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3. Apr 2021

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Wirtschaft

Ackerbau per Smartphone oder Tablet

Journalist: Helmut Peters

Für moderne Landwirte gehört die digitale Mess- und Sensorentechnik längst zum Alltag. Die Hard- und Software erfordert aber Geld und Innovationsbereitschaft. 

Die Zeiten, in denen ein Landwirt noch mit seinem alten verrußten Bulldog-Trecker lostuckerte, um die Aussaat, Düngung und Bewässerung der einzelnen Anbauten persönlich zu begutachten oder Feldzonen abzumessen, sind langsam vorbei. An die Stelle zeitraubender Fahrten und Messtechniken treten heute die Hilfsmittel eines technisch wahrlich ausgebufften Smart Farmings, Autonomes Fahren, Roboter und Bodensensoren kommen zum Einsatz, um den Alltag der Landwirte zu erleichtern. Und das ist nötiger denn je, denn die Folgen des Klimawandels haben Spuren hinterlassen und verändern die Arbeitsweisen der Höfe und Landwirte nachhaltig.

Günter Kutschera verwies in einem lesenswerten Beitrag zu neuen Messtechniken in der Landwirtschaft Ende des vergangenen Jahres auf die extremen Wetterbedingungen, die die Erträge der Höfe existenzbedrohend schmälern und eine Digitalisierung der meisten Arbeitsbereiche unverzichtbar machen. Er schreibt: „Agrarflächen müssen genauestens überwacht werden, damit die Bodenqualität nicht leidet. Ressourcen müssen sparsam und punktgenau eingesetzt werden, um Nahrungsmittel zu sichern und auch weiterhin erfolgreich zu wirtschaften. Digitale Innovationen helfen hier, relevante Daten zu sammeln und auszuwerten.“

Ein flottes, auf alle Bedürfnisse ausgerichtetes „Rechenzentrum“ im Hause des Landwirts ist dafür zwar optimal, für die Datenermittlungen der Mess- und Sensorentechnik reicht aber in vielen Fällen auch schon das Smartphone. Im Trend liegen etwa Bodenfeuchtesensoren, die unter Einsatz von permanent und  schichtweise messender Sensorik bei der Bewässerung oder bei schwankenden Bodenfeuchten hilfreich sind. In diesem Sektor gibt es für nicht gar so Anspruchs-volle aber auch die Möglichkeit, manuell per Messlanze und Sensor zu messen.

Für die Mess- und Sensorentechnik ist die richtige Software natürlich das A und O. Eine davon heißt zum Beispiel CoGIS und bietet für verschiedene Dienstleister eine Reihe von Funktionen für die Vermessung, Bodenbeprobung und Fernerkundung. Für eine automatische Georeferenzierung von Bodenproben, Berechnung von eigenen Wachstumsindizes oder Flächen-Vermes-sungen ist das ein ungeheures Hilfsmittel. 

Viele Landwirte scheuen verständlicher-weise noch eine Datenflut, die sie nicht in Gänze verarbeiten und steuern können. Für diese Kunden eignet sich etwa die FARMInfo-Software, die modular aufgebaut ist und immer nur die Daten liefert, die auch wirklich gebraucht werden und mit vorhandenen Daten zu Nährstoff, Ertrags- und Multispektraldaten abgleicht.Weitere Einsatzbereiche im Smart Farming betreffen die Feldnavigation von Maschinen und Fahrzeugen zu landwirtschaftlichen Flächen oder die Steuerung von Ackerdrohnen. Ganz zu schweigen von Wetterstationen, die mit einem Niederschlagssensor und Internetmodem ausgestattet sind und Daten schnell über ein Online-Portal verfügbar halten. 

Wie eine Studie des Instituts für Kulturpflanzenwissenschaften der Uni Hohen-heim zeigt, spielt die Sensorentechnik vor allem beim „Precision Farming“ eine Rolle, da hier im Gegensatz zur üblichen Landbewirtschaftung nicht das gesamte Feld als eine Managementeinheit betrachtet wird, sondern die unterschiedlichen Teilflächen entsprechend ihrer Wachstumsbedingungen. 

2. Apr 2026

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Business

Kein Roboter zum Gelddrucken, aber ein starker Wächter: KI bei Banken

Künstliche Intelligenz kann im Bankwesen schon ziemlich viel – aber eigenständig Geld drucken oder wundersam vermehren, das kann sie (noch) nicht. Banken setzen KI heute flächendeckend in mehreren Bereichen ein, allen voran in der Betrugsprävention, wo Fraud Detection mittlerweile Branchenstandard ist. KI-gestützte Systeme analysieren Transaktionen von Kundinnen und Kunden in Echtzeit, erkennen und stoppen auffällige Transaktionen und Zahlungsanweisungen in der Regel sofort, und reagieren innerhalb von Sekunden auf neue Angriffsszenarien. Gerade, weil sich Betrugsmaschen ständig weiterentwickeln, ist die Adaptionsgeschwindigkeit in diesem Bereich besonders hoch. Solche Systeme werden in Zukunft weiter optimiert werden, wodurch Banken Routineaufgaben mehr und mehr automatisieren können. Das eröffnet neue Möglichkeiten für personalisierte Kundenberatung, schnellere Analysen – etwa bei Kreditentscheidungen – und insgesamt bessere Kundenerlebnisse. Banken nutzen KI auch immer öfter, um internes Wissen für ihre Mitarbeitenden zu strukturieren, aufzubereiten und schneller zugänglich zu machen. Ziel ist es, Informationen effizienter zu nutzen und Entscheidungsprozesse zu beschleunigen. Im Vergleich zur Betrugsprävention befindet sich dieser Bereich jedoch noch in einer stärkeren Wachstumsphase, auch wenn die Entwicklung hier aktuell sehr dynamisch verläuft. >Der Mensch muss weiterhin die Kontrolle über kritische Prozesse behalten und klare Grenzen setzen. Es gibt unzählige Anbieter von bankenspezifischer KI. Viele davon decken nur bestimmte Anwendungsfelder ab, weshalb Banken häufig mehrere KI-Systeme parallel einsetzen. Auch, wenn Banken langjährige Erfahrung im Umgang mit sensiblen Daten haben, kann die Auswahl passender KI-Tools herausfordernd sein, denn die Lösungen müssen regelkonform sein, Change Compliance- und Datenschutzrichtlinien beachten, außerdem sollten die Daten innerhalb Europas bleiben und nicht unkontrolliert in andere Rechtsräume fließen. Erhöht KI im Bankwesen nun die Sicherheit – oder eher das Risiko für Betrug und Verlust? Grundsätzlich beides. Denn einerseits verbessert KI die Fähigkeit, Betrug frühzeitig zu erkennen und zu verhindern, andererseits entstehen neue Gefahren, insbesondere durch autonome KI-Agenten. Je mehr Entscheidungsfreiheit diese Systeme erhalten, desto größer ist das Risiko, dass sie Sicherheitsvorgaben umgehen oder manipuliert werden. Deshalb gewinnt das Prinzip „Human in the Loop“ beziehungsweise „Human in the Lead“ an Bedeutung: Der Mensch muss weiterhin die Kontrolle über kritische Prozesse behalten und klare Grenzen setzen. Auch im Finanzmarkt insgesamt sind automatisierte Prozesse kein neues Phänomen. Mechanismen wie algorithmischer Handel oder Stop-Loss-Orders können bereits heute Kettenreaktionen auslösen. KI könnte solche Effekte künftig verstärken, stellt aber nicht die ursprüngliche Ursache dar. Wohin wird sich KI im Bankwesen entwickeln? Eigenständig Geld drucken wird sie hoffentlich niemals – doch sie wird als umfassendes System im Hintergrund immer besser in den Bankenalltag integriert werden. Der Mensch wird im Bankwesen jedoch in zentralen Bereichen immer die Oberhand behalten, besonders bei der letzten Kontrolle und beim direkten Kundenkontakt – denn hier können aufmerksame Bankangestellte besser als jede KI als Sicherheitsschranke wirken, die ihre betagten Kundinnen davor schützen, auffällige Transaktionen hoher Summen vorzunehmen. >Banken nutzen KI auch immer öfter, um internes Wissen für ihre Mitarbeitenden zu strukturieren, aufzubereiten und schneller zugänglich zu machen.