Rolnicy sprawdzili AI w gospodarstwach. Pomogła przy suszarni, ale na polu się myliła
Sztuczna inteligencja w rolnictwie pomaga już nie tylko wyszukiwać informacje. Jeden z gospodarzy dzięki AI uruchomił suszarnię kukurydzy bez pomocy serwisu. Inni fotografują szkodniki w pszenicy, analizują pogodę i porównują ciągniki. Jednak AI potrafi również błędnie rozpoznać objawy na roślinach i pomylić się w obliczeniach.
Rolnik fotografuje szkodnika w pszenicy i pyta ChatGPT, co zaatakowało rośliny. Inny dzięki sztucznej inteligencji uruchamia suszarnię kukurydzy bez pomocy serwisu. Jednak AI potrafi też błędnie rozpoznać objawy na polu, pomylić się w obliczeniach i wskazać niewiarygodne źródła. Jak rolnicy naprawdę wykorzystują sztuczną inteligencję i kiedy przestają jej ufać? Pokazują to badania jakościowe przeprowadzone przez Martin & Jacob w październiku i listopadzie 2026 roku. Oficjalna prezentacja odbędzie się 18 listopada w Warszawie, podczas PLUSAGRI 2026 – Konferencja Marketingu Rolniczego.
Spis treści
Zrobił zdjęcie szkodnika w pszenicy i zapytał ChatGPT
„Ja dzisiaj próbowałem rozpoznać robaka, który mi żre na pszenicy z pomocą sztucznej inteligencji” – opowiada jeden z uczestników badania. Chciał ustalić, co uszkadza rośliny, dlatego sięgnął po telefon.
„Zrobiłem zdjęcia aparatem, telefonem i później wrzuciłem go w czat GPT” – relacjonuje.
Odpowiedź nie rozwiała jego wątpliwości. Porównał rozpoznanie z narzędziem Google, które w jego ocenie lepiej radziło sobie z obrazem. Nadal jednak nie miał pewności co do szkodnika. Nie wykonał żadnego zabiegu i postanowił szukać dalej.
Podobne doświadczenie opisał inny rolnik, sprawdzający przyczyny żółknięcia roślin.
„Jak masz takie żółtawe, to do trzech i każdy dał inną odpowiedź” – mówi o porównywaniu kilku narzędzi AI.
Wśród sugerowanych przyczyn pojawiały się przymrozek, uszkodzenie roślin i niedobór siarki. Problem polegał na tym, że z samego obrazu nie udało się uzyskać jednoznacznego rozpoznania.
Dla rolnika różnica między trafną diagnozą a błędną podpowiedzią ma wymiar praktyczny. Może oznaczać niepotrzebny zabieg, koszt zakupu preparatu albo ryzyko dla uprawy. Dlatego odpowiedź AI powinna być początkiem weryfikacji, a nie samodzielną podstawą decyzji o ochronie roślin.
Mokra kukurydza czekała. AI pomogła uruchomić suszarnię
Zupełnie inne doświadczenie miał gospodarz, któremu późnym wieczorem odmówił posłuszeństwa palnik suszarni kukurydzy. Urządzenie raz się uruchamiało, a raz nie. Serwis był już niedostępny, tymczasem mokre ziarno czekało na suszenie.
Rolnik skorzystał z narzędzia AI Google, żeby odnaleźć informacje techniczne dotyczące urządzenia. Znał podstawy elektryki i potrafił wykonywać pomiary, ale nie wiedział, jakie wartości powinny mieć poszczególne elementy.
„Wiedziałem jak to zrobić, ale nie wiedziałem jakie wyniki są prawdziwe” – wyjaśnia rolnik.
Otrzymane informacje pomogły mu znaleźć problem. Ostatecznie potwierdził: „Uruchomiłem, tak. Obyło się bez serwisu po prostu”.
W tym przypadku AI okazała się użytecznym narzędziem wyszukiwania danych technicznych. Nie zastępowała jednak umiejętności rolnika. Samodzielna ingerencja w instalację elektryczną lub palnik może być niebezpieczna i wymaga odpowiednich kwalifikacji oraz przestrzegania instrukcji urządzenia.
AI pomaga planować opryski, szukać badań i liczyć koszty. Ale też popełnia błędy
Rolnicy opowiadali również o wykorzystywaniu AI do analizy prognoz pogody, wyszukiwania publikacji naukowych i przygotowywania kalkulacji upraw.
Jeden z gospodarzy próbował lepiej zaplanować termin prac polowych.
„Poprosiłem go, żeby sprawdził mi różne modele pogodowe i nałożył je na siebie” – przekazuje rolnik biorący udział w badaniach.
Ten sam uczestnik wykorzystał AI do poszukiwania zagranicznych badań dotyczących regulatorów wzrostu. Zebrane informacje posłużyły mu do przygotowania niewielkich doświadczeń na dwóch polach, zamiast wdrażania rozwiązania od razu na całym areale.
Nie wszystkie próby kończyły się równie dobrze. Inny uczestnik sprawdzał z pomocą AI własne zestawienia kosztów środków produkcji, przygotowane w Excelu.
„Czasami potrafi wszystko ładnie oddać, wynik bardzo fajny, a czasami potrafi na prostych obliczeniach gdzieś tam się potknąć” – zauważa.
Co więcej, próby wskazania błędu nie zawsze prowadziły do jego poprawienia. Zamiast tego narzędzie potrafiło generować kolejne niespójne wyjaśnienia.
To istotne szczególnie przy wyliczaniu kosztów nawożenia, ochrony roślin i opłacalności produkcji. Pozornie poprawna kalkulacja nie musi być kalkulacją prawidłową.
Ciągnik za duże pieniądze? Rolnik pyta AI, ale sprawdza u sąsiada
Podczas rozmów pojawiły się również historie zakupów ciągników. Jeden z uczestników szukał używanego New Hollanda. Korzystał z AI, ale najważniejsze okazały się informacje od osoby zajmującej się naprawą ciągników, poznanej na AgroFoto. Inny rolnik analizował z pomocą AI zalety i wady kilku marek, zanim zdecydował się na wybór fabrycznie nowego ciągnika. Finalnie wybrał Valtrę, ale tę decyzję – jak sam przyznał – podsunęła sztuczna inteligencja.
Nie poprzestał na odpowiedziach algorytmu. Sprawdzał lokalny serwis oraz rozmawiał z użytkownikami maszyn.
„Tak, tak. No z rolnikiem ostateczny” – odpowiada, pytany o moment, który przesądził o zakupie.
Jeszcze ostrożniejszy był inny uczestnik: „No przy takich większych kosztach to ja szczerze mówiąc nie używałem ani Chata GPT, ani Gemini”.
Te doświadczenia pokazują istotne rozróżnienie: AI może pomagać w zestawianiu parametrów technicznych i wyszukiwaniu ofert, ale ostateczny wybór często zależy od lokalnych opinii, możliwości serwisu, ceny i doświadczenia gospodarza.
Rolnicy i AI
Wiarygodność odpowiedzi była jednym z najczęściej powracających problemów w rozmowach. Jeden z uczestników wyjaśniał, że nie wystarcza mu samo wskazanie źródła. Otwiera linki i sprawdza, czy rzeczywiście potwierdzają to, co napisał chatbot.
„Bo często wchodzę w te linki i dla mnie to się nie trzyma kupy” – przyznaje jeden z rolników uczestniczących w badaniach.
Zdarzało się, że odpowiedź AI sugerowała coś innego niż treść przywołanej publikacji. Rolnik ponawiał wówczas pytanie albo prosił o materiały z innych źródeł, również zagranicznych.
Istotna jest też wiedza lokalna. Jeden z badanych wskazywał, że odpowiedzi AI bywają zbyt ogólne, aby uwzględnić specyficzne warunki uprawy w danym regionie.
„Biorę też na to poprawkę często, bo te odpowiedzi są czasem takie szablonowe” – mówił, odnosząc się do lokalnego mikroklimatu i terminów nawożenia.
Dla gospodarza liczy się nie tylko to, co można wyczytać w internecie, ale również to, co rzeczywiście sprawdziło się na podobnej glebie, w zbliżonych warunkach pogodowych i przy określonej technologii uprawy.
W przypadku środków ochrony roślin ostatecznym źródłem pozostają aktualna rejestracja i zatwierdzona etykieta, a nie zgodność odpowiedzi kilku chatbotów.
Młodzi rolnicy będą pytać AI zamiast Google?
W badaniu pojawiła się też wyraźna różnica w sposobie myślenia o przyszłości. Jeden ze starszych rolników opowiadał, że zna osoby, którym problem sprawia nawet korzystanie z podstawowych usług internetowych. Jednocześnie przewidywał, że dla kolejnego pokolenia korzystanie z AI w rolnictwie będzie tak naturalne, jak dziś używanie telefonu.
„Dla młodego pokolenia to będzie normalność. Tak jak dla nas tam Google czy telefony stacjonarne, to dla nich to będzie po prostu czat” – przekonywał.
To przewidywanie uczestnika, a nie potwierdzona prognoza dla całego rolnictwa. Pokazuje jednak, że zmiana może dotyczyć nie tylko sposobu poszukiwania informacji, ale również oczekiwań wobec doradców, portali rolniczych i producentów środków do produkcji.
Rolnicy wskazywali także funkcje, których jeszcze im brakuje: połączenie danych o gospodarstwie, badań gleby, prognoz pogody, dokumentacji pól i obsługi głosowej w jednym narzędziu.
Sztuczna inteligencja w rolnictwie pomaga planować zabiegi i liczyć koszty
Szybkość wyszukiwania informacji to jedna z najczęściej wskazywanych zalet sztucznej inteligencji w rolnictwie. Jednak uczestnicy badań wyraźnie rozróżniają uzyskanie podpowiedzi od podjęcia decyzji, która może wpłynąć na plony lub finanse gospodarstwa.
„Nie zaryzykowałbym tam ileś hektarów, nie wiem, rzepaku czy czegoś, że AI mi podpowie, że mam coś zrobić. Raczej bym nie zaryzykował, tylko gdzieś tę wiedzę jeszcze sprawdził, potwierdził” – mówi jeden z rolników.
Podobnie podchodzi do tego uczestnik, który wykorzystuje AI do szukania nowych rozwiązań agrotechnicznych, ale przed ich zastosowaniem sprawdza informacje i przeprowadza próby na niewielkiej powierzchni.
„Nie zrobię wow i tego nie wrzucę na całość, bo to ekonomicznie troszeczkę potem będzie różnie, jak na przykład będą nieodpowiednie warunki” – tłumaczy gospodarz.
W obu przypadkach sztuczna inteligencja pomaga rozpocząć analizę, ale nie zastępuje doświadczenia i oceny ryzyka. To rozróżnienie ma znaczenie również dla firm, które za pośrednictwem nowych technologii chcą docierać do rolników ze swoją ofertą.
„Z przeprowadzonych rozmów wynika, że rolnicy nie traktują sztucznej inteligencji wyłącznie jako technologicznej ciekawostki. Korzystają z niej, kiedy muszą szybko rozwiązać konkretny problem w gospodarstwie – rozpoznać objawy na roślinach, znaleźć informacje techniczne, porównać maszyny czy zaplanować prace polowe. Jednak szybka odpowiedź nie oznacza automatycznie zaufania. Im większe ryzyko finansowe lub produkcyjne, tym większą rolę odgrywają własne doświadczenie, wiarygodne źródła i opinie innych rolników. To szczególnie ważny wniosek dla marketingu rolniczego. Firmom nie wystarczy, że ich produkty pojawią się w odpowiedziach AI. Muszą dostarczać rzetelną, sprawdzalną wiedzę, która pomoże rolnikowi podjąć decyzję” – wyjaśnia Marcin Chrobot, prezes Martin & Jacob, który osobiście prowadził rozmowy z rolnikami.
Marcin Chrobot – prezes Martin & Jacob, ekspert marketingu rolniczego i badań rynku agro, autor indexu COMDEX i pomysłodawca Konferencji Marketingu Rolniczego – PLUSAGRI 2026.
Własne doświadczenie, lokalny doradca, inny gospodarz, dokumentacja techniczna czy wyniki badań nadal mają znaczenie, szczególnie gdy w grę wchodzą duże wydatki lub ryzyko dla upraw.
To również ważny wniosek dla firm działających w rolnictwie. Jeżeli informacje o produktach i technologiach mają być wykorzystywane przez rolników posługujących się AI, muszą być konkretne, aktualne, wiarygodne i możliwe do sprawdzenia. Sama obecność marki w odpowiedzi chatbota nie oznacza jeszcze zdobycia zaufania ani sprzedaży.
Konferencja Marketingu Rolniczego PLUSAGRI 2026
Temat ten będzie rozwijany 18 listopada 2026 r. w Warszawie podczas PLUSAGRI 2026 – Forum Komunikacji Marketingowej w Rolnictwie, konferencji marketingu rolniczego odbywającej się pod hasłem „Rolnik w epoce AI”. Zaplanowano tam premierę wyników badania COMDEX 2026 poświęconego sztucznej inteligencji, zachowaniom informacyjnym i postawom rolników.
Warto przy tym rozdzielić doświadczenia uczestników rozmów jakościowych od wyników badań ilościowych. Przytoczone historie nie pokazują, jaki odsetek polskich rolników używa AI. Pozwalają natomiast zrozumieć, do czego ją wykorzystują, kiedy sprawdzają odpowiedzi i dlaczego niektóre decyzje nadal wolą podejmować z pomocą człowieka.
Źródło: Spotkania w formie diady i triad, przeprowadzone 29 i 30 października oraz 3 listopada 2026 r. przez firmę badawczą Martin & Jacob, w ramach projektu PLUSAGRI COMDEX 2026, prowadził Marcin Chrobot. Rozmowy dotyczyły źródeł informacji, doświadczeń z AI, wiarygodności odpowiedzi i podejmowania decyzji w gospodarstwach.
W artykule wykorzystano autentyczne wypowiedzi uczestników badań. Cytaty poddano niezbędnej korekcie językowej i stylistycznej w celu poprawy ich czytelności, z zachowaniem pierwotnego sensu, kontekstu oraz intencji wypowiedzi. Badanie miało charakter jakościowy, dlatego przedstawione opinie i doświadczenia nie stanowią reprezentatywnego obrazu całej populacji polskich rolników.
FAQ: Rolnicy sprawdzili AI w gospodarstwach. Pomogła przy suszarni, ale na polu się myliła
Jak rolnicy wykorzystują sztuczną inteligencję do rozpoznawania szkodników w uprawach?
Rolnicy fotografują szkodniki w pszenicy i używają narzędzi AI do rozpoznawania, ale często weryfikują te informacje innymi źródłami.
Czy sztuczna inteligencja może pomóc w uruchomieniu suszarni kukurydzy bez serwisu?
Tak, jeden z rolników uruchomił suszarnię kukurydzy za pomocą AI, korzystając z informacji o urządzeniu zamiast wsparcia serwisu.
Dlaczego rolnicy nie zawsze ufają sztucznej inteligencji w podejmowaniu decyzji?
Rolnicy często spotykają się z błędami AI, dlatego weryfikują odpowiedzi uzyskane z AI innymi źródłami wiedzy i doświadczeniem.
Kiedy rolnicy używają AI do planowania prac polowych?
Rolnicy używają AI do analizy modeli pogodowych, by lepiej zaplanować terminy prac polowych.
Dlaczego lokalna wiedza rolnika jest ważniejsza niż odpowiedzi AI?
Lokalne warunki uprawy i mikroklimat często wymagają bardziej specyficznej wiedzy niż ogólne odpowiedzi AI.
Obserwuj nas w Google News. Bądź na bieżąco!
Dodaj AgroFakt.pl jako preferowane źródło w Google
Częściej w Top Stories. Wystarczy 1 klik i zatwierdzenie w Google.
Bądź na bieżąco z informacjami z rynku rolnego
