21.07.2017

AgTech: „Mein Traktor Lenkt Sich Seit Heuer Selbst“

Die Sorge um die eigenen Daten und eine gewisse Scheu vor hochtechnologischen Maschinen – in der österreichischen Landwirtschaft steht man der Digitalisierung eher kritisch gegenüber.
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(c) Foto: Fotolia

Die frühen Abendstunden sind im nördlichen Weinviertel der perfekte Zeitpunkt, um die Saat zu säen. „Der Wind setzt aus und die Bedingungen sind ideal“, sagt Johannes Hiller-Jordan, der in Kattau einen Betrieb mit 39 Feldern leitet. Wäre nur nicht die schlechte Sicht. Ein normaler Traktor ließe sich nicht mehr präzise genug über das Feld steuern. Zumindest, wenn ein Mensch am Lenkrad sitzt. „Mein Traktor lenkt seit heuer selbst“, erklärt Hiller-Jordan. Ein Präzisions-GPS und ein Computersystem zum Nachrüsten sorgen dafür, dass Traktoren auf zwei Zentimeter genau ihre Bahnen fahren. Einsteigen muss Hiller-Jordan trotzdem. Aus rechtlichen Gründen, zum Wenden am Ende des Ackers und ganz einfach, weil es noch immer genug zu tun gibt. Der junge Landwirt kann sich nun voll auf die Kontrolle der Pflanzen und die Steuerung des Geräts konzentrieren.

Keine Experimente

Die Digitalisierung ist in der Landwirtschaft angekommen, noch sind die meisten Bauern aber vorsichtig. Knapp 40 Prozent der vom deutschen IT-Dachverband Bitkom 2016 in Deutschland befragten Landwirte haben Hightech-Landmaschinen wie Hiller-Jordan im Einsatz. Bei neueren Technologien wird die Luft bereits dünner: Auf Robotik setzen acht Prozent der Befragten, Drohnen haben nur vier Prozent im Einsatz. Bei Software ist die Situation ähnlich. „Intelligente Software“, gemeint ist etwa ein lernfähiges Steuersystem für Landmaschinen, verwendet nur ein knappes Fünftelund Farmmanagement-Plattformen sind nur bei zwölf Prozent der Befragten im Einsatz. „Landwirte kämpfen mit kleinen Margen und können es sich oft nicht leisten, viel herumzuexperimentieren“, meint David Saad, der für das Programm des Ag Tech-Accelerators des Raiffeisen Agro Innovation Labs verantwortlich ist. Will ein Startup eine neue Sprühtechnik für Düngemittel testen, müsse das auf einer großen Fläche passieren. Für Landwirte bedeutet das ein großes Risiko.

Angst um Daten

Landwirte plagt aber noch eine andere Sorge: die um ihre Daten. Viele fürchten, die Daten ihrer Betriebe an große Unternehmen zu verlieren und vielleicht sogar teuer zurückkaufen zu müssen. Nach Großbritannien ist diese Sorge in Deutschland am größten, wie eine Erhebung der Deutschen Landwirtschafts-Gesellschaft 2016 ergab. Ein Drittel der deutschen Bauern hat Angst um seine Daten. Startups müssen mit diesem Thema also besonders sensibel umgehen. Das weiß auch Andreas Prankl, der mit seinen Brüdern Johann und Peter und Franz Heinzlmaier das Startup Farmdoc gegründet hat. „Uns war von Anfang an klar, dass die Daten, die unser System sammelt, einen riesigen Wert haben.“ Er sieht vor allem diePolitik in der Pflicht. „Ich will ja auch nicht, dass sich meine Daten selbstständig machen“, sagt Prankl. Er sieht aber auch eine große Bereitschaft, Daten zur Verfügung zu stellen, wenn daraus auch ein Nutzen erwächst. „Landwirte vergleichen sich gerne“, glaubt Prankl, „früher am Stammtisch im Wirtshaus und heute eben im Internet.“ Auch Hiller-Jordan sieht das Thema eher entspannt: „Meine Ackerschlagdaten liegen auf einem Server in Österreich. Aber ich glaube, dass man auch vor den US-Konzernen nicht zu viel Angst haben sollte. Man bekommt ja auch gute Services dafür.“ Die Prankl-Brüder kommen selbst aus der Landwirtschaft, ihre Geschäftsidee ist aus dem eigenen Bedarf entstanden: eine App, die die Dokumentation übernimmt.

Redaktionstipps

Problemfeld Regionalisierung

Für Behörden, Partner und auch für die eigene Planung muss jeder Handgriff am Ackernachvollziehbar sein: Wann wurde wo wie viel Düngemittel ausgebracht, welche Pflanzenschutzmaßnahmen ergriffen und welches Saatgut verwendet? „Früher hat man sich am Abend noch hinsetzen müssen und die gesamte Dokumentation erledigt“, sagt Andreas Prankl. Farmdoc nutzt den GPS-Sensor des Smartphones, um die Daten direkt am Feld aufzuzeichnen. Die Digitalisierung dieser Ackerschlagkartei ist ein großes und heiß umkämpftes Gebiet. „Aufgrund der Aufzeichnungspflichten sind diese Apps leider immer sehr länderspezifisch“, erklärt Hiller-Jordan. „Mir würde 365FarmNet aus Deutschland gut gefallen, leider kann man es in Österreich nicht verwenden.“ Die gesetzlichen Rahmenbedingungen für Pflanzenschutz und Düngemittel sind je nach Region sehr unterschiedlich, aber auch natürliche Gegebenheiten und die Agrarstruktur. Farmdoc hat daher ein Konzept mit einem überregionalen Basismodul entwickelt, das leicht lokalen Gegebenheiten angepasst werden kann. „Zum Beispiel wird in Deutschland die Anbau- und Düngeplanung anders berechnet als in Österreich. Das können wir relativ schnell anpassen“, erklärt Prankl.

Bei dem Startup steht heuer die Internationalisierung an, nach Europa sollen  in zwei Jahren auch die USA und Kanada erobert werden, so der Plan. Damit stehen die vier Gründer vor einer großen Herausforderung. Prankl: „In Kanada hat der durchschnittliche Betrieb 300 Hektar – zum Vergleich: In Österreich sind es 18 bis 19 Hektar.“ In den USA stehe man zudem einer vergleichsweise wenig technikaffinen Zielgruppe gegenüber. Über GPS denken dort noch kaum Landwirte nach – das Wichtigste am Traktor seien ein Radio und eine gute Sitzfederung.

Investoren zurückhaltend

Diese starken regionalen Unterschiede machen eine Internationalisierung kompliziert und teuer. Leider ist es für Agrar-Startups oft zusätzlich schwierig, Investoren zu finden. „Das Problem beim Proof of Concept im Agrarbereich ist, speziell in der Bewässerung und Pflanzenzucht, dass man immer auf die Vegetationsperioden angewiesen ist“, erklärt David Saad vom Raiffeisen Agro Innovation Lab. Sprich, es dauert einfach wesentlich länger, um zu zeigen, dass eine Idee aufgeht. Da ist es ein Vorteil, wenn man auf Daten vergangener Entwicklungsjahre aufbauen kann. Bei Farmdoc ist genau das der Fall. „Man muss eben etwas vorausschauender planen, damit man die Entwicklungsumfänge zur rechten Zeit fertig hat“, erklärt Prankl. Im schlimmsten Fall verliere man aber eine ganze Saison. Vor allem, wenn es um die Ernte geht: „Die gibt es in unseren Breiten üblicherweise nur einmal im  .“ Allen Schwierigkeiten zum Trotz ist es dem Farmdoc-Team heuer gelungen, einen Investor an Land zu ziehen. Im Frühjahr ist der VC-Fonds TecNet Equity gemeinsam mit dem Manager Walter Riess als Business Angel bei dem Startup eingestiegen. Der Betrag im niedrigen sechsstelligen Bereich ist für den 50-Millionen- Euro-Fonds ein ungewöhnlich kleines Investment. Es solle aber nicht dabei bleiben, hieß es nach der Bekanntgabe.

Der Bedarf an Investoren, aber auch anderer Unterstützung ist im wachsenden Ag Tech-Bereich jedenfalls groß. Das Agro Innovation Lab hatte im vergangenen Jahr für den ersten Durchlauf des Accelerator- Programms 160 Bewerbungen. Saad erklärt sich den Trend auch damit, dass die Generation Startup auch sehr affin für Themen wie Nachhaltigkeit und ressourcenschonendes Wirtschaften sei. Das Innovation Lab sucht Startups aus allen landwirtschaftlichen Bereichen – von Landtechnik und Bewässerung bis hin zu Urban Farming und Forstwirtschaft. „Wir sind bewusst offen, weil Startups oft noch gar nicht wissen, für welchen Bereich ihre Technologie hilfreich ist“, meint Saad. International lassen sich aber klare Trends ausmachen. Einen klaren Schwerpunkt sieht Saad derzeit bei Smart Farming, zu dem neben klassischen Farm-Management- Systemen auch neue Konzepte für Precision Farming zählen. Aber auch Urban Farming und Bewässerung seien gerade ein großes Thema. David Saad: „Wasser ist eine knappe Ressource und auch landwirtschaftlich nutzbare Flächen werden durch das Städtewachstum knapper.“

Ag Tech-Zentrum Wieselburg

Nur 19 Bewerbungen für das Accelerator-Programm kamen 2016 aus Österreich. Die Szene ist nicht groß und – wie im Startup-Bereich generell – man kennt sich relativ rasch in Österreich, bestätigt auch Prankl. Als Firmenstandort hat sich Farmdoc nicht für Wien, sondern für Wieselburg in Niederösterreich entschieden – teilweise bedingt durch die Nähe zum elterlichen Betrieb. Die Stadt im Mostviertel hat aber auch Potenzial, zum Ag Tech-Zentrum Österreichs zu werden. Dort ist die Bundesanstalt für Landtechnik beheimatet, die mit dem Josephinum Research auch einen Fokus auf technische Innovationen hat. „Vielleicht entwickelt sich Wieselburg ja zum Silicon Valley der österreichischen Agrar-Startups“, so Prankl. Mit einem Nachteil, der die gesamte heimische Startup-Szene plagt: Gute Entwickler sind Mangelware und das gilt für Wieselburg leider noch mehr als für Wien. Auch deshalb hat Farmdoc in der Hauptstadt ein kleines Entwicklerbüro eröffnet.

Der Ag Tech-Bereich startet in Europa gerade erst. Wie groß das Potenzial für Startups ist, merkt man aber im Alltag am Feld. Das Aufrüsten eines Traktors zum Selbstlenker ist nach wie vor eine komplizierte Sache, erzählt Hiller-Jordan: „Es braucht schon eine gewisse Leidenschaft für Technik, damit man sich das antut.“

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vl. Patrick Ratheiser (EY), Rainer Kalkbrener (ACP), Sulejman Ganibegovic (KEBA Digital) und Hermann Erlach (Microsoft) | (c) brutkasten
vl. Patrick Ratheiser (EY), Rainer Kalkbrener (ACP), Sulejman Ganibegovic (KEBA Digital) und Hermann Erlach (Microsoft) | (c) brutkasten

„No Hype KI“ wird unterstützt von ACPEYITSVKEBA GroupLenovoMicrosoftONTEC AI und der Universität Graz.


„Die Vorstellung, dass man dank KI seine Hausaufgaben nicht machen muss, ist grundfalsch. Ganz im Gegenteil: Gerade hier ist es essenziell, bei der Datenqualität und der gesamten IT-Architektur eine saubere Basis zu schaffen“, konstatiert Rainer Kalkbrener, CEO von ACP, im Staffelfinale der brutkasten-Serie “No Hype KI”.

Mit diesem Befund ist er in der Expertenrunde nicht alleine. Der Fokus verschiebt sich von theoretischen Machbarkeiten hin zu den harten Bedingungen für echten Business Value, so der Tenor.

Österreichs Status quo und der Weg aus der Sandbox

Hermann Erlach, General Manager Austria bei Microsoft, weist auf ein aktuelles Studienergebnis hin: Österreich befindet sich bei der KI-Nutzung weltweit in den Top 20. Während Konsument:innen die Technologie im privaten Alltag bereits intensiv nutzen würden, zeige sich im Unternehmensbereich – insbesondere im Mittelstand – jedoch noch Aufholbedarf bei der Adaption. Für Patrick Ratheiser, Director & Head of AI bei EY, ist dabei klar: Der wahre geschäftliche Mehrwert liege oft nicht in hochgradig gehypten Vorzeigeprojekten. “Es sind oft die unscheinbaren Machine-Learning-Lösungen und Prozessautomatisierungen, die den Unternehmen wirklich helfen”, sagt er.

Dennoch stecken derzeit viele Initiativen noch in isolierten Experimentierphasen fest. Sulejman Ganibegovic, CEO KEBA Digital, fordert daher mehr Risikobereitschaft, um Projekte aus der geschützten Laborumgebung in den produktiven Betrieb zu überführen. Sein Appell an die Entscheidungsträger:innen: „Lieber ist man einmal mutig und wagt den Schritt aus der geschützten Laborumgebung, anstatt sich zweimal feige davor zu drücken, endlich etwas Produktives umzusetzen“. Man müsse akzeptieren, dass auch eine KI-Lösung, die nicht zu 100 Prozent fehlerfrei funktioniert, bereits einen enormen Mehrwert liefern kann.

KI als unbestechlicher Spiegel der Datenqualität

Dass dieser Weg in die erfolgreiche Produktivität zwingend über saubere Datenstrukturen führt, ist breiter Konsens in der Runde. Kalkbrener warnt, dass die KI durch ihre weitreichenden Suchkapazitäten “schonungslos die Schwächen von bestehenden Systemen aufdeckt”. Denn ohne eine funktionierende Data-Governance, so der ACP-Chef “führt das am Anfang oft zu bösen Überraschungen, wenn plötzlich intern sensible Dokumente wie Gehaltslisten oder Passwort-Dateien dank KI für weite Teile der Belegschaft auffindbar werden.”

Auch Ratheiser betont, dass der bloße Import von unstrukturierten Firmendaten in ein KI-Sprachmodell keine Wunder bewirke: „Die Arbeit, die wir seit 20 Jahren bei der Datenqualität und beim Aufräumen versäumt haben, kann jetzt nicht einfach die KI für uns lösen“.

Regulierung: Innovationsbremse oder Türöffner?

Neben der internen Datenorganisation bestimmt auch der externe Rahmen maßgeblich, wie schnell KI im Unternehmensalltag ankommt. Ein differenziertes Bild zeichnen die Experten daher bei der Debatte um den europäischen AI Act. Für Ratheiser stellt das risikobasierte Regelwerk eine notwendige Basis dar, um den breiten Rollout von Use-Cases sicher skalierbar zu machen. “Ohne klare Policies und Governance sind autonome KI-Agenten im Unternehmen auf Dauer nicht steuerbar”, so der EY-Experte. Ähnlich pragmatisch sieht das Ganibegovic aus Sicht der Industrie. Er argumentiert, dass verbindliche Spielregeln gerade bei kritischen B2B-Infrastrukturen als Türöffner fungieren: „Wenn man KI in sensiblen Bereichen einsetzen möchte, braucht es einen Rahmen, der Vertrauen schafft. Klare Gesetze untermauern dieses Vertrauen und bringen Kunden dazu, sich für neue Anwendungen zu öffnen“.

Kalkbrener hingegen äußert sich deutlich kritischer. Er warnt, dass Regulatorien oft innovationsfeindlich seien und die Geschwindigkeit im Markt drosseln würden. “Man darf nicht den Fehler machen, aus Angst vor Regulierungen alle potenziellen Probleme schon im Vorfeld lösen zu wollen”, so der CEO. Europa verliere sonst in der globalen Wirtschaft an Wettbewerbsfähigkeit.

Der kulturelle Wandel: Menschen als „Manager von Agenten“

Letztlich entfalten aber weder saubere Daten noch die besten regulatorischen Rahmenbedingungen ihre Wirkung, wenn die Belegschaft nicht mitzieht – ein Befund, der sich übrigens wie ein roter Faden durch die gesamte “No Hype KI”-Staffel zog. Die massiven Auswirkungen auf die Unternehmenskultur bilden laut den Experten den entscheidenden Hebel für die Zukunft. Erlach prognostiziert den Aufstieg sogenannter „Frontier Firms“, die KI ganz selbstverständlich neben Kapital und menschlicher Arbeitskraft als elementaren Produktionsfaktor begreifen. Der organisatorische Durchbruch gelinge dann, „wenn jeder im Unternehmen beginnt, als Manager von Agenten zu agieren und den eigenen Job mithilfe von KI zu optimieren“. Mitarbeiter:innen, die diese Tools aktiv nutzen, würden vom Management als hochproduktiv wahrgenommen, während Verweigerer an Leistungsfähigkeit dramatisch zurückfielen.

Dass dieser Wandel die Teams bereits spürbar verändert, bestätigt Ganibegovic aus der Praxis: Wenn man ein AI-natives Team mit KI-Tools ausstatte, forme man quasi ein Team von „Avengers“ mit enormer Schlagkraft, das traditionelle Entwicklungszyklen im Softwarebereich massiv verkürzen könne. Um diesen Zustand jedoch flächendeckend zu erreichen, sei ein gezieltes Befähigen der Belegschaft notwendig, meint Ratheiser. Unternehmen müssten aktiv in den Aufbau von KI-Kompetenzen (Literacy) investieren, um Berührungsängste zu minimieren und den produktiven Umgang mit den neuen Werkzeugen strategisch im Arbeitsalltag zu verankern.

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