La prossima rivoluzione agricola dell’India sarà alimentata dall’intelligenza artificiale, ha affermato il ministro della Scienza e della Tecnologia Jitendra Singh al vertice AI4Agri 2026 di Mumbai, posizionando l’intelligenza artificiale come pilastro centrale della politica agricola, della ricerca e degli investimenti. Intervenendo alla Conferenza globale sull'intelligenza artificiale in agricoltura e al vertice degli investitori 2026, il ministro ha affermato che l'intelligenza artificiale potrebbe offrire soluzioni scalabili a vincoli strutturali di lunga data, tra cui condizioni meteorologiche irregolari, mercati frammentati e lacune informative.
Singh ha legato la spinta alla missione India AI da 10.372 crore di rupie (circa 1,25 miliardi di dollari), che sta costruendo capacità di calcolo sovrane, set di dati e infrastrutture di avvio. Ha sottolineato BharatGen, un ampio ecosistema di modelli linguistici-sostenuto dal governo, che ha lanciato "Agri Param", un modello incentrato sull'agricoltura-operante in 22 lingue indiane per espandere l'accesso ai servizi di consulenza. Ha anche citato gli investimenti nella mappatura dei droni e dei satelliti per rafforzare i dati del suolo e del territorio e l’integrazione dell’intelligenza artificiale con i sistemi di allerta precoce sul clima per aiutare gli agricoltori a gestire meglio i rischi.
Con 140 milioni di aziende agricole, la maggior parte delle quali piccole e marginali, Singh sostiene che anche modesti incrementi di efficienza potrebbero sbloccare un valore sostanziale. Se gli avvisi basati sull'intelligenza artificiale-aiutassero ciascun agricoltore a risparmiare 5.000 rupie all'anno, il settore potrebbe generare un valore aggiunto stimato a 70.000 crore di rupie (circa 8,4 miliardi di dollari) ogni anno. Il Bilancio dell'Unione per il periodo 2026-2027 ha proposto "Bharat-VISTAAR", uno strumento di intelligenza artificiale multilingue che integra database agricoli nazionali per fornire indicazioni personalizzate, mentre il governo invita gli investitori a sostenere piattaforme agricole-AI scalabili piuttosto che progetti pilota isolati.
