KI in der Landwirtschaft

Was kann KI in der Landwirtschaft leisten?

Landwirt im Kuhstall mit einem Tablet in der Hand.
Mithilfe von Daten zur Körpertemperatur oder zum Bewegungsradius lässt sich der Gesundheitsstatus von Tieren laufend überwachen. Foto: Adobe Stock, pressmaster

Die Entwicklung von KI-Lösungen schreitet auch in der Landwirtschaft rasend schnell voran. Die verfügbaren Lösungen versprechen weniger Betriebsmitteleinsatz, mehr Nachhaltigkeit und sogar höhere Erträge. Doch Betriebe sollten sich jedoch genau anschauen, wo sich für sie der Einsatz von KI-Anwendungen lohnt.

Als künstliche Intelligenz (KI) werden allgemein Computermodelle beschrieben, die nicht starr sind, sondern durch Lernprozesse mithilfe zugeführter Daten "intelligente" Entscheidungen fällen können. Diese Fähigkeit ähnelt der Funktion des menschlichen Gehirns, das ebenfalls auf Basis von Erfahrungen, Zahlen und Eindrücken Entscheidungen trifft. KI-Anwendungen haben bei Sachfragen jedoch den Vorteil, dass sie viel größere Datenmengen verarbeiten können und ohne emotionale Einflüsse entscheiden.

Dieses Potenzial der KI ist in vielen Bereichen wertvoll, aber besonders in der Landwirtschaft. Denn Betriebsleiterinnen und -leiter müssen hier laufend Entscheidungen in vielen unterschiedlichen Bereichen treffen, oft auf Basis unsicherer oder nicht ganz eindeutiger Daten. Das gilt für den Acker- und Futterbau genauso wie für die Tierhaltung.

Anwendungsbereiche: Wo KI in der Landwirtschaft bereits genutzt wird

Zu sehen sind Hände mit einem Tablet in der Hand. Ein Roboter mit Kamera neben den Händen scannt die Tomatenreihen vor ihm. Grafisch wird angedeutet, dass hier mithilfe des Tablets und des Roboters Daten gesammelt werden. Klick führt zu Großansicht.
Hochwertige Kameras können frühzeitig Krankheiten oder andere Befarfe im Pflanzenbestand erkennen. Foto: Adobe Stock, kinwun

Zusätzlichen Wert gewinnt die KI-Nutzung in der Landwirtschaft durch die Möglichkeit, Daten zu erfassen, die bisher nicht verfügbar waren. Mit hochentwickelten Sensoren und Kamerasystemen sind etwa Daten zum Versorgungszustand eines Pflanzenbestandes oder zur Wiederkautätigkeit von Milchkühen verfügbar. Dadurch ergibt sich eine viel breitere Datenbasis für betriebliche Entscheidungen, egal, ob diese von Menschen oder einem KI-System getroffen werden.

Die Kombination von KI mit Sensortechnik und Robotik ermöglicht zudem sehr praktische Anwendungen. Dazu gehören zum Beispiel kamerabasierte Hacksysteme, die Unkräuter von der Kulturpflanze unterscheiden und direkt entfernen können oder autonome Traktoren, die einfache Arbeiten zur Bodenbearbeitung übernehmen. Daraus ergeben sich für die konventionelle Landwirtschaft und den Ökolandbau Einsparpotenziale.

Künstliche Intelligenz in der Landwirtschaft – welche Rolle spielt die KI?

Entsprechend offen ist die Agrarbranche für die Technologie. In einer Barometerumfrage von EY und den Universitäten Göttingen und Gießen aus dem Jahr 2024 bewerteten 72 Prozent der Teilnehmenden aus der Agrarbranche den Einfluss von KI-Anwendungen auf die Landwirtschaft positiv. Über alle anderen Branchen hinweg waren im Schnitt nur 63 Prozent der Befragten dieser Meinung. 87 Prozent der Teilnehmenden aus der Landwirtschaft gaben an, im Arbeitsalltag bereits positive Erfahrungen mit KI-Anwendungen gemacht zu haben.

Die technische Weiterentwicklung der KI-Nutzung in der Landwirtschaft schreitet schnell voran. Vor allem die Bestandsüberwachung durch Drohnen mit hochauflösenden Kameras verspricht große Einsparpotenziale. Der wichtigste Hebel ist dabei die frühzeitige Erkennung von Krankheiten, Nährstoffmängeln, Wachstumsanomalien oder Trockenstress.

KI in der Landwirtschaft: Probleme früher erkennen und behandeln

Kuh in einem Melkstand. Ein Melkarm bewegt sich auf ihr Euter zu. Klick führt zu Großansicht.
In der Tierhaltung bringt der Einsatz von KI viele Vorteile mit sich – vor allem in Kombination mit modernster (Sensor-)Technik. Foto: Being Organic in EU

Der Nutzen dieser Daten liegt auf der Hand: Je früher Probleme im Bestand erkannt werden, desto eher kann ein Betrieb gegensteuern und desto geringer ist der Aufwand an Betriebsmitteln. Automatisch generierte Karten auf Basis der Drohnenaufnahmen ermöglichen darüber hinaus eine teilflächenspezifische Behandlung und damit weitere Einsparpotenziale.

In der Tierhaltung werden KI-Anwendungen ebenfalls zur frühen Erkennung von Unregelmäßigkeiten genutzt, zum Beispiel von Erkrankungen oder einer Brünstigkeit. Das ermöglichen Sensoren in Ohrmarken, die bei Sauen oder Kühen durchgehend die Körpertemperatur und Bewegungsmuster messen. Eine App weißt automatisch auf größeren Abweichungen hin.

In der Milchviehhaltung können die Temperatur und der pH-Wert im Magen auch über einen kleinen Bolus mit Sensor gemessen werden, der im Netzmagen platziert wird. Veränderungen der Werte sind ein Hinweis auf mögliche Erkrankungen wie Mastitis oder Ketose, die auf diese Weise schon behandelt werden können, bevor äußerlich sichtbare Symptome auftreten.

BZL-Video zu KI in der Landwirtschaft: Wie intelligent sind Traktor, Mähdrescher und Co?

Investitionen in KI gut abwägen

Doch bei allem Potenzial der KI-Technologie raten Fachleute der Barometerumfrage zum KI-Einsatz Betrieben dazu, Investitionen in diesem Bereich gut abzuwägen. Viele Ansätze seien spannend, aber oft noch nicht ganz ausgereift. Die genannten Einsparpotenziale an Betriebsmitteln und Ertragssteigerungen sind meist nicht wissenschaftlich belegt.

Landwirtinnen und Landwirte sollten darauf achten, dass eine Anwendung einen klaren Mehrwert für den Betrieb hat. Denn die verfügbaren Technologien sind in der Regel sehr teuer und erfordern einen großen Schulungsaufwand.

Für kleinere Betriebe ist KI in der Landwirtschaft mit Hindernissen verbunden

Ein Bericht des Fraunhofer Instituts (PDF-Datei) für experimentelle Software-Entwicklung von 2025 im Auftrag der EU weißt auf weitere Herausforderungen hin. Zwar bestätigt der Bericht die rasche Ausweitung des KI-Einsatzes in der Landwirtschaft. Gleichzeitig betonen die Autorinnen und Autoren, dass die Akzeptanz für die Technologie auf den Betrieben sehr unterschiedlich ist.

Dafür gibt es mehrere Gründe. So haben viele Betriebe und ihre Beratung häufig noch Schwierigkeiten, die verfügbaren KI-Anwendungen sinnvoll in die Betriebsabläufe zu integrieren. Insbesondere kleinere Betriebe hätten zudem mit strukturellen und technischen Hindernissen zu kämpfen.

Ihnen fehlt zum Beispiel häufig der Zugang zu qualitativ hochwertigen Daten, die für das "Training" von KI-Systemen elementar sind. Das gilt zum Beispiel für Bilder von Kulturen und Unkräutern in verschiedenen Wachstumsphasen, die für die Unkrautkontrolle mit Kamerasystemen notwendig sind. Dazu kommen Unsicherheiten bei rechtlichen Vorschriften, etwa bei der Nutzung von Drohnen oder autonomen Maschinen auf den Ackerflächen.

Konzerne haben abgeschottete Plattformen für den Einsatz künstlicher Intelligenz in der Landwirtschaft

Eine Studie der Universität Bonn kommt zu dem Schluss, dass KI-Anwendungen zwar Abläufe in der Landwirtschaft effizienter und nachhaltiger gestalten können, aber auch neue Abhängigkeiten schaffen. So entwickeln große Konzerne für Landtechnik oder Agrochemie oft eigene Plattformen, in denen Daten aus Sensoren, Satelliten und Maschinen als Basis für ackerbauliche Entscheidungen einfließen.

Diese Plattformen sind jedoch häufig abgeschottet. Das heißt, es ist kein oder nur ein begrenzter Datenaustausch zwischen den Plattformen unterschiedlicher Hersteller möglich. Das macht es für landwirtschaftliche Betriebe schwierig, Daten verschiedener Firmen zusammenzuführen und bindet sie an einzelne Anbieter. Zudem entwickeln die Konzerne zum Teil Geschäftsmodelle auf KI-Basis, bei denen die Entscheidungsfindung direkt mit Hinweisen auf eigene Produkte verbunden wird.

Tech-Konzerne gewinnen an Einfluss durch KI in der Landwirtschaft

Laut der Studie wird die günstige Marktstellung internationaler Agrarkonzerne durch die Zusammenarbeit mit großen Tech-Unternehmen noch weiter gestärkt. Die Tech-Konzerne stellen die technologische Infrastruktur in Form von Cloud-Diensten und KI-Modellen bereit und erhalten als strategische Partner der Agrarkonzerne zunehmend Einfluss auf den Agrarsektor.

Das Team des Fraunhofer Berichts empfiehlt der zuständigen EU-Kommission deshalb verschiedene politische Maßnahmen, um möglichst vielen landwirtschaftlichen Betrieben Zugang zu KI-Anwendungen zu ermöglichen, Abhängigkeiten zu vermeiden und auch kleineren Firmen im Agrarbereich die Entwicklung von KI-Lösungen zu erleichtern.

Öffentliche Datenbanken mit freiem Zugang gefordert

Dazu gehört zum Beispiel die Finanzierung von öffentlichen Datenbanken, in denen die benötigten hochwertigen, landwirtschaftlichen Daten (Bilder, Sensordaten) gespeichert und verschlagwortet sind. Die hinterlegten Daten sollen frei verfügbar sein für die Schulung von KI-Modellen. Besonders hervorgehoben wird die Bedeutung einer gemeinsamen, einheitlichen Infrastruktur, die den Zugriff auf alle verfügbaren Daten zu ermöglichen.

Als Schlüsselinitiative schlagen die Fachleute außerdem vor, eine spezielle KI-Fabrik für Agrar- und Lebensmittelerzeugnisse aufzubauen. Sie soll Zugang zu Rechenressourcen und bedarfsspezifischen Daten bieten, aber auch Unterstützung bei regulatorischen Fragen. Eine solche Infrastruktur würde die Entwicklungskosten für neue KI-Lösungen senken und den Einsatz vertrauenswürdiger KI-Tools fördern, die sehr konkret auf die Bedürfnisse der Landwirtschaft zugeschnitten sind.

Text: Jürgen Beckhoff

Weitere Infos im Web:

Letzte Aktualisierung 10.09.2025

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