’IA sono stati raccolti da Crunchbase, e mostrano che il picco di fondazione di startup IA in questo set di dati si è verificato nel 2017, indicando un’ampia accelerazione dell’attività imprenditoriale legata all’IA durante la metà del 2010.

Source: International Review of Economics & Finance

Produttività Guidata dall’IA per Settore

I ricercatori hanno scoperto che l’IA aveva la relazione positiva più forte con la performance nell’agricoltura, mentre la relazione nella costruzione non era statisticamente significativa.

Altri settori in cui l’IA ha avuto un impatto misurabile sono stati la manifattura, la produzione e i trasporti.

(Va anche notato che la stessa analisi con dati coprenti il periodo 2019‑2025 sarebbe interessante, considerando il rapido progresso della tecnologia IA)

Una ragione probabile dell’impatto sull’agricoltura è che è già, in una certa misura, un settore altamente automatizzato. Rispetto a un secolo fa, l’agricoltura è notevolmente più meccanizzata, con trattori, irrigazione automatizzata, sistemi di mungitura e altre attrezzature che riducono la quantità di lavoro manuale necessario.

Allo stesso tempo, molte di queste attività agricole rientrano in categorie che l’IA può già gestire: guida, spruzzatura, diserbo, ecc.

Un altro fattore è che l’agricoltura ha trascorso gli ultimi due decenni passando a nuovi metodi, generando molti più dati e imparando a usarli: immagini satellitari multispettrali, composizione chimica del suolo, ottimizzazione di pesticidi ed erbicidi, utilizzo delle attrezzature, gestione della manodopera, ecc.

Quindi l’IA è arrivata al momento giusto per utilizzare questi dati e trasformarli in azioni attraverso 2 meccanismi:

• Aiutare gli agricoltori a comprendere meglio i loro dati e a usarli in modo efficiente.
• Aiutare direttamente le aziende agricole tramite visione artificiale, guida autonoma, identificazione delle erbe infestanti, droni e sistemi robotici.

Considerazioni per gli Investitori

Molte strategie di investimento odierne devono tenere conto dei prossimi effetti della rivoluzione IA. In molti casi, ciò significa essere cauti rispetto ai potenziali danni che l’IA può arrecare a una specifica attività o modello di business, ma può anche aumentare drasticamente la produttività. E, a quanto pare, non è più vero in nessun altro settore rispetto all’agricoltura.

Ciò fornisce un buon esempio di una emergente tesi di investimento nell’IA fisica, dove l’implementazione dell’IA in applicazioni reali ha un effetto diretto sulla produttività di un intero settore economico.

Ciò significa che gli investitori dovrebbero aspettarsi che l’intero settore diventi più produttivo e, potenzialmente, più redditizio, almeno per i fornitori di sistemi IA adattati a questo settore e per le macchine in grado di portare il pensiero IA nei campi.

Questo tipo di applicazione richiede una profonda competenza specifica del settore, nonché una solida rete di distribuzione già in contatto con gli agricoltori. Pertanto è probabile che ne beneficino i produttori di attrezzature in grado di integrare l’IA nelle loro macchine e renderle efficienti in condizioni reali, soprattutto quando tali azioni riducono input costosi.

Investire nell’IA Agricola

Deere & Company

John Deere è più conosciuta come il produttore dei iconici trattori verdi e gialli, delle mietitrebbie e di altre macchine agricole.

Meno noto al grande pubblico, John Deere è anche una società tecnologica, con una lunga storia di investimenti in sensori e software, nonché nella realizzazione di programmi pilota per l’implementazione di IA, robotica, droni e visione artificiale in agricoltura.

Fondata quasi due secoli fa (nel 1837), l’azienda ha sempre spinto le più recenti innovazioni in agricoltura, dalla prima lama di aratro migliorata ai primi trattori. Recentemente, l’azienda ha aumentato le spese in R&S concentrandosi su alcune direttrici tecnologiche: sensori, connettività, autonomia e energia alternativa.

Source: John Deere

Ad esempio, il sistema See & Spray Ultimate, lanciato nel 2021, utilizza 36 telecamere per distinguere le piante coltivate dalle erbe infestanti e ottimizzare l’uso di erbicidi tramite visione artificiale e apprendimento automatico.

Oppure il John Deere Operations Center, un gemello digitale di una fattoria, che consente ai concessionari di eseguire diagnosi remote, programmazioni e aggiornamenti over‑the‑air.

Source: John Deere

Nel campo dell’autonomia, John Deere sta anche lavorando per trasformare in realtà le mietitrebbie automatizzate del film di fantascienza Interstellar. John Deere ha lanciato nel 2022 il suo primo trattore completamente autonomo, una versione senza conducente del suo trattore a file 8R.

Si orienta grazie al GPS e a sei coppie di telecamere stereo per la rilevazione di ostacoli a 360 gradi e la navigazione. Questo lancio è seguito all’acquisizione da parte di John Deere della startup Bear Flag Robotics per 250 milioni di dollari.

https://agfundernews.com/john-deere-unveils-its-first-commercially-available-fully-autonomous-tractor

Lastly, the company is also pushing electrification, notably lanciando un escavatore elettrico che utilizza una batteria Kreisel, una società austriaca nella quale Deere ha acquisito una partecipazione di maggioranza nel 2022. Deere sta inoltre lavorando per sviluppare un motore da 9 litri a combustione di etanolo per utilizzare biocarburante per macchinari pesanti come le mietitrebbie.

Man mano che l’IA e la visione artificiale diventano sempre più efficienti e intelligenti, aziende come John Deere potranno migliorare ulteriormente l’efficienza dei loro trattori ricchi di telecamere e sensori.

Il vantaggio di John Deere rispetto alle aziende IA generiche è la sua rete di concessionari e la profonda esperienza agricola, che le consentono di implementare questa tecnologia in applicazioni utili e convenienti sfruttando le relazioni esistenti con gli agricoltori.

Tuttavia, gli investitori devono ricordare che Deere rimane un produttore di attrezzature ciclico. L’adozione dell’IA può rafforzare la sua posizione competitiva e aumentare i ricavi legati alla tecnologia, come gli abbonamenti software, ma il reddito agricolo, i prezzi delle colture, i tassi d’interesse e i cicli di sostituzione delle macchine continueranno a influenzare i risultati.

È anche possibile che startup più piccole e agili o concorrenti esteri possano sfruttare la rivoluzione IA e robotica in corso nell’agricoltura per sfidare la posizione di incumbenti ben consolidati come John Deere.

Ultime Notizie e Sviluppi sul Titolo Deere & Company (DE)

Studio Citato

^{1. Eunjung Park and Sangyoon Yi. Artificial intelligence and productivity gains: An empirical analysis of industry heterogeneity. International Review of Economics & Finance. 22 agosto 2026. Articolo: 105726. 10.1016/j.iref.2026.105726}