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28. Mär 2023

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Wirtschaft

Die Digitalisierung des Agrarsektors

Journalist: Julia Butz

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Foto: Tima Miroshnichenko/pexels

Tradition und Moderne müssen sich nicht ausschließen: Die Agrarwirtschaft entwickelt sich als Vorreiter rasant zu einer digitalisierten Branche.

Geringerer Einsatz von Dünger, Pflanzenschutzmitteln und Energie, Verbesserungen des Tierwohls, Steigerung von Nachhaltigkeit und Produktivität, Arbeitszeiteinsparung und -erleichterung: Das sind laut Bundesministerium für Ernährung und Landwirtschaft für die Landwirte die größten Nutzen der Digitalisierung.

Informatik und Elektronik prägen den landwirtschaftlichen Alltag der Nahrungsmittelproduktion bereits seit vielen Jahren: Digitale Anwendungen ermöglichen die punktgenaue Ausbringung von Dünger und Pflanzenschutzmitteln, miteinander kommunizierende Hightech-Landmaschinen säen, pflegen und ernten und Unterstützungen wie die tierspezifische Datenerfassung, digital gesteuerte Melkmaschinen oder Klimaführungssysteme im Stall sorgen für mehr Tierwohl. Drohnen überwachen den Pflanzenbestand aus der Luft und schützen über Wärmebild-Lokalisierung junge Rehe vor der Heuernte; Wetter-Apps und Datenmanagementsysteme helfen die komplexen und dynamischen Produktionsbedingungen bei Ernte und Bodenbearbeitung zu terminieren. Durch moderne Hard- und Software werden auch die Verbindungen zwischen Traktor und Anbaugerät optimiert und logistisch eingebunden. Als einer der ersten Branchen hat sich die Landwirtschaft GPS-Daten zunutze gemacht, die für Traktoren und selbstfahrende Erntefahrzeuge den Fahrweg optimieren und somit Treibstoff einsparen.

All diese Prozesse werden durch die Erfassung, Analyse und Sortierung von Daten ermöglicht und haben letztendlich dasselbe Ziel: eine Datengenerierung, die Wissen bringt. Ein Wissenspotenzial, das sich immer mehr Betriebe zunutze machen, um dank datenbetriebener Entscheidungshilfen aufwendige analoge und manuelle Prozesse effizienter zu gestalten und Abläufe, die über die Nahrungsmittelproduktion hinausgehen, von Vertrieb bis Marketing zu optimieren. Die Anwendungsgebiete reichen von E-Commerce-Plattformen mit angeschlossenen Warenwirtschaftssystemen und Logistiksteuerung bis zu Customer-Relationship-Management-Systemen.

Gleichzeitig wird laut der Deutschen Landwirtschafts-Gesellschaft der Ausbau von Datenschutz und Datensicherheit sowie mehr Transparenz bei der Big-Data-Analyse gefordert, um die durch die digitale Erfassung aller im Produktionsprozess gesammelten Betriebs- und Geschäftsdaten des Landwirtes zu schützen. Begrüßt wird hingegen die Transparenz der Produktionsverfahren und infolgedessen ermöglichte Rückverfolgbarkeit für den Verbraucher, die zu mehr Vertrauen und Wertschätzung für die Landwirtschaft führe.

Um digitale Technologien noch stärker und auch für kleinere Betriebe und Nebenerwerbslandwirte in der Praxis zu verbreiten, ist in den vorwiegend ländlichen Regionen der Ausbau der digitalen Infrastruktur notwendig, ebenso wie eine entsprechende Ausbildung und Beratung für den Einsatz und die Investitionen in die modernen Technologien.

Nach der aktuellen Bitkom-Studie (3/2022) ist die Mehrheit überzeugt, dass die Digitalisierung die Zukunft der Landwirtschaft sichert, denn nur dank ihr sei es möglich, die Herausforderungen der Ertragssicherung bei weniger Einsatz von Chemikalien und gleichzeitiger Schonung von Umwelt und Klima für eine stark wachsende Weltbevölkerung bewältigen zu können.

8 von 10 Betrieben nutzen digitale Techniken, 83 % sehen die aus ihrer Sicht hohen Investitionskosten und 46 % mangelnde Digitalkompetenz als Hemmnis. 92 % betonen das Einsparpotenzial von Dünger und Pestiziden. 96 % wünschen sich einen besseren Breitbandausbau und 80 % höhere Fördergelder (Bitkom-Studie 3/22).

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.