L’intelligenza artificiale entra nei campi e cambia il modo di leggere l’economia agricola. Dai sensori ai dati aziendali, la nuova sfida non è solo adottare tecnologie, ma trasformarle in produttività, competitività e politiche più efficaci. In questo scenario, il CREA Politiche e Bioeconomia può giocare un ruolo chiave: misurare l’impatto della transizione digitale e aiutare imprese e istituzioni a prendere decisioni più tempestive e informate.
L’agricoltura è sempre stata una grande utilizzatrice di conoscenza. Oggi, però, quella conoscenza assume una forma nuova: il dato. Sensori, satelliti, droni, macchine connesse e sistemi di intelligenza artificiale stanno trasformando una quantità crescente di informazioni in previsioni e decisioni. È una trasformazione tecnologica, ma soprattutto economica.
Il mercato italiano dell’Agricoltura 4.0 ha raggiunto nel 2025 circa 2,5 miliardi di euro, con una crescita del 9% in un solo anno. Ancora più significativa è la crescita, pari al 26%, delle soluzioni digitali che aiutano l’imprenditore nelle decisioni.
Numeri che indicano una direzione precisa: la competitività dell’agricoltura dipenderà sempre più dalla capacità di combinare terra, capitale, lavoro e conoscenza digitale.
Più tecnologia, ma soprattutto più produttività
L’intelligenza artificiale può elaborare rapidamente dati sul clima, sul suolo, sulle colture e sui mercati. Può aiutare a stabilire quando irrigare, prevedere rese e fabbisogni, individuare precocemente malattie, ottimizzare fertilizzanti ed energia.
Il punto, sotto il profilo economico, non è però quanta tecnologia introduciamo, ma quanto valore riusciamo a generare attraverso di essa.
L’innovazione diventa strategica quando riduce i costi, aumenta la produttività, migliora la qualità, limita gli sprechi e rende le imprese più resilienti alle oscillazioni dei mercati e agli effetti del cambiamento climatico. Per l’agricoltura italiana, caratterizzata da produzioni ad elevato valore aggiunto, ma anche da una struttura aziendale molto frammentata, questa sfida assume un significato particolare.
Esiste, infatti, anche il rischio di un nuovo divario: tra imprese grandi e piccole, tra territori digitalmente connessi e aree rurali più fragili, tra chi dispone delle competenze necessarie e chi rischia di rimanere ai margini della trasformazione.
Dalla diffusione alla valutazione
È qui che ricerca economica e politiche pubbliche diventano decisive.
Il CREA con il suo Centro di ricerca Politiche e Bioeconomia (CREA-PB) raccoglie anche la lunga tradizione dell’INEA nell’osservazione dell’economia agricola italiana. Una funzione che oggi deve evolvere insieme all’agricoltura.
Non basta, infatti, misurare quante imprese adottano una determinata tecnologia. Occorre comprendere quali effetti produce sui redditi agricoli, sulla produttività, sull’occupazione, sull’utilizzo delle risorse, sulla competitività delle filiere e sulle differenze territoriali.
La disponibilità di basi informative economiche e aziendali, insieme ai nuovi strumenti di analisi dei dati, può consentire al CREA-PB di svolgere una funzione sempre più importante: misurare l’impatto economico della transizione digitale e trasformare i dati in conoscenza utile alle politiche agricole.
La prossima frontiera sarà proprio questa: integrare ricerca economica, dati e intelligenza artificiale per costruire politiche pubbliche sempre più capaci di anticipare gli scenari.
L’intelligenza artificiale non sostituirà l’esperienza dell’agricoltore. La renderà più informata. E probabilmente sarà proprio la capacità di unire conoscenza della terra e conoscenza dei dati a determinare una parte importante della competitività futura dell’agricoltura italiana.
DAL BILANCIO ALLA PREVISIONE: UN “ASSISTENTE ECONOMICO” PER L’IMPRESA AGRICOLA
Come può l’intelligenza artificiale tradursi in uno strumento concreto per un agricoltore? Un esempio può partire da un patrimonio che il CREA-PB possiede già: la RICA e gli strumenti sviluppati negli anni per trasformare i dati in supporto alle decisioni.
Con ADE – Assistenza alle Decisioni, il Bilancio Semplificato e il Cruscotto Aziendale, il CREA-PB ha già compiuto un passaggio importante: dal dato statistico al servizio per l’impresa. Attraverso poche informazioni sulle caratteristiche dell’azienda è possibile ricostruirne e valutarne la situazione economica e confrontarne le performance con quelle di gruppi omogenei di imprese agricole della RICA.
È il principio del benchmarking: capire non soltanto quanto produce o guadagna un’azienda, ma come si posiziona rispetto ad aziende simili per territorio, dimensione e orientamento produttivo. Il Bilancio Semplificato consente, ad esempio, di confrontare gli indici della singola impresa con quelli medi del proprio gruppo di riferimento e con le aziende dalle migliori performance.
L’intelligenza artificiale può rappresentare il passo successivo.
Immaginiamo un “assistente economico digitale” dell’impresa agricola, capace di interrogare questo patrimonio informativo e di integrarlo progressivamente con altre fonti. Un viticoltore, un allevatore o un cerealicoltore potrebbe chiedere: perché i miei costi sono superiori a quelli di aziende simili? Come cambierebbe il mio margine se aumentassero energia o fertilizzanti? Quale investimento potrebbe incidere maggiormente sulla produttività? Quali segnali indicano un possibile deterioramento della redditività?
Il sistema non sostituirebbe l’imprenditore né il consulente. Metterebbe piuttosto a loro disposizione una capacità di analisi molto più rapida, trasformando dati complessi in informazioni comprensibili e utilizzabili.
Per il CREA-PB significherebbe sviluppare ulteriormente una funzione che appartiene alla sua storia: conoscere l’economia reale delle aziende agricole per aiutarle a compiere scelte migliori e, nello stesso tempo, fornire alle istituzioni strumenti più evoluti per progettare e valutare le politiche agricole.
È in questo passaggio — dal bilancio al confronto, dal confronto alla previsione, dalla previsione alla decisione — che dati e intelligenza artificiale possono diventare un vero fattore di competitività per l’agricoltura italiana.
Direttore del CREA Politiche e Bioeconomia
