Feed Planet Magazine 75 - June 2025

FEED PLANET • JUNE - HAZİRAN 2025 FEED PLANET • JUNE - HAZİRAN 2025 50 51 Beyond supporting farmers with digital tools and the In- ternet of Things to enable more precise, resource-efficient agriculture, we are increasingly exploring how AI can ele- vate these systems. The real power of AI lies in its ability to detect patterns and relationships we wouldn’t otherwise see—enhancing efficiency, enabling faster decisions, pre- dicting outcomes, and preventing disease outbreaks. At the global level, we operate platforms like ASIS (Agri- cultural Stress Index System), which uses satellite imagery to monitor drought conditions. The next generation of ASIS will integrate AI to enhance its accuracy and responsiveness. One of our most ambitious projects is the development of the world’s first Large Language Model (LLM) for agrifo- od, built on FAO’s rich data and global expertise. While AI has transformed sectors like finance and healthcare, agrifo- od remains largely untapped. Our goal is to build a founda- tional AI model that provides real-time policy guidance, ag- ronomic advice, climate strategies, and access to a global knowledge base—unlocking AI’s full potential for farmers, policymakers, researchers, and businesses. We’re also partnering with Digital Green, a Microsoft spin-off, to bring AI-powered advisory services directly to farmers. Their platform supports multiple languages, and thanks to AI and language models—both large and small—farmers can now access localized, context-specific advice via mobile apps. We’re currently piloting this in Et- hiopia, and soon in Mozambique, using tailored datasets focused specifically on local agricultural needs, rather than general internet data. The impact is already measurable. According to Digi- tal Green, previously, traditional advisory services could cost around $30 per farmer. Digital tools reduced this to $3. With AI, it could go as low as $0.30 per farmer. For smallholders, this is more than just efficiency—it’s transformative. OVERCOMING BARRIERS TO INNOVATION What are some of the biggest challenges in implemen- ting these kinds of AI and other innovations, particularly for farmers on the ground? First, any solution must be tested to ensure it works in the real world. One major challenge is access to quality, local data—essential for making AI systems relevant and effective. We’re exploring how programs like Farmer Field Schools can help collect this kind of ground-level data. Training and education are also critical—both at the na- tional level and for farmers on the ground. People need to understand not just how to use these systems, but how to integrate them into their daily decision-making. Just as important is the policy environment. Innovation ne- eds an enabling ecosystem. Without national strategies for science, technology, and innovation and the right policy envi- ronment, it’s impossible to scale these solutions sustainably. With AI specifically, responsible and ethical use is essen- tial. We must ensure it doesn’t reinforce existing biases or inequalities—data quality and governance are key. And even if a solution works technically, that’s not always enough. Social context matters. We incorporate insights from social and behavioral sciences to understand barriers to adoption—whether cultural, economic, or infrastructural. A cutting-edge tool is only helpful if users have access to smartphones, connectivity, and the skills to use it. That’s why we’ve shifted from simply transferring technology to co-creating innovation with users. Another major hurdle is risk aversion. Agriculture de- pends on predictability—farmers can’t afford to gamble on untested tools. A failed season can be devastating. That’s why FAO works to de-risk innovation, building safe, gradual pathways for adoption and scaling. ENVISIONING A SUSTAINABLE TOMORROW Looking ahead, if all this innovation were successfully implemented, what would the ideal future look like for farmers and global agrifood systems? lar işletiyoruz. ASIS’in yeni nesli, doğruluğunu ve cevap verme hızını artırmak için yapay zekayı entegre edecek. En iddialı projelerimizden biri, FAO’nun zengin verilerine ve küresel uzmanlığına dayanan, tarım-gıda için dünyanın ilk Bü- yük Dil Modeli’ni (LLM) geliştirmek. Yapay zeka finans ve sağlık gibi sektörleri dönüştürürken, tarım-gıda büyük ölçüde köşede kaldı. Amacımız, gerçek zamanlı politika rehberliği, tarımsal tav- siye, iklim stratejileri ve küresel bir bilgi tabanına erişim sağla- yan temel bir yapay zeka modeli oluşturmak ve çiftçiler, politika yapıcılar, araştırmacılar ve işletmeler için yapay zekanın tam po- tansiyelini açığa çıkarmak. Ayrıca, Microsoft’tan ayrılan bir girişim olan Digital Green ile iş birliği yaparak yapay zeka destekli danışmanlık hizmetlerini doğrudan çiftçilere ulaştırıyoruz. Platformları çoklu dil desteği sunuyor ve yapay zeka ile hem büyük hem küçük dil model- leri sayesinde çiftçiler artık mobil uygulamalar aracılığıyla yerel ve bağlama özgü tavsiyelere erişebiliyor. Şu anda bunu genel internet verileri yerine özellikle yerel tarım ihtiyaçlarına odak- lanmış özel veri setleri kullanarak Etiyopya’da test ediyoruz ve yakında Mozambik’te de uygulamaya geçireceğiz. Etki hâlihazırda ölçülebiliyor. Digital Green’e göre, daha önce geleneksel danışmanlık hizmetleri çiftçi başına yaklaşık 30 do- lara mal oluyordu. Dijital araçlar bunu 3 dolara düşürdü. Yapay zeka ile bu, çiftçi başına 0,30 dolara kadar inebilir. Küçük çiftçiler için bu, sadece verimlilik değil, dönüştürücü bir değişim. İNOVASYONUN ÖNÜNDEKİ ENGELLERİ AŞMAK Yapay zeka ve diğer inovasyonları uygulamanın, özellikle sahada çalışan çiftçiler için en büyük zorlukları nelerdir? İlk olarak, herhangi bir çözümün gerçek dünyada işe yara- dığından emin olmak için test edilmesi gerekir. Önemli zorluk- lardan biri, yapay zeka sistemlerini ilgili ve etkili kılacak kaliteli, yerel verilere erişim. Çiftçi Saha Okulları gibi programların bu tür saha düzeyinde veri toplamaya nasıl yardımcı olabileceğini araştırıyoruz. Eğitim ve öğretim de kritik önemde. Hem ulusal düzeyde hem de sahada çalışan çiftçiler için. İnsanların sadece bu sistemleri nasıl kullanacağını değil, aynı zamanda bunları günlük karar alma süreçlerine nasıl entegre edeceğini anlaması gerekiyor. Politika ortamı da bir o kadar önemli. İnovasyon, destekleyici bir ekosistem gerektirir. Bilim, teknoloji ve inovasyon için ulusal stratejiler ve doğru politika ortamı olmadan, bu çözümleri sür- dürülebilir bir şekilde büyütmek mümkün değil. Özellikle yapay zekada, sorumlu ve etik kullanım şart. Mevcut önyargıları veya eşitsizlikleri güçlendirmemesini sağlamalıyız. Veri kalitesi ve yönetimi kilit önemde. Ve bir çözüm teknik olarak işe yarsa bile, bu her zaman yeter- li değildir. Sosyal bağlam önemlidir. Kültürel, ekonomik veya alt- yapısal olsun, benimsenme engellerini anlamak için sosyal ve davranış bilimlerinden içgörüler kullanıyoruz. En ileri teknoloji bir araç, ancak kullanıcılar akıllı telefonlara, bağlantıya ve onu kullanma becerilerine sahipse faydalıdır. Bu yüzden, sadece teknoloji transferi etme yaklaşımından kullanıcılarla birlikte ino- vasyon oluşturma yaklaşımına geçtik. Bir diğer büyük engel, riskten kaçınmadır. Tarım, öngörüle- bilirliğe bağlı. Çiftçilerin test edilmemiş araçlarla kumar oyna- masını bekleyemezsiniz. Başarısız bir sezonun yıkıcı etkileri olabilir. Bu yüzden FAO, inovasyonu risksiz hale getirmek için çalışıyor, benimsenme ve büyütme için güvenli ve kademeli yollar oluşturuyor. SÜRDÜRÜLEBİLİR BİR GELECEK HAYAL ETMEK İleriye bakarsak, tüm bu inovasyonların başarılı bir şekilde uygulanması durumunda, çiftçiler ve küresel tarım-gıda sis- temleri için ideal gelecek nasıl görünüyor? Önemli bir öncelik, geleceği öngörmek, nereye gittiğimiz ko- nusunda bilinçli ve stratejik olmaktır. Dünyanın 10, 20 veya 30 yıl sonra nasıl görünebileceğini anlamak için öngörü kullanarak geleceğe dayanıklı politikalar geliştirmemiz gerekiyor. En olum- lu senaryo nedir ve oraya nasıl ulaşırız? Yakın zamanda, 2050’ye bakarak yeni ortaya çıkan teknolojiler ve inovasyonlar üzerine bir öngörü çalışması yaptık. En kötüsünden en istenilene kadar beş muhtemel senaryoyu inceledik. En iyimser senaryoda, artan nüfusu INTERVIEW • RÖPORTAJ INTERVIEW • RÖPORTAJ Source/Kaynak: FAO