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24. Jun 2020

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Wirtschaft

Vorreiter der Digitalisierung

Journalist: Kirsten Schwieger

Digitale Innovationen sorgen seit Jahren dafür, dass die deutsche Landwirtschaft immer effizienter, ressourcenschonender und umweltverträglicher wird.

Auf dem Acker fahren autonome, vernetzte Traktoren und Erntemaschinen, im Stall melken Roboter die Kühe und in der frischen Landluft fliegen Drohnen um Tierherden zu managen oder Felder per GPS zu kartieren. Was nach Zukunftsmusik klingt, ist in deutschen Landen bereits seit Jahren gelebter Alltag. „Die Digitalisierung ist sehr weit fortgeschritten. Die genannten Technologien sind aber nur die Spitze des Eisbergs und in Teilen fast schon wieder überholt. Digitalisierung wirkt in alle Prozesse und holt – wenn man es denn einsetzen und Service zulassen will – überall Leistungs- und Effizienzoptima heraus“, resümiert Ulf Kopplin, Präsident des LandBauTechnik-Bundesverbandes e. V.. Auch Landwirtschaftsministerin Julia Klöckner verkündete Anfang diesen Jahres: „Digitalisierung ist kein Selbstzweck. In der Landwirtschaft ist die Digitalisierung längst angekommen. Mit ihr produzieren wir Lebensmittel effizienter und ressourcenschonender.“

Durch die Digitalisierung können Landwirte ihre Ackerflächen deutlich präziser bearbeiten und somit die Ertragskraft und mit ihr auch die Wettbewerbsfähigkeit erhöhen. „Längst kommunizieren zudem autonom fahrende Maschinen untereinander und mit der Einsatzplanung, zum Teil auch mit der externen technischen Überwachung. Einsatz- und Maschinenfehler sowie Verschleiß können erkannt und behoben werden, bevor es zu einem Maschinenausfall kommt“, veranschaulicht Kopplin das Effizienzpotenzial der Landtechnik. Neben der Optimierung betrieblicher Prozesse ermöglicht der technologische Fortschritt den Landwirten eine verbesserte betriebswirtschaftliche Planung sowie damit verbundene Kosten- und Ressourceneinsparung, beispielsweise bei Saatgut, Dünger, Pflanzenschutz oder Treibstoff.

Digitale Innovationen sorgen dafür, dass die Landwirtschaft nicht nur effizienter, sondern auch ressourcenschonender und umweltverträglicher wird. So prognostiziert eine EU-Studie, dass die Digitalisierung den Einsatz von Herbiziden um 80 Prozent senken und immerhin eine zehnprozentige Ersparnis beim Dieselkraftstoff bewirken kann. Und Melkroboter, automatische Fütterungssysteme und Sensoren zur Überwachung der Tiergesundheit steigern nicht nur die Effizienz, sondern wirken sich auch positiv auf das Tierwohl aus.

Die intelligente Vernetzung aller landwirtschaftlichen Betriebsteile in einem Farmmanagementsystem will laufend evaluiert und optimiert werden. „Dank digitaler Mess- und Berichtsketten geht das heute automatisiert und vernetzt. Auch die Koordination und Überwachung des gesamten Maschinenparks ist heute bereits möglich“, erläutert Kopplin.

Abgehakt ist die Digitalisierung der Landwirtschaft damit aber noch lange nicht. Im Gegenteil, sämtliche Technologien werden fortlaufend optimiert. „Angefangen beim Thema Robotik, über elektrisch angetriebene Traktoren bis hin zu dem Themenfeld Künstliche Intelligenz wird sich in den kommenden Jahren in der Branche wohl noch einiges tun. Besonders der Bereich der Kameratechnik wird noch ins Blickfeld rücken“, prognostiziert Kopplin. „Es wird immer weitergehen“, formulierte es Bernhard Krücken, Generalsekretär des Deutschen Bauernverbandes dann auch auf der Digital Farming Conference im Mai diesen Jahres.

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.