AI & Precision Farming Summit: Τι να περιμένεις το 2026

Στις αρχές Ιανουαρίου, ένα «ραντεβού» για τους ανθρώπους της γεωργικής τεχνολογίας στις ΗΠΑ τραβάει την προσοχή: το Precision Farming Dealer Summit (05-06/01/2026, St. Louis). Δεν είναι άλλο ένα event με ωραίες διαφάνειες. Είναι ο καθρέφτης του πού πηγαίνει η αγορά της γεωργίας ακριβείας, ειδικά για όσους πουλάνε, υποστηρίζουν και εγκαθιστούν τεχνολογία στο χωράφι.

Και αυτό μας αφορά άμεσα στην Ελλάδα. Γιατί ό,τι «δένει» εκεί σε επίπεδο πρακτικών (training, υποστήριξη, data workflows, υπηρεσίες) συνήθως είναι αυτό που, 6-18 μήνες μετά, βλέπουμε να εμφανίζεται εδώ ως απαίτηση παραγωγών: «Θέλω απόδοση, θέλω διαφάνεια στα δεδομένα, θέλω ROI, θέλω κάποιον να με στηρίζει όταν κολλήσει».

Στο πλαίσιο της σειράς μας «Τεχνητή Νοημοσύνη στη Γεωργία και την Αγροτεχνολογία», αυτό το Summit είναι χρήσιμο όχι επειδή θα μας πει «τι είναι η AI», αλλά επειδή δείχνει πώς η AI γίνεται υπηρεσία: από την εγκατάσταση και τη διασύνδεση, μέχρι την εκπαίδευση, το troubleshooting και τα επιχειρηματικά μοντέλα.

Γιατί ένα “Dealer Summit” είναι κομβικό για την AI στη γεωργία

Η πιο πρακτική αλήθεια της αγροτεχνολογίας είναι η εξής: η αξία δεν κρίνεται στο demo, κρίνεται στη σεζόν. Εκεί που πέφτει το σήμα, που το RTK θέλει έλεγχο, που το αρχείο εφαρμογής δεν «κάθεται» στο λογισμικό, που ο παραγωγός ζητάει εξήγηση για το γιατί ο αλγόριθμος πρότεινε λιγότερο άζωτο.

Γι’ αυτό τα συνέδρια που απευθύνονται σε dealers/παρόχους τεχνολογίας έχουν ιδιαίτερη σημασία:

• Εστιάζουν στο πώς υλοποιείται η τεχνολογία σε πραγματικές εκμεταλλεύσεις.
• Αναδεικνύουν την ανάγκη για διαλειτουργικότητα (data sharing, πρότυπα, APIs).
• Βάζουν στο τραπέζι το κομμάτι που στην Ελλάδα συχνά υποτιμάται: εκπαίδευση και υποστήριξη ως προϊόν.

«Η AI στην αγροτεχνολογία δεν “πουλιέται” σαν κουτί. Πουλιέται σαν αποτέλεσμα, με service από πίσω.»

Τι δείχνει το πρόγραμμα ενός τέτοιου Summit (και τι να κρατήσουμε)

Σύμφωνα με την προεπισκόπηση που έγινε σε podcast από τους Noah Newman και Kim Schmidt, οι συμμετέχοντες περιμένουν γενικές συνεδρίες, “classrooms” (πιο εκπαιδευτικές ενότητες) και έντονο networking. Ακόμα κι αν δεν έχουμε τη λίστα ομιλητών εδώ, η δομή από μόνη της λέει πολλά: η αγορά ζητάει καθοδήγηση και συγκεκριμένες δεξιότητες.

Γενικές συνεδρίες: η στρατηγική πίσω από τα εργαλεία

Οι γενικές συνεδρίες σε events γεωργίας ακριβείας συνήθως στοχεύουν σε 3 ερωτήσεις που «καίνε»:

1. Πού πάει η τεχνολογία (AI μοντέλα, αισθητήρες, αυτοματισμοί, συνδεσιμότητα);
2. Πού πάει το επιχειρηματικό μοντέλο (συνδρομές, υπηρεσίες δεδομένων, πακέτα υποστήριξης);
3. Τι ζητάει ο παραγωγός (ROI, απλότητα, αξιοπιστία).

Για την Ελλάδα αυτό μεταφράζεται σε κάτι χειροπιαστό: αν προσφέρεις λύσεις AI (π.χ. μεταβλητή λίπανση ή άρδευση), πρέπει να έχεις ξεκάθαρο μοντέλο υπηρεσίας και όχι μόνο πώληση εξοπλισμού.

Classrooms: εκεί κερδίζεται (ή χάνεται) η σεζόν

Τα “classrooms” είναι το πιο υποτιμημένο κομμάτι. Στην πράξη, είναι η διαφορά ανάμεσα σε:

• «βάλαμε σύστημα και δεν το ξαναδουλέψαμε»
• και σε «το σύστημα έγινε ρουτίνα, με αποφάσεις κάθε εβδομάδα».

Έχω δει ομάδες να πετυχαίνουν απίστευτη υιοθέτηση απλώς και μόνο επειδή έφτιαξαν 2 πράγματα:

• ένα σταθερό workflow δεδομένων (τι μαζεύω, πού μπαίνει, ποιος το ελέγχει)
• και ένα πλάνο εκπαίδευσης (μικρά sessions μέσα στη σεζόν, όχι μόνο πριν τη σπορά).

Networking: το πραγματικό “support layer” της αγοράς

Το networking δεν είναι κοινωνικό bonus. Είναι μηχανισμός επιβίωσης για κλάδους που τρέχουν γρήγορα. Εκεί ανταλλάσσονται:

• πρακτικές για εγκαταστάσεις/ρυθμίσεις
• εμπειρίες από προβλήματα διαλειτουργικότητας
• ιδέες για πακέτα υπηρεσιών (service contracts)

Και για την AI ειδικά, το πιο χρήσιμο networking είναι αυτό που συζητάει τι κάνει έναν αλγόριθμο αξιόπιστο στο χωράφι: δεδομένα, calibration, διαφάνεια, και όρια χρήσης.

Από “data” σε απόφαση: πώς η AI δίνει ROI στη γεωργία ακριβείας

Η AI στην αγροτεχνολογία αποδίδει όταν συνδέεται με μία απόφαση που αλλάζει κόστος ή παραγωγή. Όχι όταν απλώς παράγει dashboards.

1) Μεταβλητή εφαρμογή (λίπανση/φυτοπροστασία) με κανόνες και μοντέλα

Ο πιο καθαρός δρόμος για ROI είναι η μείωση εισροών χωρίς πτώση παραγωγής. Αυτό γίνεται όταν:

• υπάρχουν ζώνες διαχείρισης (από χάρτες απόδοσης, δορυφορικά δεδομένα, εδαφολογικές)
• υπάρχει μοντέλο/κανόνας (AI ή agronomic rules)
• υπάρχει σωστή εκτέλεση στο μηχάνημα (calibration, GPS/RTK, logging)

Πρακτικό παράδειγμα (ρεαλιστικό σενάριο): Σε 200 στρέμματα σιτηρών, μια μεταβλητή αζωτούχος λίπανση που μειώνει 6-10% το συνολικό άζωτο σε ζώνες χαμηλού δυναμικού μπορεί να βγάλει κέρδος από:

• λιγότερο λίπασμα
• λιγότερο πλάγιασμα
• πιο ομοιόμορφη ωρίμανση

Δεν είναι «μαγικό». Θέλει δεδομένα και σωστή εφαρμογή.

2) Έξυπνη άρδευση: ο συνδυασμός αισθητήρων και πρόβλεψης

Τον Δεκέμβριο στην Ελλάδα πολλοί σχεδιάζουν την επόμενη αρδευτική σεζόν. Εκεί η AI έχει νόημα αν:

• συνδέεται με αισθητήρες υγρασίας εδάφους
• αξιοποιεί καιρικές προβλέψεις
• προτείνει πότε και πόσο να ποτίσεις, όχι απλώς «η υγρασία έπεσε»

Οι παραγωγοί δεν θέλουν να κοιτάνε 5 apps. Θέλουν μία καθαρή πρόταση και μια εξήγηση.

3) Συνδεσιμότητα & διαλειτουργικότητα: ο αόρατος παράγοντας επιτυχίας

Αν υπάρχει ένα θέμα που ανεβαίνει παντού (και φαίνεται και από τις αναφορές του κλάδου σε πρωτοβουλίες διαμοιρασμού δεδομένων), είναι η διαλειτουργικότητα.

Απλά ελληνικά: αν τα δεδομένα δεν περνάνε εύκολα από μηχάνημα → πλατφόρμα → σύμβουλο → παραγωγό, η AI θα μείνει ακριβό πρόσθετο.

Checklist για να μη «σπάσει» η αλυσίδα:

1. Ενιαία ταυτοποίηση αγροτεμαχίων (ίδια ονόματα/όρια)
2. Καθαρά formats για αρχεία εφαρμογής/καταγραφής
3. Δικαιώματα πρόσβασης (ποιος βλέπει τι)
4. Σταθερή διαδικασία backup

Τι να ζητάς από προμηθευτή/πάροχο όταν αγοράζεις λύση AI

Οι περισσότεροι παραγωγοί (και αρκετοί γεωπόνοι) αγοράζουν τεχνολογία με λάθος κριτήριο: «τι κάνει η εφαρμογή». Το σωστό κριτήριο είναι: τι αποτέλεσμα θα έχω και τι υποστήριξη θα έχω όταν κάτι πάει στραβά.

Ερωτήσεις που αξίζουν περισσότερο από το demo

• Ποια δεδομένα χρειάζεται το μοντέλο (δορυφορικά, αισθητήρες, εδαφολογικές) και ποια είναι προαιρετικά;
• Πόσο συχνά ενημερώνεται η σύσταση (ημέρα/εβδομάδα/στάδιο καλλιέργειας);
• Τι εξήγηση δίνει για τη σύσταση (explainability: «γιατί προτείνεις αυτό;»);
• Τι γίνεται αν δεν έχω σήμα στο χωράφι; Υπάρχει offline λειτουργία;
• Ποιο είναι το SLA υποστήριξης μέσα στην κρίσιμη περίοδο (σπορά/λίπανση/συγκομιδή);

Καλή AI χωρίς καλή υποστήριξη είναι σαν δυνατό τρακτέρ χωρίς συνεργείο.

Πώς αυτό το Summit “κουμπώνει” με την ελληνική πραγματικότητα του 2026

Το 2026 στην Ελλάδα η πίεση για αποδοτικότητα θα είναι ακόμη μεγαλύτερη: κόστος ενέργειας, νερό, εισροές, και ανάγκη για καλύτερη τεκμηρίωση πρακτικών. Η γεωργία ακριβείας με AI είναι από τις λίγες κατευθύνσεις που μπορούν να δώσουν ταυτόχρονα:

• εξοικονόμηση πόρων (νερό/λίπασμα/φυτοπροστασία)
• καλύτερη στόχευση εργασιών
• πιο καθαρή εικόνα για το τι δουλεύει και τι όχι

Όμως θα πετύχει μόνο αν χτίσουμε «οικοσύστημα»: παραγωγός–γεωπόνος–τεχνικός–πάροχος δεδομένων. Αυτό ακριβώς αντικατοπτρίζει ένα Dealer Summit: ότι το προϊόν είναι υπηρεσία + δεδομένα + εκπαίδευση.

Επόμενα βήματα: τι να κάνεις πριν ξεκινήσει η σεζόν

Αν είσαι παραγωγός, γεωπόνος ή υπεύθυνος σε αγροτική επιχείρηση και σκέφτεσαι λύσεις AI, τώρα (τέλη Δεκεμβρίου) είναι η σωστή στιγμή για προετοιμασία. Όχι όταν θα «τρέχει» η άνοιξη.

1. Διάλεξε μία απόφαση να βελτιώσεις (π.χ. λίπανση σε 1 καλλιέργεια, άρδευση σε 1 αγροτεμάχιο).
2. Μάζεψε τα βασικά δεδομένα (όρια αγροτεμαχίων, ιστορικό αποδόσεων αν υπάρχει, αναλύσεις εδάφους όπου γίνεται).
3. Ζήτησε πλάνο υποστήριξης γραπτώς: εγκατάσταση, εκπαίδευση, επίλυση προβλημάτων.
4. Ξεκίνα πιλοτικά και βάλε KPI: ευρώ/στρέμμα εισροές, κιλά/στρέμμα, ομοιομορφία.

Η χρονιά που έρχεται θα ξεχωρίσει τους «πειραματισμούς» από τις σοβαρές εφαρμογές. Το ερώτημα δεν είναι αν θα μπει AI στη γεωργία. Είναι ποιοι θα τη χρησιμοποιήσουν με τρόπο που να βγάζει νόημα στο ταμείο και στο χωράφι.

Και μια τελευταία σκέψη για τη σειρά μας: αν το 2025 ήταν η χρονιά που όλοι μιλούσαν για AI, το 2026 είναι η χρονιά που θα μετρήσουμε ποιοι την έκαναν διαδικασία. Εσύ σε ποια πλευρά θα είσαι όταν ξεκινήσουν οι πρώτες κρίσιμες αποφάσεις της σεζόν;