Agri-AIは41%の節水を約束――しかし不良データで「ガベージイン、ガベージアウト」に
AIベンダーは農業分野で最大41%の節水と26%の収穫量増加を約束しているが、データガバナンスの不備により、これらのツールは資産ではなく負債になりつつある。
農業におけるAIベンダーは、予測モデリングによって化学物質の使用を33％、水の使用を41％削減すると約束するソリューションを提案しているが、これらのシステムは大きな障壁に直面している：煩雑なデータ。 他の分野とは異なり、農業は、ばらばらのIoTストリーム、複雑な地理空間変数、厳格なコンプライアンス要件を単一の運用環境に組み合わせている。 AIモデルが一貫性のない履歴データまたはセンサーデータを与えられた場合、肥料の無駄遣いのような、逆効果な現実世界の行動につながる幻覚を作り出す。 その結果、セクターは、高技術のツールを負債に変える「ゴミを入れてゴミを出す」シナリオを避けるために、展開前にデータガバナンスと統合を優先しなければならない。