AgTech-AI: Meningkatkan Pangan dan Peluang Kerja

AI dapat menganalisis data distribusi, memprediksi permintaan pasar, serta mengoptimalkan rute distribusi hasil pertanian.

Dengan sistem traceability berbasis blockchain dan AI, kepercayaan konsumen terhadap produk lokal meningkat.

Peran supply chain analyst di bidang agroindustri, data scientist pertanian, dan cold chain specialist terbuka luas bagi lulusan berbasis keilmuan teknologi pertanian yang memahami karakteristik produk pertanian dan AI.

Model AI berbasis data klimatologis lokal dapat memprediksi serangan hama, kekeringan, maupun banjir secara lebih akurat.

Riset ini akan membutuhkan climate risk analyst, pengembang early warning system, serta tenaga pendamping lapangan yang dapat menginterpretasikan hasil model AI ke dalam rekomendasi nyata bagi petani.

Agar riset AI di bidang agroindustri memberikan dampak maksimal, pendekatan yang dilakukan harus realistis, kontekstual, dan berorientasi pada penyerap tenaga kerja.

Strategi utama AgTech-AI meliputi, kolaborasi multi-pihak dan ekosistem inovasi, pembangunan basis data pertanian nasional, pembangunan basis data pertanian nasional, peningkatan literasi digital petani dan kader teknologi, reformasi kurikulum teknologi pertanian, dan pendekatan low-tech/high-impact,

Keberhasilan riset AI tidak mungkin dicapai tanpa kemitraan kuat antara akademisi, lembaga riset nasional dan internasional, praktisi pertanian, pemerintah, industri teknologi AI, dan petani sebagai pengguna akhir.

Ekosistem ini menjadi lahan subur bagi tumbuhnya startup pertanian digital dan inkubasi bisnis AgTech-AI yang mampu menyerap tenaga kerja inovatif.

Data menjadi bahan bakar AI. Karena itu, proyek berskala nasional untuk mengumpulkan dan mengelola data pertanian (open-access) sangat mendesak.

Open-access data pertanian merupakan fondasi utama bagi sistem pangan nasional yang berbasis pengetahuan dan teknologi

Dengan menyediakan akses terbuka terhadap data cuaca, jenis tanah, pola tanam, harga komoditas, hasil panen, serta persebaran hama dan penyakit secara real-time dan historis, berbagai pihak mulai dari petani, peneliti, pembuat kebijakan, hingga startup pertanian dapat membuat keputusan yang lebih tepat, adaptif, dan efisien.