Dati agronomici: il motore digitale della sostenibilità nell’Agrifood

I dati agronomici rappresentano oggi uno degli asset più preziosi per le aziende agricole e per l’intera filiera agrifood. Non si tratta di semplici numeri sul raccolto o parametri relativi al suolo, ma di asset strategici che guidano l’innovazione in tutte le sue forme, la sostenibilità in chiave ESG (Environmental, Social, Governance) e la competitività anche sui mercati esteri.

Con la digitalizzazione delle pratiche agricole guidata dall’IoT e dall’avvento dell’intelligenza artificiale, le imprese del settore stanno trasformando i dati in valore misurabile, garantendo efficienza e tracciabilità lungo tutta la supply chain agroalimentare.

Cosa sono i “dati agronomici” e perché sono centrali per la filiera

Definizione operativa e ambito di applicazione

I dati agronomici comprendono l’insieme delle informazioni quantitative e qualitative relative alle colture e ai terreni che aiutano a ottimizzare la produzione agricola sposando le logiche della sostenibilità.

Includono metriche come la resa (quantità di prodotto per ettaro), la composizione del suolo (pH, umidità) e l’impiego di risorse come acqua e prodotti fitosanitari, che si affiancano ai dati di processo (macchinari, input, consumi energetici) e ai dati di filiera (raccolta, trasformazione, logistica).

Si tratta di dati che provengono sia da strumenti di rilevazione diretta, come sensori, droni, stazioni meteo e immagini satellitari, sia da registrazioni aziendali, inclusi gestionali e registri delle pratiche colturali.

Questa definizione evidenzia come i dati agronomici si distinguano da altri tipi di dati aziendali traducendosi in informazioni contestuali che spiegano il come e il perché dei processi produttivi.

Nel contesto dell’Agricoltura 4.0, rappresentano la base per processi decisionali data-driven, in grado di migliorare redditività, tracciabilità e resilienza della filiera end-to-end.

Inoltre, la capacità di aumentare la produttività riuscendo al contempo a ridurre gli sprechi e tenere sotto controllo i costi è un prerequisito indispensabile per attuare la transizione verso modelli di produzione più sostenibili.

Esempi di dati agronomici

Quando si parla di dati agronomici nello specifico ci si riferisce a:

• Resa delle colture: Misurata tipicamente in quintali per ettaro, indica la quantità di prodotto raccolto rispetto alla superficie coltivata.
• Caratteristiche del suolo: Dati come il pH e l’umidità sono fondamentali per capire le condizioni del terreno e la sua fertilità.
• Dati di irrigazione: Informazioni sull’uso e sulla gestione dell’acqua per ottimizzare le pratiche di irrigazione.
• Utilizzo di prodotti fitosanitari: Quantità di fungicidi, insetticidi ed erbicidi utilizzati, per monitorare la sostenibilità e l’impatto ambientale.
• Superficie agricola: Estensione totale dei terreni investiti in coltivazioni, come seminativi, frutteti e pascoli.

Come vengono utilizzati i dati agronomici

Sono diverse le finalità a cui si può aspirare grazie ai dati agronomici.

• Ottimizzazione della produzione: L’analisi dei dati agronomici permette di prendere decisioni più informate atte a migliorare la resa e la qualità dei raccolti.
• Sostenibilità ambientale: Il monitoraggio dei dati aiuta a ridurre lo spreco di risorse, minimizzare l’uso di sostanze inquinanti e valutare l’impatto ambientale delle pratiche agricole.
• Prevenzione dei rischi: L’analisi predittiva consente di anticipare possibili criticità nelle colture — come stress idrici, carenze nutrizionali o attacchi parassitari — permettendo di intervenire in modo mirato e tempestivo, prima che si traducano in perdite produttive o inefficienze.
• Agricoltura di precisione e Agricoltura 4.0: I dati agronomici sono il punto di partenza per trasformare osservazioni e misurazioni di campo in decisioni operative, analisi predittive e strategie digitali che rendono la produzione agricola più efficiente, sostenibile e integrata lungo l’intera filiera.

Perché hanno un valore strategico

La raccolta e la analisi dei dati agronomici offrono una visione chiara dello stato attuale delle coltivazioni e, al tempo stesso, la possibilità di prevederne l’evoluzione. Questo approccio consente alle aziende agricole di ridurre gli sprechi, ottimizzare l’uso delle risorse naturali e migliorare la sostenibilità complessiva dei processi produttivi, trasformando le decisioni operative in scelte consapevoli e basate su evidenze reali.

Nello specifico, i dati agronomici offrono:

• Miglior controllo dei costi (perché con l’ottimizzazione degli input si ottiene un minore spreco),
• Prove documentate di sostenibilità per reporting ESG e certificazioni,
• Riduzione del rischio operativo (come previsione stress idrico o attacchi fitosanitari),
• Nuove opportunità commerciali (che derivano da prodotti tracciati e richieste GDO/mercati esteri).

In Italia la crescita dell’ecosistema Industry 4.0 per l’agricoltura è significativa: le soluzioni di agricoltura digitale hanno raggiunto valore e penetrazione crescenti negli ultimi anni.

Dati agronomici e criteri ESG

I dati agronomici permettono di monitorare e misurare impatto ambientale, consumo di risorse e pratiche responsabili. Ogni parametro — dall’acqua utilizzata alle emissioni di CO₂ — diventa un indicatore di sostenibilità e con queste informazioni, le aziende possono rendicontare in modo trasparente i propri obiettivi ESG, migliorando la reputazione e facilitando l’accesso a incentivi e finanziamenti green.

Dati agronomici: il rapporto con l’ESG

Nel contesto dell’agricoltura sostenibile e responsabile, i dati agronomici assumono un ruolo sempre più strategico per la misurazione e rendicontazione di sostenibilità.
La loro raccolta sistematica consente di quantificare l’impatto ambientale delle attività agricole, monitorare le risorse impiegate e verificare in modo oggettivo i progressi verso gli obiettivi di sostenibilità.

Dati agronomici e dimensione ambientale (E – Environmental)

Sul piano ambientale, i dati agronomici permettono di valutare indicatori chiave come:

• consumo di acqua per ettaro;
• uso di fertilizzanti e prodotti fitosanitari;
• emissioni dirette e indirette di CO₂ e metano;
• efficienza energetica delle macchine agricole;
• qualità e fertilità del suolo.

Grazie alla digitalizzazione dei processi e all’integrazione con sensori IoT, le aziende possono elaborare report ambientali basati su dati reali, certificando pratiche virtuose e migliorando la trasparenza verso investitori e consumatori.

Dati agronomici e dimensione sociale (S – Social)

L’impatto dei dati agronomici non si limita alla sfera ambientale: contribuisce anche alla sostenibilità sociale.
Attraverso sistemi digitali di monitoraggio, è possibile garantire maggiore sicurezza per gli operatori agricoli, ottimizzare i tempi di lavoro, promuovere la formazione digitale e migliorare la qualità del lavoro in campo.
Inoltre, la tracciabilità totale dei prodotti agricoli consente di valorizzare la filiera corta e locale, rafforzando il legame tra produttori e comunità.

Dati agronomici e dimensione di governance (G – Governance)

Nella dimensione della governance, i dati agronomici diventano la base per una gestione aziendale trasparente e accountability-driven.
Consentono alle imprese agrifood di implementare modelli di reporting ESG conformi alla CSRD (Corporate Sustainability Reporting Directive) e agli standard GRI, supportando il dialogo con banche, fondi d’investimento e stakeholder istituzionali.
La governance dei dati — dalla loro raccolta alla loro proprietà — è inoltre un tema cruciale per la conformità alle normative sulla data privacy e sicurezza informatica.

Verso un modello di sostenibilità misurabile e verificabile

L’integrazione dei dati agronomici nelle strategie ESG consente alle aziende agricole di passare da un approccio dichiarativo a un approccio quantitativo e misurabile.
Le informazioni raccolte in campo diventano indicatori concreti di performance ambientali e sociali (KPI), fondamentali per:

• migliorare l’efficienza operativa;
• accedere a incentivi pubblici e finanziamenti “green”;
• comunicare in modo credibile l’impegno verso la sostenibilità.

Quali tipi di dati agronomici si raccolgono oggi

L’evoluzione dell’agricoltura digitale ha reso possibile raccogliere e analizzare una quantità crescente di dati agronomici direttamente dal campo. Queste informazioni, generate da sensori, droni, satelliti e macchine connesse, rappresentano oggi il punto di partenza per ogni decisione strategica: dalla gestione delle colture alla pianificazione delle risorse, fino al monitoraggio degli impatti ambientali.

Dati ambientali e climatici

Temperatura, umidità, radiazione solare e precipitazioni permettono di ottimizzare irrigazione e difesa fitosanitaria, prevenendo stress idrici e patologie.

Dati del suolo e della coltivazione

Analisi chimico-fisiche del suolo (pH, nutrienti, struttura), caratteristiche della coltura (densità, stadio fenologico, resa) e input applicati (fertilizzanti, fungicidi, acqua) consentono una gestione più precisa e sostenibile del campo.

Oggi si aggiunge il dato emergente del microbioma del suolo (metagenomica) che fornisce insight sulla salute microbiologica e sulla disponibilità microbica di nutrienti.

Rilevazioni fenologiche (stadi crescita), andamento della produttività, stress da parassiti e malattie (da immagini multispettrali e scanner), mappature di vigore (NDVI/vegetation indices) sono fondamentali per applicare trattamenti mirati (site-specific management).

Dati macchina, energetici e di processo

Monitorare i consumi idrici, elettrici e di carburante, osservare i dati macchina (trattori, irroratrici) e tracciare l’attività agricola e di filiera consente di migliorare l’efficienza operativa e ridurre i costi.

Dati di filiera e tracciabilità

Dati di raccolta, stoccaggio, trasformazione, trasporto e tempistiche sono utili a tracciare la catena di provenienza digitale e rispondere a richieste di trasparenza di buyer e consumatori.

Come l’innovazione digitale trasforma i dati agronomici

Ogni appezzamento di terreno racconta una storia fatta di numeri, parametri e variabili che solo la tecnologia è in grado di leggere con precisione.

L’adozione di sistemi digitali e l’analisi dei dati agronomici stanno ridisegnando le logiche produttive e gestionali dell’intero comparto agroalimentare.

Non si tratta solo di innovazione tecnologica, ma di un vero cambio di paradigma: le aziende agricole e agroindustriali che integrano l’approccio data-driven migliorano l’efficienza, riducono l’impatto ambientale e creano nuovo valore lungo la filiera.

Internet of Things (IoT) e sensoristica in campo

Sensori collocati nei campi, stazioni meteo, sistemi IoT collegati ai macchinari permettono di raccogliere dati in tempo reale anziché su base manuale.

Le tecnologie includono anche LPWAN (LoRaWAN), NB-IoT per connettività rurale. Ciò consente di passare da un’agricoltura reattiva a una predittiva.

Immagini satellitari, droni e telerilevamento

Droni e satelliti generano immagini multispettrali e iperspettrali che sono usate per creare mappe del vigore, individuare stress, e per calibrare modelli di resa. L’uso combinato con sensori in-situ consente validazione e miglioramento continuo dei modelli.

Big Data, AI e modelli predittivi

Big data (compresi storici e real-time) uniti ad algoritmi di machine learning permettono:

• previsione di rese;
• early warning per fitopatie;
• ottimizzazione di dosi di input per sub-parcelle;
• clustering dei campi per strategie produttive differenziate.

La ricerca accademica e la letteratura recente mostrano come modelli AI-powered aumentino l’accuratezza predittiva nel precision farming.

Piattaforme digitali e Farm Management Information Systems

Le piattaforme digitali permettono di registrare automaticamente le operazioni in campo, monitorare la filiera e certificare la sostenibilità del prodotto finale.

I Farm Management Information Systems centralizzano dati da sensori, macchine e operatori, offrendo dashboard ESG e decision support per manager e tecnici. Questo rafforza la fiducia e apre mercati internazionali.

Blockchain & certificazione dei dati

Per assicurare immutabilità e tracciabilità dei dati agronomici si sperimentano soluzioni blockchain per certificare interventi, pratiche sostenibili e storicità dei dati lungo la filiera.

Quali sono i vantaggi concreti per le aziende agrifood

Dalla semina alla distribuzione, ogni fase della produzione agricola genera informazioni preziose.
Saperle raccogliere e interpretare consente alle imprese agrifood di trasformare i dati agronomici in uno strumento concreto di competitività e sostenibilità.
Ma quali benefici reali porta questo approccio alle aziende del settore?

Riduzione dei costi e aumento dell’efficienza operativa

Raccogliere e analizzare dati agronomici significa applicare quantità giuste di acqua, fertilizzante, e trattamenti e quindi di pianificare interventi mirati su irrigazione, fertilizzazione e protezione delle colture. Questo si traduce in aumento delle rese, riduzione degli input inutili e minori perdite lungo la filiera.

Migliore sostenibilità e impatto ambientale

Grazie ai dati agronomici le imprese possono misurare indicatori chiave come impronta idrica, carbonica, consumo energetico, e così definire strategie ESG e di compliance.

La trasposizione della CSRD in Italia ha ampliato l’obbligo di reporting per molte imprese, aumentando la domanda di dati verificabili.

Accesso a incentivi e nuovi mercati

Documentare pratiche sostenibili e risultati misurabili facilita l’accesso a bandi, PSR e programmi di sostenibilità richiesti dalla GDO o da buyer esteri.

L’uso strutturato dei dati agronomici facilita la partecipazione a bandi PSR, progetti di sostenibilità, e consente di rispondere a richieste di trasparenza da parte della GDO e dei consumatori finali.

Maggiore resilienza e competitività

In un contesto segnato dai cambiamenti climatici e dalle crescenti pressioni sul settore agroalimentare, l’agricoltura digitale basata sui dati offre strumenti concreti per gestire i rischi legati a siccità, malattie e volatilità dei costi degli input. Attraverso una programmazione irrigua più efficiente, una gestione ottimizzata delle scorte e la riduzione delle perdite post-raccolta, le aziende agricole possono aumentare la propria resilienza operativa e produttiva, garantendo continuità e sostenibilità nel lungo periodo.

Quali sono le sfide principali e come affrontarle

Se i dati agronomici sono il nuovo motore dell’agricoltura sostenibile, imparare a gestirli nel modo giusto è la vera sfida.
Dietro ogni sensore e algoritmo si nascondono questioni di affidabilità, interoperabilità e cultura digitale che le imprese devono saper affrontare per trarre il massimo valore dall’innovazione.

Qualità dei dati, interoperabilità e standard

Il valore dei dati agronomici dipende principalmente da tre fattori: accuratezza, tempestività e capacità di integrazione nei sistemi aziendali. Nella pratica, le aziende si trovano spesso a fronteggiare dati non omogenei, sensori mal calibrati o la mancanza di standard per l’interoperabilità.

Tra le soluzioni più efficaci per superare queste sfide figurano:

• l’implementazione di piani di gestione della qualità dei dati (data governance) per assicurare coerenza e integrità delle informazioni.
• l’adozione di formati di dati aperti (ad esempio gli standard Agri-Data);
• la validazione automatica dei sensori per garantire misurazioni affidabili.

Proprietà, privacy e governance dei dati

I dati agronomici rappresentano veri e propri asset aziendali e, come tali, devono essere gestiti con attenzione, tenendo conto di governance, privacy e proprietà dei dati: chi li possiede, come vengono utilizzati e con chi possono essere condivisi.

Tra le domande più frequenti per le aziende figurano:

• a chi appartengono i dati raccolti tramite sensori forniti da terzi;
• come regolare accessi e modalità di condivisione.

Per garantire sicurezza e trasparenza, è fondamentale definire contratti chiari con i fornitori e stabilire precise policy di data sharing che regolino l’intero ciclo di vita dei dati.

Competenze e cambiamento culturale

L’adozione delle tecnologie digitali in agricoltura richiede figure professionali ibride, capaci di combinare competenze agronomiche e abilità di data analysis. Investire in formazione operativa e in percorsi di change management è tanto importante quanto l’hardware o i sensori stessi.

Spesso, le aziende si trovano a fronteggiare ostacoli legati al personale, alla mancanza di competenze digitali e alla necessità di gestire un cambiamento organizzativo strutturato, indispensabile per trasformare i dati in valore concreto.

Investimenti e ritorno sull’investimento (ROI)

L’implementazione di sensoristica, software e piattaforme digitali richiede investimenti significativi. Per ridurre i rischi e dimostrare il ritorno sull’investimento (ROI), è consigliabile partire con test pilota, misurazione dei KPI e progetti su scala progressiva (phased roll-out).

Il divario tra aziende innovative e realtà più tradizionali resta ancora ampio. Secondo i dati più recenti dell’Osservatorio Smart AgriFood del Politecnico di Milano, nel 2024 il 41% delle aziende agricole italiane ha adottato almeno una soluzione di Agricoltura 4.0, con il 29% che utilizza due o più tecnologie digitali avanzate.

Nonostante questo dato positivo, il settore presenta ancora ampie opportunità di crescita. Ad esempio, solo l’8% delle aziende agricole è considerato digitalmente maturo, mentre circa il 50% si trova ancora in fase di transizione digitale. Il restante 42% è in ritardo significativo nell’adozione delle tecnologie 4.0.

Connettività nelle aree rurali

Garantire una connettività stabile e affidabile nelle aree rurali rappresenta una delle principali sfide dell’agricoltura digitale. In molte zone agricole, le reti tradizionali non sono sufficienti a supportare la raccolta e la trasmissione dei dati agronomici in tempo reale.

Tra le soluzioni più efficaci figurano:

• l’utilizzo di LPWAN e NB-IoT per trasmissioni a lungo raggio e basso consumo energetico;
• l’installazione di stazioni gateway locali per aggregare i dati dai sensori;
• l’adozione di soluzioni di edge computing, che permettono di elaborare le informazioni direttamente in campo e sincronizzarle con i sistemi centrali anche in presenza di connettività intermittente.

Queste strategie consentono di rendere affidabile il flusso di dati essenziale per la gestione digitale delle colture, supportando decisioni precise, interventi mirati e maggiore efficienza produttiva.

Best practice per una strategia dati agronomici efficace

Integrare i dati agronomici nella gestione aziendale non è solo una questione tecnologica: richiede un approccio strutturato e strategico.
Le aziende agrifood che vogliono ottenere benefici concreti in termini di efficienza produttiva, sostenibilità ESG e competitività devono seguire alcune best practice consolidate.

1. Definire obiettivi chiari e misurabili

Prima di raccogliere dati, è fondamentale stabilire cosa si vuole monitorare e perché: riduzione dei consumi idrici, ottimizzazione dell’irrigazione, gestione dei fitofarmaci, monitoraggio ESG o miglioramento della resa.
Obiettivi chiari permettono di trasformare i dati in KPI utili e azionabili.

2. Scegliere la giusta sensoristica e piattaforma digitale

L’uso di sensori IoT, stazioni meteo, droni e software di agricoltura digitale è essenziale per ottenere informazioni accurate.
È importante che la piattaforma scelta integri raccolta, analisi e visualizzazione dei dati, in modo semplice e accessibile per tutti gli operatori aziendali.

3. Garantire qualità e coerenza dei dati

Dati incompleti o incoerenti rischiano di generare decisioni errate.
Le best practice includono controlli di qualità periodici, protocolli standardizzati di raccolta e sistemi di validazione automatica dei dati.

4. Analisi predittiva e supporto alle decisioni

Non basta accumulare informazioni: il vero valore arriva dall’analisi predittiva e dai Decision Support Systems (DSS).
Questi strumenti aiutano gli agronomi a prevedere stress idrici, malattie o cali produttivi, ottimizzando interventi e risorse in tempo reale.

5. Formazione e cultura digitale

Una strategia dati efficace richiede che tutti gli operatori siano formati sull’uso delle tecnologie digitali.
Dalla raccolta dei dati alla loro interpretazione, una cultura digitale diffusa è la chiave per sfruttare al massimo il potenziale dei dati agronomici.

6. Integrazione con obiettivi ESG

I dati agronomici devono essere collegati a metriche ambientali, sociali e di governance, per supportare la rendicontazione ESG.
Questo consente di misurare e comunicare l’impatto sostenibile della produzione agricola, migliorando trasparenza e reputazione aziendale.

Strumenti, tecnologie e fornitori da considerare

Se l’innovazione passa dai dati, la loro gestione dipende da strumenti, tecnologie e partner strategici.
È fondamentale individuare piattaforme integrate, sensori affidabili e fornitori con esperienza in digital farming e sostenibilità ESG, in modo da garantire precisione, interoperabilità e un ritorno misurabile sull’investimento.

Sensoristica IoT e monitoraggio in campo

I sensori IoT sono fondamentali per raccogliere dati in tempo reale su umidità del suolo, bagnatura fogliare, temperatura, nutrienti e stress idrico delle colture.
Esempi di tecnologie utilizzate:

• stazioni meteo digitali;
• sensori per suolo e piante;
• dispositivi wireless per monitoraggio microclimatico.
  Questi strumenti forniscono le informazioni di base necessarie per decisioni agronomiche precise e predittive.

Piattaforme digitali e software di gestione

Le piattaforme di digital farming permettono di aggregare i dati raccolti in campo e trasformarli in report, analisi predittive e indicazioni operative.
Caratteristiche chiave da considerare:

• compatibilità con diversi sensori e sistemi;
• dashboard intuitive per agronomi e manager;
• strumenti di tracciabilità e reporting ESG.
  Fornitori come xFarm Technologies offrono soluzioni integrate che coprono l’intera filiera, dalla raccolta dati alla pianificazione operativa.

Sistemi di supporto alle decisioni (DSS)

I Decision Support Systems aiutano a tradurre i dati agronomici in decisioni operative concrete, ad esempio:

• ottimizzazione di irrigazione e fertilizzazione;
• previsione di malattie e stress delle colture;
• pianificazione dei raccolti in funzione delle condizioni climatiche.
  Questi sistemi combinano modelli predittivi, intelligenza artificiale e dati storici, aumentando la precisione e riducendo sprechi e rischi.

Droni e tecnologie di imaging

I droni agricoli e i sistemi di imaging multispettrale permettono di monitorare le colture dall’alto, identificare stress, parassiti o carenze nutrizionali in modo rapido e non invasivo.
Integrati con piattaforme digitali, forniscono dati visivi ad alta risoluzione che supportano interventi mirati.

Formazione e consulenza specialistica

Anche le migliori tecnologie hanno bisogno di personale formato e supporto consulenziale. Fornitori affidabili offrono:

• corsi e workshop sull’uso della piattaforma;
• supporto nell’interpretazione dei dati;
• consulenza per l’integrazione ESG e compliance normativa.
  Investire nella formazione garantisce che la strategia dati sia davvero efficace e sostenibile.

Fattorie Garofalo e xFarm Technologies insieme per una filiera bufalina digitale e sostenibile

Dati agronomici e tecnologia per una zootecnia più efficiente

Sensori, dati e piattaforme digitali sono al centro della collaborazione tra Fattorie Garofalo e xFarm Technologies, una partnership nata per digitalizzare la filiera bufalina e rendere la produzione agricola più efficiente e rispettosa dell’ambiente.

Nei campi destinati alla produzione di foraggi per le bufale, la gestione agronomica si trasforma in un sistema data-driven, dove ogni intervento — dall’irrigazione alla difesa fitosanitaria — è basato su dati reali, riducendo sprechi e ottimizzando l’uso delle risorse naturali, con effetti positivi sulla produttività e sull’ambiente.

Un progetto basato su sensori, dati e piattaforme digitali

Dalle stazioni meteo installate nei terreni ai sensori che misurano l’umidità del suolo e la bagnatura fogliare, fino ai sistemi DSS (Decision Support Systems) per la difesa fitosanitaria del mais, il progetto prevede la digitalizzazione completa, in ambito agroclimatico, delle sette aziende agricole delle Fattorie Garofalo.

La piattaforma xFarm raccoglie e analizza i dati agronomici provenienti da sensori e stazioni meteo fornendo agli operatori informazioni in tempo reale su clima, irrigazione e salute delle colture.
Questa visione consente di intervenire solo quando necessario, migliorando la produttività e riducendo l’impatto ambientale della produzione agricola.

Gestione basata sui dati: agricoltura di precisione al servizio della sostenibilità

Grazie ai sistemi DSS (Decision Support Systems), gli agronomi di Fattorie Garofalo possono prendere decisioni più consapevoli per la gestione agronomica del mais:

• ottimizzando gli interventi di irrigazione;
• limitando l’uso di prodotti fitosanitari;
• migliorando la qualità dei foraggi destinati alle bufale;
• incrementando la sostenibilità complessiva della produzione.

Come sottolinea Giovanni Garofalo, Direttore della Business Unit Farms:

L’adozione di strumenti digitali avanzati ci permette di migliorare la gestione delle risorse, riducendo l’impatto ambientale e garantendo al tempo stesso la qualità dei foraggi e il benessere delle bufale allevate, simbolo della tradizione campana.

xFarm Technologies: dati agronomici per la competitività e la sostenibilità

Per xFarm Technologies, la collaborazione rappresenta un caso concreto di come l’uso intelligente dei dati possa generare valore lungo tutta la filiera.
Come evidenzia Matteo Vanotti, CEO di xFarm Technologies:

La raccolta e l’utilizzo dei dati agronomici sono la nuova frontiera della competitività. La nostra sinergia con Fattorie Garofalo dimostra che ciò che migliora la produttività può al tempo stesso generare benefici in termini di efficienza e di riduzione dell’impatto ambientale, grazie a un uso intelligente della tecnologia.

Attraverso l’integrazione di sensori IoT, algoritmi predittivi e modelli di supporto alle decisioni, xFarm abilita un ecosistema di agricoltura digitale capace di combinare efficienza e sostenibilità, allineandosi agli obiettivi ESG.

Un percorso di innovazione continua

Avviato nel settembre 2024, il progetto ha previsto una prima fase di formazione e configurazione digitale, seguita dall’installazione della sensoristica e dal pieno avvio operativo nella primavera 2025.

Oggi, tutte le aziende agricole di Fattorie Garofalo operano in modo sinergico e integrato, gestendo i dati agronomici in tempo reale.
Il risultato è una filiera più trasparente, efficiente e sostenibile — un modello evolutivo di digital transformation agricola che unisce innovazione tecnologica, rispetto per l’ambiente e valorizzazione del Made in Italy.

Un modello replicabile per l’agricoltura sostenibile

Il progetto Fattorie Garofalo–xFarm Technologies si configura come best practice nel panorama agrifood: dimostra come l’adozione di piattaforme digitali, sensori e sistemi di analisi dati possa essere applicata con successo anche in filiere tradizionali.
La trasformazione dei dati agronomici in strumenti di governance ambientale e produttiva è oggi una delle chiavi più promettenti per raggiungere gli obiettivi di neutralità climatica, uso efficiente delle risorse e valorizzazione del benessere animale.

Trend e prospettive future: cosa aspettarsi nel mondo dei dati agronomici

Il mondo dei dati agronomici è destinato a evolvere rapidamente. Grazie all’integrazione di sensoristica avanzata, intelligenza artificiale e machine learning, i sistemi agricoli diventeranno sempre più predittivi e automatizzati: dall’irrigazione ai trattamenti fitosanitari, fino alla raccolta, ogni intervento potrà essere pianificato con precisione sulla base di dati storici e in tempo reale. Le malattie delle colture potranno essere anticipate, le esigenze idriche previste e gli input calibrati al millimetro, riducendo sprechi e aumentando la produttività.

L’integrazione dei dati dal campo allo scaffale abiliterà certificazioni dinamiche, audit più rapidi e trasparenza lungo tutta la filiera, garantendo un legame diretto tra produzione e consumatore finale. In questo scenario, i dati agronomici non saranno più confinati alle operazioni in campo, ma diventeranno parte integrante del prodotto, supportando tracciabilità, sostenibilità e comunicazione verso il mercato.

Si prospettano anche nuovi modelli di business, in cui aziende agricole e operatori dell’agribusiness offriranno pacchetti di insight come servizio: benchmarking, previsioni di mercato, analisi di performance e piattaforme condivise in cloud. L’“agribusiness as a service” diventerà un modello sempre più diffuso, consentendo alle aziende di accedere a strumenti avanzati senza dov sostenere cospicui investimenti in infrastrutture proprie.

Infine, normative come la CSRD e standard internazionali emergenti aumenteranno la domanda di dati solidi, affidabili e verificabili. La compliance sarà un fattore chiave nelle decisioni di investimento, rendendo i dati agronomici un asset strategico non solo per la produttività, ma anche per la sostenibilità, la trasparenza e la competitività globale.

Conclusione

I dati agronomici sono la leva che trasforma pratiche agricole tradizionali in processi tracciati, misurabili e migliorabili. In un contesto caratterizzato da rapide trasformazioni ambientali, normative e di mercato, governare i dati agronomici significa ridurre i costi, dimostrare l’impatto ambientale e cogliere nuove opportunità di mercato.

L’innovazione digitale è la condizione abilitante: non è solo tecnologia ma cambiamento di processo, competenze e governance. Le imprese che sapranno gestire questo potenziale – definendo obiettivi chiari, attrezzandosi tecnologicamente, formando le persone e integrando la filiera – saranno quelle in grado di trasformare la sfida della sostenibilità in un vantaggio competitivo.