OECD: Künstliche Intelligenz für widerstandsfähige und inklusive Agri-Food-Systeme

Die OECD veröffentlichte am 5. Juni 2026 über ihre Plattform OECD.AI Wonk eine Analyse, verfasst von Marten van den Berg und Sara Rendtorff-Smith, darüber, wie künstliche Intelligenz globale Agri-Food-Systeme (Agrar-Ernährungssysteme) stärken kann. Der Text geht von der Tatsache aus, dass diese Systeme unter wachsendem Druck durch Klimawandel, fragile Lieferketten und Arbeitskräftemangel stehen.

Warum stehen Ernährungssysteme unter Druck?

Die globale Produktion und Verteilung von Lebensmitteln steht vor einer Reihe gleichzeitiger Herausforderungen. Der Klimawandel verändert die Anbaubedingungen und erhöht die Häufigkeit von Dürren, während die Lieferketten immer anfälliger für Störungen werden. Hinzu kommt der Arbeitskräftemangel in der Landwirtschaft, der die Produktion zusätzlich belastet.

In diesem Kontext sieht die OECD künstliche Intelligenz als ein Werkzeug, das die Widerstandsfähigkeit und Inklusivität der Systeme erhöhen kann — also sie befähigt, Schocks besser zu verkraften, und sie für alle Beteiligten zugänglicher macht, nicht nur für die großen Akteure.

Welche drei zentralen Hürden identifiziert die OECD?

Die Analyse hebt drei Hürden hervor. Die erste sind isolierte Daten: Agrardaten sind zwischen Ministerien, Akteuren der Kette und Staaten aufgeteilt, sodass sie nicht frei dorthin fließen können, wo sie am nützlichsten wären. Diese Zersplitterung bremst die Entwicklung wirksamer KI-Lösungen.

Die zweite Hürde ist die Zugänglichkeit. Die meisten KI-Werkzeuge erreichen Kleinbauern nicht, obwohl diese etwa ein Drittel der weltweiten Lebensmittel anbauen. Der Grund ist ein Mangel an digitaler Infrastruktur bei diesen Erzeugern. Die dritte Hürde betrifft das Skalieren: Die Verbreitung erfolgreicher Pilotprojekte wird durch Cyberbedrohungen und eine Infrastrukturlücke gebremst.

Wie groß ist das tatsächliche Potenzial von KI in der Landwirtschaft?

Um die Möglichkeiten zu veranschaulichen, nennt die OECD konkrete Beispiele. Präzises Sprühen (Precision Spraying), bei dem KI die Ausbringung von Mitteln genau dorthin lenkt, wo sie nötig ist, kann den Pestizideinsatz um 30 % senken. Das bringt sowohl ökologische als auch Kosteneinsparungen.

Ein weiteres Beispiel betrifft die Widerstandsfähigkeit gegen Klimaschocks: KI-identifizierte dürreresistente Kulturen können die Erträge in Trockenzeiten um 25 % steigern. Solche Ergebnisse zeigen, dass die Technologie bereits greifbare Vorteile bietet — vorausgesetzt, sie lässt sich über die Pilotphase hinaus verbreiten.

Was empfiehlt die OECD?

Die zentrale Empfehlung der Analyse ist eine stärkere internationale Zusammenarbeit. Die OECD ruft zur Koordination über ihre eigenen Mechanismen und über GPAI (Global Partnership on AI, Globale Partnerschaft für künstliche Intelligenz) auf, um interoperable Datenökosysteme aufzubauen — Systeme, in denen Daten sicher und sinnvoll zwischen den Beteiligten fließen können.

Der zweite Schwerpunkt liegt auf bauernzentrierten Lösungen, insbesondere für kleine Erzeuger, die bislang außerhalb der Reichweite von KI-Werkzeugen lagen. Damit verknüpft die OECD das technologische Potenzial mit der Frage der Gerechtigkeit: Der Nutzen künstlicher Intelligenz in Ernährungssystemen sollte auch jene erreichen, die einen erheblichen Teil der weltweiten Lebensmittel anbauen, und nicht den digital am besten ausgestatteten Akteuren vorbehalten bleiben.