L’agroalimentare italiano evolve verso modelli predittivi e automatizzati. Sensori, machine learning e sistemi intelligenti migliorano rese, qualità e tracciabilità, riducendo sprechi e impatto ambientale lungo tutta la filiera. I casi Agrintesa, Barilla, Cortilia e Grana Padano
Il sistema agroalimentare italiano vale circa 700 miliardi di euro, quasi il 15% dell’economia nazionale nel suo complesso, confermandosi un settore cardine della nostra economia. L’Annuario dell’Agricoltura Italiana del CREA (Consiglio per la ricerca in agricoltura e l’analisi dell’economia agraria) registra il rafforzamento delle imprese più strutturate anche grazie all’affermazione di forme organizzate più evolute e complesse: reti di impresa (in crescita del 5,9%) e forme cooperative (+11,2%). Continua, invece, il trend di fuoriuscita dal settore agricolo delle unità produttive (-1,5%), e permangono alcune debolezze, legate alla forte frammentazione, alla scarsa natalità imprenditoriale e al ritardo generazionale.
I dati Ismea fotografano un nuovo massimo storico per l’export agroalimentare italiano nel 2025, che tocca i 73 miliardi di euro, in aumento del 5% rispetto all’anno precedente. In buona salute le produzioni a Indicazione Geografica (IG), leva strategica per il Made in Italy agroalimentare, che registrano una crescita sia del valore della produzione, intorno ai 21 miliardi di euro, sia dell’export, con un andamento favorevole sia nei mercati europei (+9,4%) sia in quelli extra-europei (+17,8%). Grazie al PNRR sono in atto interventi strutturali senza precedenti per sostenere la transizione ecologica e digitale del settore, rafforzare la competitività delle imprese e aumentare la resilienza di filiere e territori. Aumentati da 3,6 a 8,9 miliardi gli investimenti sulle misure a titolarità del Ministero dell’Agricoltura, della Sovranità Alimentare e delle Foreste, destinati a oltre 35mila progetti attivi su cinque asset: logistica, energie rinnovabili, innovazione e meccanizzazione, contratti di filiera, gestione delle risorse idriche. Anche grazie a questi contributi, nonostante il contesto globale segnato sempre più da instabilità geopolitica, crisi climatica e tensioni economiche, il settore agroalimentare italiano continua a spingere sull’innovazione digitale, lungo tutta la filiera produttiva.
Secondo la ricerca dell’Osservatorio Smart AgriFood del Politecnico di Milano e dell’Università di Brescia, nel 2025 il mercato italiano dell’Agricoltura 4.0 raggiunge i 2,5 miliardi di euro, in aumento del 9% rispetto all’anno precedente. Il livello di maturità digitale nel settore resta ancora molto eterogeneo: il 9% delle aziende agricole è “digitalmente maturo”, il 33% è “in cammino” verso una maggiore digitalizzazione, il restante 58% è ancora in ritardo. La crescita è trainata principalmente dalle soluzioni software: i Farm Management Information System (FMIS) registrano un incremento del 17%, mentre i Decision Support System (DSS) crescono del 26%. Algoritmi predittivi e modelli di analisi dati permettono di ridurre gli sprechi, supportare l’agricoltura di precisione, migliorare la qualità del prodotto e ottimizzare consumi energetici e gestione delle risorse. Soluzioni analytics supportano decisioni operative più precise, identificando inefficienze e prevedendo fluttuazioni della domanda. Tornano positivi anche gli investimenti in macchinari connessi (+2%) e in soluzioni di telemetria e controllo (+3%).
MENO SPRECHI, PIÙ EFFICIENZA
Secondo dati FAO, oltre un terzo del cibo prodotto al mondo va perso o sprecato, lungo l’intera catena di approvvigionamento alimentare: nell’azienda agricola, durante la trasformazione e la lavorazione, nei negozi, nei ristoranti e in ambito domestico. Non è solo un problema etico e sociale, si tratta anche di un notevole impatto sull’ambiente: lo spreco alimentare è responsabile di quasi il 10% delle emissioni globali di gas serra, cinque volte quanto generato dall’aviazione. Per produrre cibo che non verrà mai mangiato vengono dedicati il 28% dei terreni agricoli, 1,4 miliardi di ettari, un’area maggiore dell’intera Europa, e un quarto dell’acqua dolce utilizzata in agricoltura. Nell’ultimo report dell’Osservatorio Waste Watcher International, si legge che nel mondo vengono sprecate ogni anno 1,05 miliardi di tonnellate di cibo.
In Italia lo spreco alimentare rimane sopra la media europea: le ultime rilevazioni Waste Watcher attestano uno spreco settimanale medio pro capite di 555,8 grammi per l’Italia, in riduzione rispetto ai 683 grammi dell’anno precedente, ma ancora lontano dai 369,7 grammi, obiettivo fissato per il 2030. L’ONU chiede di dimezzare perdite e sprechi alimentari entro il 2030, in tutti i segmenti della filiera. L’Europa, recentemente, ha rivisto i suoi obiettivi: -10% nello spreco in trasformazione e manifattura e -30% pro capite nei consumi finali. Per centrare questi traguardi, un contributo decisivo arriva dall’intelligenza artificiale (AI), che sta rivoluzionando la lotta allo spreco alimentare, offrendo soluzioni innovative per ottimizzare la catena di approvvigionamento, ridurre gli invenduti nei supermercati e gestire meglio le scorte domestiche.
Gli algoritmi di AI sono anche in grado di adattare in tempo reale i prezzi dei prodotti vicini alla scadenza, incentivandone l’acquisto prima che diventino rifiuti. Esistono, poi, app intelligenti basate su AI che aiutano a pianificare la spesa, monitorare le scadenze dei prodotti nel frigorifero e suggerire ricette basate sugli ingredienti disponibili, riducendo lo spreco domestico. Sistemi di visione artificiale sono anche in grado di controllare la qualità dei prodotti lungo la filiera, monitorandone la freschezza, riuscendo ad identificare precocemente quelli che stanno per deteriorarsi, per reindirizzarli verso mercati secondari, o verso piattaforme digitali e App, come Too Good To Go, che a loro volta utilizzano AI per connettere rapidamente produttori e consumatori finali per smaltire l’invenduto a fine giornata.
Un’azienda che fa tesoro di queste soluzioni è Cortilia, food-tech company italiana di prodotti alimentari freschi a filiera corta, nata quindici anni fa con l’obiettivo di consegnare direttamente a casa dei propri clienti, in meno di 24 ore, gli alimenti qualitativamente migliori offerti dalle piccole aziende agricole del territorio. Cortilia, che lo scorso anno ha fatturato 46 milioni di euro, usa soluzioni AI per assistere i propri clienti nella selezione dei loro prodotti preferiti e migliorare i servizi di logistica. Fin dalla fondazione, ha sviluppato il proprio business sugli advanced analytics, per passare all’utilizzo di algoritmi di machine learning, deep learning e reinforcement learning. Questa tecnologia, attraverso l’analisi dei dati storici, viene impiegata nell’ambito di più processi aziendali: aiuta a fornire ai clienti suggerimenti personalizzati in fase di acquisto e a prevedere con molta precisione quali prodotti e in quali quantità.
La stessa tecnologia aiuta l’azienda anche lato offerta, permettendo agli agricoltori di conoscere in anticipo i consumi più frequenti e, allo stesso tempo, di comunicare a Cortilia i prodotti stagionali di cui hanno più disponibilità, in modo da incrociare domanda e offerta: i produttori possono confezionare solo quello che sarà effettivamente ordinato e trasportato, riducendo sensibilmente gli sprechi.
SUPPLY CHAIN INTELLIGENTE
I sistemi AI contribuiscono ad aumentare l’efficienza della supply chain, trasformando la gestione logistica da un modello reattivo a uno predittivo, migliorando drasticamente l’efficienza operativa e riducendo gli sprechi. In primo luogo, l’automazione dei magazzini accelera le attività logistiche: l’uso di robotica, potenziata da algoritmi di AI, sfrutta al meglio il layout del magazzino e accelera le operazioni di picking, riducendo gli errori umani e i costi operativi dei prelievi. La logistica intelligente calcola percorsi dinamici che tengono conto del traffico e delle condizioni atmosferiche, e questo permette da un lato di ottimizzare i percorsi del trasporto tradizionale della catena del freddo riducendo tempi di consegna, consumo di carburante, emissioni di CO2, dall’altro lato consente di prevenire il deterioramento delle merci durante il transito.
Inoltre, sistemi basati su AI e Blockchain garantiscono la tracciabilità totale, permettendo di individuare immediatamente l’origine di eventuali contaminazioni e limitando i ritiri di prodotti a lotti specifici anziché a intere linee. Per quanto riguarda produzione e distribuzione, algoritmi di machine learning analizzano dati storici, tendenze di mercato e previsioni meteo, correlandoli con eventi locali per prevedere i trend di consumo con estrema accuratezza: questo permette ai produttori e alla GDO di ricevere chiare indicazioni su cosa e quanto produrre, per gestire al meglio la quantità di cibo necessaria, pianificando le scorte, evitando sovrapproduzioni e riducendo l’invenduto, le rotture di stock e le scadenze dei prodotti deperibili. Sensori IoT, nel frattempo, monitorano la temperatura e l’integrità dei prodotti lungo tutto il percorso, garantendo il rispetto degli standard di sicurezza e facilitando richiami rapidi in caso di necessità.
Barilla sfrutta l’analisi avanzata dei dati per gestire la complessità dei mercati globali, e utilizza l’AI per monitorare l’inventario globale e prevedere la domanda dei consumatori, ottimizzando ordini e consegne per ridurre i tempi di attesa e i costi logistici. Inoltre, implementa sistemi di monitoraggio in tempo reale dei trasporti, che permettono di analizzare le prestazioni della distribuzione e migliorare il tasso di consegna puntuale ai clienti. Barilla integra soluzioni basate su AI in ogni fase della sua filiera, dal campo di grano fino alla tavola del consumatore, non solo per migliorare l’efficienza operativa, ma anche per garantire la sostenibilità ambientale e la qualità dei prodotti. Direttamente in campo, Barilla supporta gli agricoltori con strumenti digitali avanzati: un’applicazione gratuita con funzionalità AI permette di identificare in tempo reale, tramite la fotocamera dello smartphone, le malattie e le avversità del frumento. Inoltre una piattaforma AI addestrata su dati meteorologici consiglia il momento ideale per la semina, la concimazione e i trattamenti.
Nel comparto della pasta, sistemi di visione artificiale analizzano migliaia di chicchi di grano duro al secondo, individuando in tempo reale eventuali difetti o anomalie. Le soluzioni basate su intelligenza artificiale, integrate nei processi di selezione, consentono lo scarto immediato dei chicchi con imperfezioni cromatiche o macchie, garantendo che alla fase di molitura arrivi esclusivamente materia prima conforme agli standard. Un approccio che migliora la qualità complessiva del prodotto e riduce la variabilità lungo il processo produttivo. La digitalizzazione degli stabilimenti consente oggi di combinare controllo qualità ed efficienza energetica attraverso piattaforme AI integrate con sensori industriali e sistemi di automazione. Il monitoraggio continuo dei parametri produttivi permette interventi tempestivi sulle anomalie e una gestione dinamica delle linee. In presenza di variazioni minime nella doratura, per esempio, gli algoritmi regolano automaticamente temperatura e velocità di lavorazione, migliorando uniformità del prodotto e riducendo gli scarti industriali.
DRONI, ROBOT E ANALYTICS
Secondo i dati dell’Osservatorio, il tasso di abbandono delle soluzioni digitali da parte delle aziende utilizzatrici è praticamente nullo: chi le adotta ha benefici in linea o superiori alle aspettative e tende a proseguire negli investimenti. Nel 2025 la superficie agricola coltivata con tecnologie digitali copre il 10% del totale, in lieve aumento rispetto al 9,5% dell’anno precedente.
«La vera sfida è coinvolgere oltre la metà del tessuto agricolo, che non ha ancora intrapreso questo percorso» – dichiara Andrea Bacchetti, direttore dell’Osservatorio Smart Agrifood. «Per farlo, è necessario intervenire sui fattori strutturali, come la frammentazione e le ridotte dimensioni aziendali, ma anche rafforzare competenze, cultura dell’innovazione e strumenti di accompagnamento agli investimenti. Solo così la trasformazione digitale diventa realmente sistemica e inclusiva».
L’AI entra stabilmente anche nelle aziende agricole italiane. Oggi l’8% degli agricoltori utilizza strumenti di intelligenza artificiale e machine learning, spesso gestibili direttamente da smartphone, per migliorare decisioni operative, controllo dei processi e gestione delle colture. Le ricadute riguardano produttività, qualità del lavoro e ottimizzazione delle rese, con una progressiva riduzione delle attività più ripetitive. La trasformazione è più avanzata nell’industria della trasformazione alimentare, dove il 18% delle aziende ha introdotto applicazioni AI e oltre la metà sta valutando nuove sperimentazioni. A trainare il mercato contribuiscono anche i provider tecnologici: l’80% punta infatti a sviluppare a breve nuove piattaforme AI dedicate all’agrifood.
Il confronto internazionale evidenzia però un ritardo rispetto ai mercati più maturi. Secondo BCC Research, il mercato globale dell’AI nel Food & Beverage è destinato a crescere dai 10,8 miliardi di dollari del 2024 ai 50,6 miliardi del 2030, con un tasso medio annuo del 29,6%. L’integrazione dell’intelligenza artificiale nell’agricoltura di precisione accelera la transizione del settore verso modelli gestionali data-driven. Le applicazioni AI vengono utilizzate soprattutto nelle attività in campo aperto – che rappresentano il 62% dei progetti – per il monitoraggio delle colture, la gestione irrigua e il controllo delle infestanti. Crescono anche le applicazioni dedicate all’efficienza operativa (31%) e ai sistemi di qualità e tracciabilità di filiera (29%). Droni, sensori ottici e piattaforme di analytics consentono di raccogliere e analizzare grandi quantità di dati agronomici per ottimizzare la produttività dei terreni e individuare le colture più adatte alle specifiche condizioni ambientali. Parallelamente, sistemi avanzati di image analysis monitorano lo stato vegetativo delle colture e identificano precocemente malattie, stress idrico ed erbe infestanti, permettendo interventi mirati e tempestivi.
L’approccio predittivo consente di irrigare e utilizzare fertilizzanti o pesticidi solo dove necessario, riducendo consumi idrici, impatto ambientale e dispersione di sostanze chimiche nel suolo e nelle falde. Gli algoritmi AI supportano inoltre la previsione del momento ottimale di raccolta, migliorando resa produttiva e qualità nutrizionale. La trasformazione coinvolge anche automazione e robotica agricola. Trattori autonomi, mietitrebbie autoguidate e robot specializzati eseguono attività di precisione come semina, potatura e raccolta con supervisione umana minima. Cresce inoltre l’impiego di robot dotati di telecamere 3D, utilizzati per aumentare l’efficienza nelle operazioni di raccolta.
Anche l’industria della trasformazione alimentare utilizza da tempo sistemi di visione artificiale e sensoristica intelligente per ottimizzare manipolazione, sicurezza e qualità degli alimenti. Tecnologie continuamente evolute che aiutano le aziende a migliorare standard igienici, conformità normativa ed efficienza operativa lungo tutta la filiera. Secondo Chiara Corbo, direttrice dell’Osservatorio Smart AgriFood, l’intelligenza artificiale nel settore agrifood rappresenta un fattore di accelerazione dello sviluppo del settore, ma la sua piena affermazione dipende dalla capacità di affrontare con visione e responsabilità temi cruciali come la governance dei dati, la concentrazione tecnologica e il digital divide.
«È necessario fare molta attenzione al disallineamento tra la velocità di innovazione dei provider tecnologici e la capacità di investimento delle imprese, promuovendo programmi di inclusione digitale, in particolare a favore di agricoltori e PMI, adottando inoltre strategie che riconoscano nel dato una leva competitiva centrale lungo tutta la filiera, a partire dagli attori a monte».
Come nel caso di Agrintesa, una delle più importanti aziende nel settore ortofrutta in Italia, nata nel 2007 a Faenza (Ra) e che riunisce una comunità di quattromila aziende agricole prevalentemente di piccole e medie dimensioni. La crescente domanda dei mercati internazionali impone standard qualitativi sempre più elevati. Per l’export, inoltre, il grado di maturazione rappresenta un fattore critico, poiché anche piccole difformità possono compromettere la tenuta dell’intero carico lungo la filiera. In questo contesto Agrintesa integra soluzioni di intelligenza artificiale nei propri processi di selezione, su una produzione che supera le 440mila tonnellate all’anno.
Per esempio, il sistema di scansione dedicato ai kiwi e alle susine consente un’analisi ad alta precisione grazie alla tecnologia di riconoscimento visivo HDiA (High Definition Innovative Agrovision), che permette di rilevare parametri chiave come peso, diametro, colore e qualità del frutto, classificandolo automaticamente secondo i diversi standard produttivi. L’adozione di queste soluzioni contribuisce al raggiungimento degli obiettivi aziendali: incremento della qualità, riduzione delle contestazioni da parte dei clienti e maggiore efficienza operativa lungo il processo di selezione. Al centro del sistema vi è un modello di machine learning che, attraverso il riconoscimento visivo intelligente, si aggiorna continuamente, migliorando progressivamente la propria capacità di analisi e consolidando un vantaggio competitivo basato sui dati e sull’automazione dei processi.
FILIERA TRACCIABILE CON L’AI
Sul fronte ambientale, l’agricoltura italiana continua a registrare progressi nella riduzione delle emissioni climalteranti, che risultano in calo del 15% rispetto al 1990. Nonostante il miglioramento, il comparto mantiene un’incidenza stabile pari all’8,4% sul totale nazionale, con il metano (44%) e il protossido di azoto (29%) che restano le principali fonti emissive. Parallelamente, il settore accelera la transizione verso modelli produttivi più sostenibili e circolari. In Italia, il 74% delle aziende agricole adotta già almeno una pratica di economia circolare basata sull’uso efficiente e rigenerativo delle risorse naturali. Nel 53% dei casi si tratta di approcci di agricoltura integrata o conservativa, orientati alla tutela della biodiversità e al mantenimento degli ecosistemi. Positivo anche l’impiego di soluzioni orientate al riuso delle risorse: il 48% delle imprese utilizza materie prime derivate da scarti di processo, acqua riutilizzata ed energia da fonti rinnovabili. A questo si affianca la valorizzazione delle eccedenze produttive, che interessa il 38% delle aziende, mentre il 33% è attivo nel riutilizzo di scarti e biomasse come materie prime secondarie, fertilizzanti agricoli o altre applicazioni a valore aggiunto.
Sul fronte della sostenibilità e della trasparenza, l’integrazione tra AI e blockchain rafforza la tracciabilità della filiera agroalimentare, tutelando i marchi di qualità e garantendo il rispetto di standard etici e ambientali lungo tutto il processo produttivo. L’automazione dei controlli riduce gli errori legati alla manipolazione umana, limitando gli sprechi alimentari e contenendo i costi lungo la catena del valore. In ambito industriale, l’impiego di sensori, sistemi a ultrasuoni e imaging a fluorescenza consente una rilevazione più accurata di residui alimentari e potenziali contaminazioni microbiologiche.
Infine, l’AI supporta la misurazione delle performance di sostenibilità, sempre più centrale sia per la resilienza delle supply chain sia per la conformità normativa. Il rating ESG assume infatti un ruolo strategico, influenzando l’accesso al credito, la competitività nei bandi pubblici e il posizionamento nelle filiere internazionali. Con l’introduzione della direttiva europea CSRD, la rendicontazione di sostenibilità diventa progressivamente un obbligo anche per le imprese di minori dimensioni.
Un caso interessante di approccio integrato tra sostenibilità e innovazione digitale arriva dal Consorzio Tutela Grana Padano, realtà nata nel 1954 e oggi composta da oltre 140 aziende della filiera lattiero-casearia. Il Consorzio svolge un ruolo centrale nel coordinamento del sistema produttivo, agendo come garante di qualità, sostenibilità e redditività lungo l’intera catena del valore, dagli allevatori ai caseifici fino al consumatore finale. Oltre alle attività di tutela, promozione e valorizzazione del Grana Padano DOP – la cui produzione ed export sono in costante crescita – il Consorzio è molto impegnato nella transizione digitale della filiera. In questo contesto si inserisce il progetto MOREGRANA, orientato a migliorare efficienza, sostenibilità e competitività del comparto attraverso l’utilizzo avanzato dei dati e delle tecnologie digitali.
L’obiettivo è ottimizzare la sostenibilità ambientale della produzione di latte destinato al Grana Padano, integrando strumenti di agricoltura e zootecnia di precisione per una gestione più efficiente dei nutrienti lungo l’intero ciclo produttivo: dal campo alla stalla, fino alla gestione dei reflui e al loro ritorno al suolo. Il progetto introduce sistemi di monitoraggio avanzato dell’efficienza produttiva del latte e della dieta bovina, grazie all’integrazione di fonti dati eterogenee e soluzioni digitali interconnesse. L’uso dell’intelligenza artificiale consente lo sviluppo di strumenti di tracciabilità end-to-end del processo produttivo, rafforzando la trasparenza della filiera e il controllo delle performance lungo tutta la catena.
