KI auf dem Betrieb: Schluss mit der Spielerei

Künstliche Intelligenz steckt längst in Ackerschlagkarteien, Managementlösungen und anderer Spezialsoftware – oft, ohne dass Betriebsleiterinnen und Betriebsleiter dies als KI-Nutzung wahrnehmen. Bei der Anwendung von Large Language Models wie ChatGPT, Gemini oder Claude stehen viele Betriebe dagegen noch am Anfang. Andreas Lieke erklärt, wie KI in der Betriebsführung mehr sein kann als ein Suchmaschinen-Ersatz. 

DLG-Newsroom: Herr Lieke, wie verbreitet ist die Nutzung von KI in landwirtschaftlichen Betrieben derzeit?

Andreas Lieke: Nach unserer Beobachtung befinden wir uns noch in einer frühen Phase. Eine intensive Nutzung von Large Language Models, die über einen reinen Google-Ersatz hinausgeht, findet vor allem bei Early Adopters statt. Als persönliche Einschätzung aus unserer Beratungspraxis würde ich sagen, dass etwa zehn Prozent der Betriebe Sprachmodelle intensiver einsetzen. Eigene Skills oder agentische Systeme bauen vermutlich weniger als fünf Prozent der Betriebsleiterinnen und Betriebsleiter auf. Gleichzeitig ist KI in vielen landwirtschaftlichen Anwendungen integriert, ohne dass dies unbedingt als KI-Nutzung erkannt wird – etwa in Herdenmanagement-Tools oder Farmmanagement-Software.

KI ist also in vielen Fällen noch ein Suchmaschinen-Ersatz: Wo aber liegen die größten Potenziale für die Betriebsführung?

Zunächst beim Zugang zu Wissen. Das Wissen selbst ist nicht neu; es war und ist in DLG-Merkblättern, anderen Veröffentlichungen und Beratungsangeboten vorhanden. KI macht es leichter auswertbar und auf den eigenen Betrieb beziehbar. Ein Dokument kann dialogfähig werden: Ich kann ein Merkblatt mit Betriebsinformationen anreichern und konkrete Fragen stellen. So wird Fachwissen fallspezifisch nutzbar. 

Ist KI damit auch ein Beratungsersatz?

Sie kann vorbereitende Beratungsschritte ersetzen oder beschleunigen. Für kleinere Betriebe ohne Beratungsbudget kann KI bei bestimmten Fragen sogar eine Alternative zur Beratung sein. Damit trägt KI zur Demokratisierung von Wissen für die Betriebsführung bei. Zugleich sinkt die Hemmschwelle, vermeintlich peinliche, also mutmaßlich zu einfache oder absurde Fragen zu stellen. 
 

Inwiefern ist das relevant für die Betriebsführung?

Vor der KI schämt sich der Schlepperfahrer, die Chefbuchhalterin oder der Betriebsleiter nicht. Bei einem Termin mit dem Betriebsberater oder der Wirtschaftsprüferin würden er oder sie aber vielleicht die eine oder andere Frage nicht stellen, weil sie denken, sie blamieren sich: Weil sie diesen Kniff im Steuerrecht oder jenes Ungras vermeintlich eigentlich selbst kennen müssten. Gegenüber der KI gibt es dieses Schamgefühl einfach nicht. Damit werden gewisse Probleme einfach offener, schneller und effektiver adressiert.

Wie können Landwirtinnen und Landwirte konkret in eine fortgeschrittene Nutzung von KI starten?

Nach der Phase des Ausprobierens sollte ein klarer Anwendungsfall folgen: eine wiederkehrende Aufgabe, die regelmäßig Zeit kostet und einen konkreten Schmerzpunkt im Betrieb darstellt. Vor der technischen Lösung muss der Prozess verstanden und gegebenenfalls verbessert werden. Hier geht es darum, agentische Systeme und Skills zu entwickeln, die wirklich zum eigenen Betrieb und dessen Bedürfnissen passen. Standardlösungen sind für vieles gut, passen aber nicht überall. Jeder Unternehmer wird auf seinem Betrieb eine Ecke finden, an der er oder sie feststellt: ‚Hier hilft mir die günstige Standardlizenz für ein KI-Modell, die Lösung von der Stange, nicht weiter, hier bin ich zu besonders.‘ Und ab dem Punkt muss man bereit sein, in die Anwendung von KI zu investieren: Und zwar investieren in Form von Zeit für die Einarbeitung und Entwicklung von passgenauen Lösungsschritten, in Geld für ein gutes System und gegebenenfalls auch eine spezialisierte Beratung.
 

Lässt sich diese Investition von Zeit und Geld irgendwie quantifizieren?

Das ist natürlich individuell verschieden, aber grundsätzlich geht es darum, sich bewusst Zeitfenster für das Vertiefen in die KI zu setzen, nach dem Motto: ‚Ich setze mich Samstag für zwei Stunden nach dem Familienfrühstück an den Schreibtisch, weil ich im Arbeitsalltag erfahrungsgemäß nicht dazu komme, und beschäftige mich mit der Lösung eines Problems mithilfe von KI‘. Oft kommt man dabei an einen entscheidenden Punkt und merkt, dass weitere Arbeit notwendig ist. Wenn eine Anwendung auf die Weise schon vorentwickelt ist, kann ein Spezialberater helfen, die letzten Stellschrauben zu justieren, damit die Lösung wirklich perfekt funktioniert.

Welche Rolle spielen betriebliche Systeme und Daten?

Ein großes Potenzial liegt in der Verbindung bislang getrennter Systeme – von Entscheidungshilfen und Produktionssystemen über Ackerschlagkarteien bis zur Flächenverwaltung. Wo vermeintlich Schnittstellen fehlen, können Zwischensysteme Daten abfragen und zusammenführen. Kein Anbieter kann sich künftig dauerhaft darauf zurückziehen, seine Systeme seien nicht schnittstellenfähig, um Landwirte in ihrer Systemumgebung zu halten und von der Konkurrenz fernzuhalten. Gleichzeitig profitieren Landwirte indirekt davon, dass Softwareanbieter ihre Lösungen mit KI deutlich schneller an Praxisanforderungen anpassen können.

Dadurch, dass KI selbst programmieren und anpassen kann, profitieren Landwirte also indirekt?

Genau. Die Praktiker geben Rückmeldung, wo eine spezielle Lösung in der Anwendung aus ihrer Sicht lückenhaft ist, und die Anbieter können dieses Feedback viel schneller in Verbesserungen umsetzen als früher, als noch große Teams von Programmierern und Softwareentwicklung wochenlang damit beschäftigt waren.
 

Welche Fallstricke gibt es bei der Nutzung von KI aus Ihrer Sicht?

Ein verbreitetes Missverständnis ist, KI sei ein Selbstläufer und sofort ohne Anpassungen einsetzbar. Ihr gewinnbringender Nutzen erfordert Zeit und die Bereitschaft, in ein gutes System zu investieren. 

Außerdem nimmt KI niemanden aus der Pflicht, selbständig zu denken. Der versierte Anwender wird zwar durch KI entlastet, indem ein langwieriger Prozess strukturiert und deutlich verkürzt wird. Aber sein Denkmuster und seine Leistung bleiben erkennbar. Bei unerfahrenen Anwendern ist dagegen schnell sichtbar, dass der KI-Anteil gegenüber der Eigenleistung zu groß ist. 

Und auch vermeintliches Herrschaftswissen sollte nicht aus Angst vor Bedeutungsverlust zurückgehalten werden. Wer Wissen nicht teilt, kann den Fortschritt des eigenen Betriebs bremsen und schadet damit dem eigenen Unternehmen. 

Auch Datenschutzbedenken können eine effektive Nutzung von KI bremsen. Zwar sind diese Bedenken durchaus ernstzunehmen. Aber es gibt Mittel und Wege, sie zu adressieren und KI so zu nutzen, dass Risiken im Datenschutz weitestgehend vermieden werden können. 

Interview: Stefanie Pionke