स्मार्ट खेती में AI: 117 अरब डेटा पॉइंट्स का सबक

कई बड़ी कंपनियाँ AI के पायलट चलाती हैं—डेमो अच्छे दिखते हैं, स्लाइड्स चमकती हैं—लेकिन ज़मीन पर काम वैसा ही रहता है। यही वजह है कि “जनरेटिव AI का असर दिख क्यों नहीं रहा?” वाला सवाल 2025 में भी उतना ही प्रासंगिक है। एक तरफ़ शोर है, दूसरी तरफ़ ऑपरेशंस में मूल बदलाव कम दिखते हैं।

इसी बीच कृषि क्षेत्र की एक बड़ी कहानी अलग दिशा में जाती दिखती है: Bayer Crop Science के CIO के मुताबिक उनके पास बीज प्रदर्शन (seed performance) के 117 अरब डेटा पॉइंट्स हैं, और यह डेटा-संस्कृति लगभग एक दशक से भी ज़्यादा समय से बनाई जा रही है। परिणाम? एक GenAI टूल—E.L.Y.—जिसने 1,500+ फ्रंटलाइन एग्रोनॉमिस्ट के काम में औसतन 60% उत्पादकता बढ़त दिखायी और प्रति व्यक्ति लगभग 4 घंटे/सप्ताह बचाए।

यह पोस्ट हमारी सीरीज़ “फार्मास्यूटिकल और बायोटेक्नोलॉजी में AI” के संदर्भ में भी मायने रखती है। वजह साफ है: जैसे दवा खोज (drug discovery) और क्लिनिकल रिसर्च में AI का असली ईंधन क्लीन, क्यूरेटेड, संदर्भ-समृद्ध डेटा है, वैसे ही स्मार्ट खेती में भी AI का परिणाम डेटा संस्कृति + प्रक्रियाओं के पुनःडिज़ाइन पर टिका है—केवल मॉडल पर नहीं।

1) 117 अरब डेटा पॉइंट्स का असली मतलब: AI “टूल” नहीं, “तंत्र” है

AI का फायदा किसी एक ऐप से नहीं आता; फायदा उस तंत्र से आता है जिसमें डेटा पैदा होता है, साफ होता है, खोजने योग्य बनता है, और निर्णयों में लगकर फीडबैक लौटाता है। Bayer के केस में “117 अरब” सुनने में बड़ा नंबर है, पर महत्वपूर्ण सवाल यह है कि यह डेटा किस तरह का है:

• दशकों का फील्ड टेस्टिंग डेटा (सिर्फ़ सफल प्रोडक्ट नहीं, जो पाइपलाइन में असफल हुए उनके भी संकेत)
• जेनेटिक जानकारी (कौन-सा संयोजन किस वातावरण में टिकता है)
• R&D, सप्लाई, कमर्शियल ट्रायल—तीनों स्तरों का जुड़ा हुआ संदर्भ

स्मार्ट खेती में AI का सरल नियम: मॉडल बदलते रहेंगे, लेकिन डेटा और उसका संदर्भ (context) ही स्थायी बढ़त बनाते हैं।

डेटा “मोअट” क्यों बनता है?

कृषि में एग्रोनॉमी हर खेत में अलग होती है—मिट्टी, नमी, तापमान, बुवाई का समय, हाइब्रिड, घनत्व, रोग-दबाव; सब कुछ स्थानीय। इसलिए डेटा जितना विविध वातावरणों को कवर करता है, AI उतना बेहतर अनदेखी परिस्थितियों में अनुमान लगा पाता है।

यह सीख बायोटेक/फार्मा में भी लागू होती है: केवल बड़े मॉडल से बेहतर दवा नहीं निकलती; बेहतर दवा के लिए स्ट्रक्चर्ड प्रयोगात्मक डेटा, असफल ट्रायल्स के रिकॉर्ड, और डोमेन ऑण्टोलॉजी/सेमांटिक्स ज़रूरी हैं।

2) 12 साल का हेड-स्टार्ट: “डेटा कल्चर” बनाम “डेटा प्रोजेक्ट”

अधिकांश संगठन डेटा को एक प्रोजेक्ट समझते हैं—डेटा लेक बना दिया, डैशबोर्ड लगा दिए, काम खत्म। Bayer के संदर्भ में फर्क “2013 की एक ऐतिहासिक खरीद” से शुरू होता है, जिसने उनके भीतर डिजिटल प्रोडक्ट बनाने की आदत और डेटा-फर्स्ट सोच को आगे धकेला।

डेटा कल्चर का मतलब यह नहीं कि हर कोई SQL लिखता हो। इसका मतलब है:

1. डेटा स्वामित्व स्पष्ट: कौन-सा डेटा किस टीम का है, कौन जिम्मेदार है
2. डेटा गुणवत्ता की जवाबदेही: गलत/अधूरा डेटा “चल जाएगा” नहीं
3. डिस्कवरबिलिटी: सेमांटिक टैगिंग/टूल्स ताकि डेटा मिल सके
4. एक ही सत्य (single source of truth): अलग-अलग एक्सेल/साइलो से मुक्ति

2025 के संदर्भ में यह और ज़रूरी क्यों है?

दिसंबर 2025 में कंपनियों पर AI ROI का दबाव बढ़ चुका है। बोर्डरूम में अब “हमने पायलट किया” से बात नहीं बनती; पूछा जाता है—ऑपरेशनल मीट्रिक क्या बदला? और “डेटा कल्चर” ही वो आधार है जो पायलट को उत्पादन (production) में ले जाता है।

3) E.L.Y. से सीख: GenAI को “काम का हिस्सा” बनाइए, शो-पीस नहीं

E.L.Y. की उपयोगिता का केंद्र बहुत साधारण है: फील्ड में काम कर रहे एग्रोनॉमिस्ट को सही उत्पाद-ज्ञान जल्दी मिल जाए—“कौन-सा प्रोडक्ट, किस परिस्थिति में, कैसे इस्तेमाल करें।” यह ग्राहक-सपोर्ट चैटबॉट जैसा सामान्य उपयोग-केस नहीं; यह डोमेन-विशिष्ट ज्ञान का तेज़, नियंत्रित उपयोग है।

नतीजा (रिपोर्टेड):

• 60% उत्पादकता सुधार
• लगभग 4 घंटे/सप्ताह की बचत
• 1,500+ फ्रंटलाइन यूज़र्स द्वारा उपयोग

यहां असली डिज़ाइन-फैसला है: पहले समस्या चुनो, फिर सख्त वैलिडेशन करो।

“टेस्ट एंड लर्न” का सही मतलब

बहुत टीमें “टेस्ट एंड लर्न” के नाम पर अनियंत्रित प्रयोग करती हैं। व्यावहारिक तरीका यह है:

• एक दर्द-बिंदु (pain point) चुनें (जैसे: नॉलेज सर्च में समय)
• एक वर्ष/सीज़न तक वास्तविक उपयोगकर्ताओं के साथ फीडबैक लें
• गुणवत्ता मापें: उत्तर की सटीकता, गलत सलाह का जोखिम, समय-बचत
• फिर स्केल करें

कृषि में GenAI का नियम: जवाब तेज़ चाहिए, लेकिन गलत जवाब महँगा पड़ता है। इसलिए वैलिडेशन “फीचर” नहीं, “सुरक्षा” है।

भारतीय संदर्भ: यह कहाँ फिट बैठता है?

भारत में एग्रोनॉमी सलाह अक्सर व्हाट्सएप, डीलर नेटवर्क, और स्थानीय अनुभव पर टिकी होती है। अगर आप एग्री-एंटरप्राइज़, FPO, या एग-इनपुट कंपनी चला रहे हैं, तो GenAI का सबसे असरदार शुरुआती उपयोग हो सकता है:

• फसल-वार SOP और उत्पाद-डोज़/टाइमिंग का एकीकृत ज्ञान भंडार
• स्थानीय भाषा में कॉन्टेक्स्ट के साथ सलाह (मिट्टी/सीज़न/किस्म के आधार पर)
• फील्ड स्टाफ के लिए “सर्च टाइम” घटाना

4) डिजिटल ट्विन: खेत की “लैब” बनाना, मौसम की कैद तोड़ना

Bayer ने जिस कॉन्सेप्ट पर जोर दिया, वह है डिजिटल ट्विन—फील्ड टेस्टिंग नेटवर्क का हाई-फिडेलिटी डिजिटल प्रतिरूप, जहां लाखों संभावित एकड़ पर प्रदर्शन सिमुलेट किया जा सकता है।

इसका फायदा स्पष्ट है:

• वास्तविक दुनिया में आप मौसम से बंधे हैं (जुलाई में बारिश हुई/नहीं हुई)
• डिजिटल ट्विन में आप विविध परिस्थितियाँ बनाकर देख सकते हैं
• पाइपलाइन में आने वाले हाइब्रिड/विशेषताओं का तेज़ अनुमान

रिपोर्टेड प्रभाव: फसल प्रोडक्ट डिलीवरी समय 2 साल तक कम—जब सामान्य चक्र 7–10 साल होता है, तो यह बहुत बड़ा ऑपरेशनल लाभ है।

बायोटेक/फार्मा से समानता (सीरीज़ कनेक्शन)

फार्मा में डिजिटल ट्विन की सोच “इन-सिलिको ट्रायल्स” या “डिजिटल बायोलॉजी मॉडल” से मिलती-जुलती है: हर प्रयोग वास्तविक दुनिया में करना महँगा और धीमा है, इसलिए सिमुलेशन + अच्छे डेटा से निर्णय तेज़ होते हैं। कृषि में भी यही बात लागू है—पर शर्त वही: डेटा साफ, समृद्ध और लगातार अपडेट हो।

5) एजेंटिक AI और “वर्क का री-डिज़ाइन”: ऑटोमेशन से आगे की बात

बहुत संगठन AI को “ऑटोमेशन टूल” की तरह लगाते हैं—पुरानी प्रक्रिया को तेज़ कर देते हैं। लेकिन असली फायदा तब आता है जब आप प्रक्रिया को ही बदलते हैं।

एजेंटिक AI (multiple agents) की दिशा में व्यावहारिक रोडमैप यह हो सकता है:

1. नॉलेज एजेंट: नीतियाँ, SOP, उत्पाद-ज्ञान, नियामकीय नोट्स
2. फील्ड इंटेलिजेंस एजेंट: विजिट लॉग, रोग/कीट रिपोर्ट, फोटो-सारांश
3. सप्लाई एजेंट: स्टॉक-आउट जोखिम, मांग-पूर्वानुमान, रूट प्लानिंग
4. R&D एजेंट: प्रयोग डिज़ाइन सुझाव, परिणामों का सार, हाइपोथेसिस ट्रैकिंग

यह “चैट” नहीं; यह काम की नई असेंबली लाइन है।

जोखिम और गार्डरेल (कृषि में खासकर)

कृषि सलाह में गलती का असर किसान की आय पर पड़ता है। इसलिए GenAI रोलआउट में ये गार्डरेल गैर-परक्राम्य हैं:

• स्रोत-आधारित उत्तर (grounded responses): केवल आपके अनुमोदित दस्तावेज़/डेटा पर
• मानव अनुमोदन (human-in-the-loop): उच्च-जोखिम सलाह के लिए
• ऑडिट लॉग: किसने क्या पूछा, क्या सलाह मिली, किस डेटा से
• क्षेत्रीय वैरिएशन: एक राज्य की सलाह दूसरे में कॉपी-पेस्ट नहीं

“लोग यह भी पूछते हैं” (तेज़, काम की बातें)

क्या छोटे संगठन भी “डेटा मोअट” बना सकते हैं?

हाँ। 117 अरब पॉइंट्स की ज़रूरत नहीं। ज़रूरत है कि आप एक फसल/एक ज़ोन पर लगातार, भरोसेमंद डेटा इकट्ठा करें और उसे उपयोग-केस से जोड़ें।

स्मार्ट खेती में GenAI का सबसे पहला उपयोग-केस क्या होना चाहिए?

मेरे अनुभव में सबसे सुरक्षित और ROI-फ्रेंडली शुरुआत है: फील्ड टीम/एडवाइज़री टीम के लिए नॉलेज सर्च और SOP सहायक। इससे समय बचता है और गलत सलाह का जोखिम नियंत्रित रहता है।

ROI कैसे मापें?

कृषि में ROI को “केवल बिक्री” से मत बाँधिए। ये मीट्रिक्स ट्रैक करें:

• प्रति सलाह/केस पर लगा समय
• फील्ड विजिट्स/कस्टमर टचपॉइंट्स की संख्या
• गलत सिफारिश/क्लेम की दर
• स्टॉक-आउट/ओवरस्टॉक घटनाएँ

आपकी टीम के लिए 30-दिन का एक्शन प्लान (लीड्स के लिए भी उपयोगी)

अगर आप एग्री-इनपुट, एगटेक, या FPO नेटवर्क में AI अपनाना चाहते हैं, तो यह 30 दिनों का व्यावहारिक प्लान काम करेगा:

1. दिन 1–7: एक समस्या तय करें — जैसे “उत्पाद-ज्ञान खोजने में समय”
2. दिन 8–15: 50–100 दस्तावेज़ क्यूरेट करें — SOP, डोज़ चार्ट, FAQ, प्रशिक्षण सामग्री
3. दिन 16–23: छोटा पायलट — 20–30 फील्ड यूज़र्स, रोज़ाना फीडबैक
4. दिन 24–30: मीट्रिक्स और गार्डरेल — सटीकता, समय-बचत, एस्केलेशन नियम

अगर आप चाहें, मैं आपकी इंडस्ट्री (सीड, क्रॉप प्रोटेक्शन, एग्री-एडवाइज़री, या FPO) के हिसाब से यूज़-केस स्कोप, डेटा-चेकलिस्ट, और ROI डैशबोर्ड का टेम्पलेट भी साझा कर सकता/सकती हूँ—ताकि पायलट “डेमो” बनकर न रह जाए।

दिसंबर 2025 में सवाल यह नहीं है कि AI आएगा या नहीं। सवाल यह है: क्या आपके पास वह डेटा-संस्कृति है जो AI को खेत तक पहुँचाए?