Nel settore agroalimentare italiano e internazionale l’intelligenza artificiale ha smesso di essere un concetto astratto per diventare parte concreta di molte attività che vanno dalla produzione primaria fino alla distribuzione nei punti vendita. In un panorama dove storicamente molte innovazioni tecnologiche restavano sulla carta, oggi si moltiplicano i casi reali in cui algoritmi intelligenti, dati raccolti da sensori e modelli predittivi supportano decisioni, azioni operative e processi produttivi complessi con un impatto tangibile sulla competitività delle imprese.
L’evoluzione è emersa con forza dall’ultimo Report sull’intelligenza artificiale dell’Osservatorio Smart AgriFood, frutto della collaborazione tra la School of Management del Politecnico di Milano e il Laboratorio Rise dell’Università degli Studi di Brescia, che ha messo in luce come l’adozione dell’AI non sia più isolata in sperimentazioni, ma stia entrando nei processi quotidiani di aziende della filiera agroalimentare. Non si tratta più di idee da provare domani, ma di tecnologie già integrate in molteplici punti della catena — dai frutteti alle industrie di trasformazione fino alle attività di logistica e alla gestione degli scaffali della grande distribuzione organizzata.
In Alto Adige, per esempio, l’uso congiunto di sensori IoT e modelli di intelligenza artificiale permette il monitoraggio costante di insetti fitofagi, offrendo agli agricoltori strumenti predittivi per intervenire con strategie di difesa più sostenibili e meno dipendenti dagli insetticidi. La sensoristica raccoglie immagini, indici vegetativi, dati meteo e ambientali che vengono elaborati da algoritmi per interpretare lo stato di salute delle colture e suggerire quando e dove è utile intervenire. Questo non migliora solo la produttività, ma può rendere più rispettose dell’ambiente le scelte in campo, riducendo input chimici e sprechi.
Allo stesso tempo, applicazioni di intelligenza artificiale si stanno affermando in settori apparentemente molto distanti dal campo. Un esempio è dato dalla tecnologia sviluppata da Beewise per gestire arnie intelligenti: in questo caso l’AI analizza dati complessi raccolti in tempo reale per individuare criticità per le api, regolando autonomamente somministrazioni, ventilazione e difese, garantendo una cura più puntuale delle colonie. E oltre Europa, grandi realtà della distribuzione come Walmart negli Stati Uniti sfruttano sistemi intelligenti che combinano informazioni interne ed eventi esterni — dalle previsioni meteo ai trend di domanda — per ottimizzare scorte, prezzi e flussi logistici con una precisione impossibile da ottenere con metodi tradizionali.
Queste applicazioni segnalano un cambiamento culturale profondo: l’intelligenza artificiale non è più vista come un gadget tecnologico, qualcosa di futuribile da testare, ma come uno strumento da inserire stabilmente nei processi decisionali e operativi. Questo passaggio è sostenuto anche dalla spinta dei mercati e dalle pressioni competitive che spingono cooperative, aziende di trasformazione, operatori logistici e retail a dotarsi di strumenti capaci di gestire la crescente complessità del settore, tra costi in aumento, volatilità dei prezzi, vincoli ambientali sempre più stringenti, esigenze di tracciabilità e carenza di manodopera.
Guardando all’intera filiera, l’intelligenza artificiale si concentra oggi prevalentemente in due aree: la produzione primaria — dove vengono raccolti dati su colture, clima, suolo e insetti — e il mondo della trasformazione e distribuzione, dove l’AI supporta controlli di qualità, analisi di conformità e previsioni di vendita. In entrambi i casi, l’elemento comune è la capacità dei sistemi intelligenti di interpretare grandi volumi di dati e tradurli in decisioni utili, riducendo variabilità, sprechi e rischi legati all’errore umano.
Tuttavia, l’intelligenza artificiale non è una panacea: le sue prestazioni dipendono fortemente dalla qualità dei dati disponibili. Dati accurati, costantemente raccolti, descrittivi e confrontabili nel tempo sono la linfa vitale di qualsiasi modello predittivo o sistema di supporto alle decisioni. Senza una base dati robusta, persino l’algoritmo più avanzato può diventare fragile e inaffidabile. Accanto alla qualità dei dati, servono anche competenze adeguate — tecnici e operatori in grado di interpretare e utilizzare gli output generati dall’AI — e una buona integrazione di queste tecnologie nei sistemi gestionali esistenti. Spesso la difficoltà non sta nella tecnologia in sé, ma nel riuscire a farla dialogare con macchinari, procedure aziendali e strumenti di tracciabilità già in uso, e nel creare fiducia tra gli utenti che devono poter comprendere i suggerimenti dell’intelligenza artificiale anziché considerarla una “scatola nera”.
Questa fase di maturazione, in cui l’intelligenza artificiale smette di essere vista come promozione tecnologica e comincia a entrare nella routine dell’agricoltura e dell’industria alimentare, sarà al centro della presentazione della Ricerca 2026 dell’Osservatorio Smart AgriFood prevista per il 25 febbraio 2026. Sembra sempre più chiaro che l’AI sta diventando un’infrastruttura operativa della competitività agricola e alimentare, non più relegata al futuro ma già protagonista delle strategie di molte imprese reali.