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6. Sep 2023

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Wirtschaft

Kosten senken, Landmaschinen leihen

Journalist: Thomas Soltau

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Foto: Pixabay/pexels

Teilen oder mieten statt kaufen: Die Digitalisierung bietet neue, preiswerte Möglichkeiten für eine nachhaltigere Arbeitsweise – und mehr Auslastung der Maschinen.

Die Landwirtschaft hat sich im Laufe der Jahrhunderte stark gewandelt, und Technologie spielt dabei eine entscheidende Rolle. Moderne Landmaschinen ermöglichen es Landwirten, ihre Effizienz zu steigern und größere Erträge zu erzielen. In den letzten Jahren hat sich jedoch nicht nur die Technologie der Maschinen weiterentwickelt, sondern auch die Art und Weise, wie Landmaschinen gehandelt, vermietet und geteilt werden. Diese Entwicklungen eröffnen den Landwirten eine Vielzahl neuer Möglichkeiten und Optionen. Dabei gilt immer: Erst genau rechnen, ob sich die Ausgabe für eine Maschine lohnt.

Die Preise für fabrikneue Landtechnik sind hoch – und vor der Anschaffung muss kalkuliert werden, ob die Maschinen sich jemals amortisieren. So kommt ein Mähdrescher im Jahr häufig nur zehn Tage zum Einsatz, stellt aber die teuerste Anschaffung im Maschinenpark dar. Daher muss der Landwirt einen Kauf gut abwägen, der Landmaschinenhändler den Verkauf allerdings auch. Denn oft ist für beide Seiten die Option vermieten statt verkaufen die bessere.

Nicht jeder Landwirt hat die finanziellen Mittel, um teure Landmaschinen zu kaufen. Hier kommt das Konzept des Maschinenverleihs ins Spiel. Landmaschinenverleihe bieten die Möglichkeit, Maschinen für einen bestimmten Zeitraum zu mieten, was Landwirten Flexibilität verschafft. Sie können die neuesten Maschinen nutzen, ohne hohe Anschaffungskosten tragen zu müssen. Diese Methode ist besonders nützlich für saisonale Arbeiten oder wenn spezialisierte Maschinen benötigt werden, die nicht das ganze Jahr über im Einsatz sind.

Seit Ende der 1950er-Jahre haben Betriebe in Deutschland die Möglichkeit, Landmaschinen untereinander auszuleihen und zu teilen – mittlerweile gibt es bundesweit über 240 Maschinenringe.

 

In den letzten Jahren hat das Konzept des Sharings auch in der Landwirtschaft an Bedeutung gewonnen. Landmaschinensharing ermöglicht es Landwirten, Maschinen mit anderen Betrieben auf lokaler Ebene zu teilen, wodurch sich mehrere Landwirte die Kosten für den Kauf und die Instandhaltung teilen. Dieses Modell fördert die Zusammenarbeit und trägt zur Reduzierung der Ausgaben bei, was insbesondere für kleinere Betriebe von Vorteil ist. Seit Ende der 1950er-Jahre haben Betriebe in Deutschland die Möglichkeit, Landmaschinen untereinander auszuleihen und zu teilen – mittlerweile gibt es bundesweit über 240 Maschinenringe. Zusätzlich bilden sich auch Maschinengemeinschaften, meist von Betriebsleitenden koordiniert, sowie Hersteller von Landmaschinen, die ihre Maschinen vermieten.

 

Das Internet und digitale Plattformen haben den Handel, Verleih und das Sharing von Landmaschinen weiter revolutioniert. Online-Marktplätze ermöglichen es Landwirten, Maschinen zu finden, zu vergleichen und zu buchen. Diese Plattformen bieten auch Bewertungen und Rückmeldungen von anderen Landwirten, was die Entscheidungsfindung erleichtert. Durch GPS-Tracking und Fernüberwachung können Maschinenbetreiber den Zustand und den Standort der Maschinen in Echtzeit überwachen. Landwirte haben also die Qual der Wahl. Der Handel ermöglicht den Zugang zu den neuesten Technologien, der Verleih bietet Flexibilität und Kosteneinsparungen, und das Sharing von Maschinen fördert die Gemeinschaftsnutzung von Ressourcen. Dank digitaler Plattformen können Landwirte diese Optionen leichter nutzen und ihre Betriebe noch effizienter, erfolgreicher und nachhaltiger gestalten.

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.