Agrar : Algorithmen statt Bauern

Eine gemeinsame Vision von der Landwirtschaft der Zukunft teilen führende Agrarexperten derzeit nicht. Einig waren sich die Sachverständigen in einem Fachgespräch des Landwirtschaftsausschusses zu den "Chancen und Risiken der Digitalisierung in der Landwirtschaft" vergangene Woche nur darüber, dass die Auswirkungen beträchtlich sein werden.

Für eine unvoreingenommene Herangehensweise an die neuen Technologien plädierte Reiner Brunsch vom Leibniz-Institut für Agrartechnik und Bioökonomie. Bereits in naher Zukunft könnten Algorithmen bessere Handlungsempfehlungen als erfahrene Landwirte erstellen. Eine Gefahr sieht Brunsch im dadurch drohenden Wissensverlust, denn digitalisiertes Wissen sei nicht mehr personengebunden und könne beliebig kopiert und monopolisiert werden. Eine entscheidende Frage stelle sich deshalb nach dem Eigentum des Wissens.

Marita Wiggerthale (Oxfam Deutschland) kritisierte etwa, dass in der Landwirtschaft derzeit die Vor- und Nachteile der Nutzung Künstlicher Intelligenz kaum diskutiert würden. Es werde sich blind auf von Unternehmen bereitgestellte Technologien verlassen, die am Ende zu einem Verlust von Souveränität führen können.

Eine Chance sah Sonoko Bellingrath-Kimura (Leibniz-Zentrum für Agrarlandschaftsforschung) darin, dass durch die Digitalisierung neue Wertschöpfungsketten und Anbausysteme etabliert und miteinander verbunden werden könnten. Erzeugte Agrar-Produkte könnten nachvollziehbarer an Umweltmaßnahmen gekoppelt und entsprechend honoriert werden.

Aus Sicht des Verbands Deutscher Maschinen- und Anlagenbau führte Hermann Buitkamp aus, dass die digitale Vernetzung von mobilen und stationären Maschinen in landwirtschaftlichen Betrieben flächendeckend ausgebaute, durchgehend zugängliche und leistungsfähige Mobilfunknetze voraussetze. Dass die Einführung digitaler Verfahren an der unzureichenden Infrastruktur leide, kritisierte auch Hubertus Paetow, Präsident der Deutschen Landwirtschafts-Gesellschaft. Es würden entsprechende Plattformen fehlen, um die Daten konsistent speichern und auswerten zu können. eis