L’agricoltura lattiero-casearia basata sull’intelligenza artificiale ha trovato finora il suo impiego più ambizioso: non in un laboratorio della Silicon Valley né in un campus agrotecnologico europeo, ma nei villaggi del Gujarat, in India, dove 36 lakh (3,6 milioni) donne produttrici di latte sono ora servite da un’assistente AI di nome Sarlaben.
Amul, la più grande cooperativa lattiero-casearia del mondo, ha lanciato quella che chiama Amul AI: una piattaforma costruita su cinque decenni di dati cooperativi, progettata per fornire a ogni agricoltore della sua rete 24 ore su 24, una guida personalizzata nella propria lingua.
Amul è stato lanciato poco prima dell’AI Impact Summit 2026 in India e sostenuto dal Ministero dell’elettronica e dell’informatica (MeitY) con la Fondazione EkStep. Si tratta di un banco di prova per verificare se l’intelligenza artificiale – quella di cui si discute nei consigli di amministrazione e nei forum politici a livello globale – possa effettivamente raggiungere l’ultimo miglio.
Incontra Sarlaben: l’assistente AI per l’allevamento di vacche da latte
Sarlaben attinge da uno degli archivi di dati agricoli più completi dell’India. È accessibile tramite l’app mobile Amul Farmer – già scaricata da oltre 10 lakh (un milione) di utenti su Android e iOS – nonché tramite chiamate vocali per gli agricoltori che utilizzano cellulari o telefoni fissi.
Il sistema è integrato con il sistema automatico di raccolta del latte (AMCS) di Amul e con l’applicazione Pashudhan, consentendogli di offrire una guida personalizzata e specifica per il bestiame.
Ciò che rende Amul AI sostanzialmente diverso dalla maggior parte dei chatbot agricoli è la portata dei suoi dati di addestramento. La piattaforma è stata costruita su una dorsale digitale che gestisce oltre 200 crore (due miliardi) di transazioni di approvvigionamento di latte all’anno, registri di trattamenti veterinari di oltre 1.200 medici che coprono quasi 3 crore (30 milioni) di bovini, circa 70 lakh (sette milioni) di inseminazioni artificiali condotte ogni anno, immagini satellitari ISRO per la mappatura della produzione di foraggio e un censimento del bestiame condotto ogni cinque anni.
Ogni animale nel sistema ha un ID univoco, con registrazioni individuali del consumo di mangime, della storia delle malattie e dello stato di mungitura. “Amul AI significa fornire informazioni affidabili e verificate direttamente all’agricoltore, istantaneamente e in una lingua con cui si sente a suo agio”, ha affermato Jayen Mehta, amministratore delegato di Federazione cooperativa per il marketing del latte del Gujarat (GCMMF), che commercializza il marchio Amul.
Ha spiegato che, utilizzando decenni di dati strutturati e integrandoli con i loro sistemi operativi, la piattaforma aiuterà gli allevatori a prendere decisioni tempestive che miglioreranno la produttività e il reddito degli animali.
Il paradosso della produttività in India
L’India è il più grande produttore mondiale di latte, con una produzione di 347,87 milioni di tonnellate nel 2024-25, secondo il Dipartimento per l’allevamento e la produzione di animali da latte, più del doppio delle 102,70 milioni di tonnellate degli Stati Uniti. Eppure, nonostante sia leader in termini di volume, la produzione di latte per animale dell’India rimane tra le più basse a livello globale.
Le ragioni sono strutturali. Il settore lattiero-caseario indiano è caratterizzato da mandrie di piccole dimensioni, mangimi di bassa qualità, accesso limitato alle cure veterinarie nelle aree rurali e diffusa mancanza di consapevolezza sulle moderne pratiche di allevamento e allevamento. La rete di Amul si estende su più di 18.600 villaggi nel Gujarat, dove gli agricoltori forniscono oltre 350 lakh litri (35 milioni di litri) di latte al giorno.
Ma l’asimmetria informativa rappresenta da tempo un collo di bottiglia: un agricoltore che affronta un animale malato a mezzanotte in un villaggio remoto ha pochi posti a cui rivolgersi; il divario che Amul AI è progettato per colmare.
Disponibile inizialmente in gujarati – la lingua principale della base contadina della cooperativa – la piattaforma è costruita sulla struttura multilingue Bhashini del governo e potrebbe, in linea di principio, essere estesa a 20 lingue indiane, raggiungendo la presenza di Amul in 20.000 villaggi in 20 stati.
Il modello cooperativo
La storia tecnologica qui è inseparabile da quella istituzionale. La struttura cooperativa di Amul, costruita nell’arco di cinquant’anni sotto l’originale Rivoluzione Bianca, ha creato l’infrastruttura di dati che rende possibile l’intelligenza artificiale di Amul.
La maggior parte delle startup agrotecnologiche private stanno lavorando all’indietro: prima raccogliendo dati, poi costruendo prodotti. Amul aveva già i dati. Ciò che serviva era un modo per renderlo attuabile a livello degli agricoltori.
Gli esperti che seguono il settore della tecnologia lattiero-casearia ritengono che ciò sia significativo. Sreeshankar Nair, fondatore di Brainwired, una startup di tecnologia lattiero-casearia, identifica tre sfide specifiche che Amul AI potrebbe affrontare in modo significativo: consapevolezza degli agricoltori, accesso a una guida veterinaria di qualità e connettività ai pascoli e alle risorse alimentari.
“Se l’intelligenza artificiale può integrare i dialetti locali delle lingue indiane, l’India può avere la Rivoluzione Bianca 2.0”, ha affermato Nair, sottolineando il potenziale di trasformazione dell’intelligenza artificiale vernacolare in un settore in cui non tutti gli agricoltori parlano lo stesso dialetto.
Saswata Narayan Biswas, direttore dell’Istituto di gestione rurale, Anand (IRMA) – l’istituzione strettamente associata all’etica fondatrice di Amul – lo definisce come un’intelligenza artificiale incorporata in una struttura cooperativa. Diventa “non un aggiornamento tecnologico, ma uno strumento di trasformazione rurale inclusiva”.
Per Biswas, le capacità specifiche che Amul AI offre – rilevamento predittivo delle malattie, monitoraggio dell’estro, formulazione ottimizzata del mangime, avvisi localizzati sui rischi meteorologici – sono capacità che Amul stava sviluppando da anni. L’intelligenza artificiale li accelera e li democratizza.
La scala e il test da affrontare
Il lancio ha ottenuto il sostegno dei più alti livelli di governo. Il Primo Ministro del Gujarat Bhupendra Patel ha lanciato la piattaforma e ha confermato che sarà presentata all’AI Impact Summit 2026. La cooperativa ha riconosciuto MeitY e la Fondazione EkStep – un’infrastruttura digitale aperta senza fini di lucro – come partner nella costruzione del livello AI.
Gli agricoltori non affiliati ad Amul possono anche accedere a informazioni generali sull’allevamento di animali da latte e animali tramite l’app. Alla sua scala attuale, Amul AI copre già più bovini – quasi 3 milioni (30 milioni) – della maggior parte dei database veterinari nazionali in qualsiasi parte del mondo.
La domanda più difficile, come per la maggior parte delle implementazioni dell’intelligenza artificiale su scala demografica, è se lo strumento servirà a coloro che ne hanno più bisogno. Gli agricoltori che più probabilmente ne trarranno beneficio per primi – quelli già a proprio agio con gli smartphone, già collegati al sistema digitale di Amul – potrebbero non essere quelli con il maggiore deficit di informazioni.
L’implementazione del supporto dialettale abilitato da Bhashini, il tasso di adozione tra gli utenti di feature phone che fanno affidamento sulle chiamate vocali e se gli avvisi basati sull’intelligenza artificiale si traducono in miglioramenti misurabili della resa saranno i parametri che determineranno se si tratta veramente della Rivoluzione Bianca 2.0.
Amul ha costruito un sistema di intelligenza artificiale basato su mezzo secolo di transazioni cooperative reali, animali reali e agricoltori reali. Tale infrastruttura è, senza dubbio, la base più credibile per l’allevamento di animali da latte con intelligenza artificiale su larga scala. Se manterrà la sua promessa dipenderà dall’esecuzione – e dalla possibilità che la voce di Sarlaben possa arrivare nelle ultime miglia; quelli che sono sempre stati i più difficili da attraversare.
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Fonte: www.artificialintelligence-news.com
