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28. Mär 2023

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Wirtschaft

Präzisionslandwirtschaft punktet

Journalist: Julia Butz

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Foto: Johny Goerend/unsplash

Präzise arbeiten und die Umwelt schützen: Precision Farming wird in Zeiten von Nachhaltigkeit für die Landwirtschaft immer wichtiger.

Bedarfsgerechte Düngung, gezielte Aussaat, Unkrautbekämpfung – in der Präzisionslandwirtschaft steht die möglichst optimale Flächennutzung im Fokus. Precision Farming hilft, die Unterschiede des Bodens und Ertragsfähigkeit innerhalb eines Feldes zu berücksichtigen und dadurch wertvolle Betriebsmittel einzusparen – nicht nur in Fragen der Nachhaltigkeit und immer strengeren Grenzwerten des Gesetzgebers, sondern auch in Zeiten von Energie- und Beschaffungskrisen für die Landwirtschaft immer wichtiger. Zudem lässt sich der Anteil landwirtschaftlicher Nutzflächen nicht beliebig erweitern, sondern ist bedingt durch Klimawandel und demografische Entwicklungen eher rückläufig. Umso wichtiger, die zur Verfügung stehenden Flächen so effizient wie möglich zu nutzen.

Das computergestützte Sammeln von Daten und Kartieren von Ackerflächen ist für die Landwirtschaft zwar nicht neu, nur kann dies heute sehr viel präziser geschehen. Die Voraussetzung für das Teilflächenmanagement auf dem Acker schaffen in der Regel sensorgesteuerte Navigationssysteme und GPS-Empfänger. Die Informationen der Beschaffenheit einzelner Feldteile aus Sensortechnik, Satellitendaten und hochauflösenden, dreidimensionalen Bodenkarten werden gebündelt und für die zielgerichtete Bewirtschaftung an den Bordcomputer des Traktors übertragen. Jede Anbaufläche wird dabei auf den Zentimeter genau erfasst, die Qualität einzelner Feldteile per digitaler Analyse charakterisiert und der Nährstoffbedarf jeder Pflanze dokumentiert. Telematik-Lösungen sorgen für die Übertragung der gesammelten Daten, die Vernetzung der Maschinen (Traktoren, Geräte, Sensoren) untereinander und dessen optimale Steuerung.

Die Inhaltsstoffe des biologischen Düngers werden bei der Gülleausbringung mittels hochmoderner Sensorik genauestens bestimmt und präzise auf den jeweiligen Menge- und Nährstoffbedarf der Pflanze abgestimmt. Über den computergesteuerten Düngerstreuer erhält jede Pflanze exakt die Dosis, die sie benötigt. Unter- oder Überdüngungen werden verhindert und das Grundwasser ist keiner weiteren Belastung durch mögliche Überdüngungen ausgesetzt. Auch Pflanzenschutzmittel werden sehr viel gezielter ausgebracht: Die Düsen der Feldspritzen lassen sich einzeln steuern, berücksichtigen die jeweilige Feldbeschaffenheit und vermeiden Überspritzungen. Dank modernster Kamerasysteme wird sichtbar, welche Pflanze Nährstoff- oder Schutzbedarf hat und exakt nur dort wird ein Mittel ausgegeben.

Precision-Farming-Technologien werden ebenso zur Bestimmung von Fruchtbarkeit und Funktionalität des Bodens sowie Ertragsabschätzungen und Erfassung der Auswirkungen des Klimawandels eingesetzt. Der Einsatz von Sensoren macht es auch möglich, die Futterausgabe im Stall zu automatisieren, genauer zuzuteilen und die Qualität je nach Bedarf des einzelnen Tiers oder einer Gruppe anzupassen. Präzisionsfütterung, über die sich außerdem die Effizienz der Nährstoffverwertung messen und optimieren lässt.

Was kommt als Nächstes? Digital Farming wird als gesteigerte Entwicklungsstufe der Präzisionswirtschaft prognostiziert, bei dem alle Abläufe und Akteure entlang der gesamten Produktions- und Wertschöpfungskette miteinander vernetzt sind.

70 % Produktivitätssteigerung in der Landwirtschaft werden durch Datengenerierung bis 2050 erwartet (Beecham Research). 67 % nutzen 2020 Farmmanagement-Software in Deutschland. 54 % setzen bei ihrer Feldspritze GPS-gesteuerte Teilbreitenschaltung ein. (Quelle: John Deere/558 Teilnehmer aus D, F, E, GB)

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.