A Portfolio AgroFuture 2026 konferencián Maróti Miklós, az AgroVIR ügyvezetője arról beszélt, hogy a mesterséges intelligencia (AI) alkalmazása a mezőgazdaságban sokszor nem a látványos, hanem a háttérben zajló feladatoknál hozza a legnagyobb előrelépést. A képfelismerés ugyan látványos példákat ad (gyomfelismerés, célzott kijuttatás), de a valódi üzleti hatást a döntéstámogatás, az adminisztráció kiváltása és a gazdaságok jövedelmezőségének javítása jelentheti.
Három fő irány: képek, nyelvi modellek, döntéstámogatás
Maróti három nagy AI‑területet emelt ki:
-
Képfelismerés: műhold-, drón‑ vagy valós idejű kameraképek feldolgozása, amely különösen a célzott kijuttatásnál releváns. E területen jellemzően nagy gépgyártók és jelentős IT‑cégek versenyeznek, mivel nagy adatmennyiség és számítási kapacitás szükséges.
-
Nyelvi modellek és tudásalapú rendszerek: a gazdálkodók egyre gyakrabban használják ezeket fajtákról, technológiákról, termesztési javaslatokról szóló információszerzésre. Ezek az eszközök jelentősen felgyorsítják a korábban kézi forrásvadászattal járó munkát.
-
Döntéstámogatás: az AgroVIR ennél a területnél látja a legnagyobb potenciált. Itt nemcsak adatokat mutatnak a felhasználóknak, hanem összefüggéseket keresnek, benchmarkolnak és konkrét javaslatokat adnak a döntési pontokra. Az ilyen rendszerek strukturált adatbetöltéssel, anonimizált kumulált benchmarkokkal és KPI‑okkal dolgoznak, és az adatbázis alapján tovább lehet tanítani őket.
Tudásmegosztás és helyspecifikusság
A gyakorlat azt mutatja, hogy az országok és régiók adatainak megosztása hasznos: az algoritmusok tanulhatnak egymás gyakorlatából. Példaként Maróti említette, hogy egy szárazabb régióban alkalmazott, öntözés nélküli megoldások inspirációt és tanulságokat adhatnak más termelőknek a jövedelmező alkalmazkodáshoz vagy alternatív kultúrák kiválasztásához.
Modellhibák és kritikusság
A nyelvi modelleknél továbbra is probléma a pontatlanság, az úgynevezett „hallucináció”. Maróti szerint a rendszereket kritikusan kell használni: előfordul, hogy tudatos tartalom‑ és marketingnyomással egy modellt el lehet tolni egy irányba, ezért fontos a szakmai kontroll és az ellenőrzés. Ugyanakkor a nyelvi modellek nagy időmegtakarítást kínálnak a rutin információgyűjtésben.
Hol kezdődik és hol ér véget a döntéstámogatás?
A döntési pontok skálája a stratégiai kérdésektől a napi operációig terjed: vetésforgó, talaj‑ és géppark‑kérdések, műveleti időzítés, egy adott eszköz művelési mélysége stb. Az AgroVIR célja, hogy strukturált adatok, benchmarkok és KPI‑ok alapján javaslatokat adjon, és folyamatosan finomítsa azokat a gyűjtött tapasztalatok alapján.
A következő nagy lépés: éves agrotechnológiai tervek
Maróti szerint a belátható jövő nagy ugrása az lehet, ha a rendszerek nem csak részjavaslatokat adnak, hanem összeállítanak egy teljes, éves agrotechnológiai tervet: tápanyaggazdálkodási tervet, kijuttatási térképeket és műveleti logikát. Ez jelentős adminisztrációcsökkentést eredményezne, heteknyi munkát spórolva meg.
Kinek elérhető az AI? A kisebb gazdaságok helyzete
Bár sokan azt gondolják, hogy az AI „a nagyok játékszere”, Maróti szerint vannak egyszerű, de nagy hasznot hozó megoldások, például speech‑to‑text adatrögzítés: a gépkezelő diktálja a munkavégzést, és azonnal rendelkezésre áll munkaidő‑nyilvántartás, táblatörzskönyv vagy önköltségszámítás céljára. Az AI egyik ígérete az is, hogy a szakértői kapacitáshiány egy részét pótolja, így a kisebb gazdaságoknál is mérséklődhet az elemzési korlát.
Személyes tanácsadás és skálázhatóság
Egyes támogatási típusokat a digitális eszközök kiválthatnak (például chatbot alapú helpdesk), ugyanakkor a komplex, gazdaságra szabott döntésekben továbbra is fontos a szakemberi kontroll. Az AI inkább a rengeteg manuális munkát veszi át, nem feltétlenül helyettesít minden emberi szerepet.
Üzleti eredmények és ügyfélvisszajelzés
Maróti hangsúlyozta, hogy hosszú távon csak az a digitális rendszer marad meg, amely pénzügyi hasznot hoz a termelőnek. A gyakorlati indikátorok a költség‑ és jövedelmezőség‑optimalizálás, a jobb időzítés, hatékonyabb inputhasználat és célszerűbb fajtaválasztás.
Konferencia és további példák
A Portfolio AgroFuture 2026 konferencia az agrárdigitalizáció, a precíziós gazdálkodás és az adatvezérelt döntéshozatal hazai fókuszpontja. Az eseményen Maróti Miklós is előad, konkrét példákon keresztül bemutatva, miként ültethetőek át az adatok és az AI a gazdaság mindennapi döntéseibe.
