21. Oktober 2026 Künstliche Intelligenz. Von Daten zu Aufgaben

Hier kommt die Künstliche Intelligenz (KI) ins Spiel. Denn sie kann große Datenmengen aus verschiedenen Quellen analysieren und zusammenführen, Auffälligkeiten erkennen und daraus konkrete Arbeitsaufträge ableiten. Auf den ersten Blick »unsichtbar« ist KI längst z. B. in Aktivitätssensoren zur Brunsterkennung oder in Ertragskarten aus Maschinendaten integriert. Daneben gibt es KI-Anwendungen, die der Landwirt direkt bedient. Er stellt dazu eine Frage, gibt einen Auftrag oder bittet um einen Vorschlag. 

Interesse und Technikaffinität. 

»Dafür braucht es eine gewisse Motivation und Offenheit für Technik«, sagt Dennis Welleweerd, der den elterlichen Milchviehbetrieb in Wielen an der niederländischen Grenze in einer GbR gemeinsam mit seinem Vater führt. Die war bei ihm von Jugend an vorhanden. »Damals war ich nicht unbedingt das typische Bauernkind, sondern eher ein kleiner Zocker.« Heute macht er sich dieses Interesse auf dem eigenen Betrieb und in seinem Beratungs-Start-up »Farmers Factory« zunutze. Das Unternehmen arbeitet überwiegend online und mit vielen digitalisierten Prozessen.
Bei seinen Kunden hat er die Erfahrung gemacht, dass ihr Interesse an dem Thema KI sehr unterschiedlich ist: Die einen sind neugierig und probieren ChatGPT aus, die anderen sagen: »Das soll die junge Generation machen.« Gerade anfangs sei das Auseinandersetzen mit KI relativ aufwendig und man müsse bereit sein, Zeit zu investieren oder bei Bedarf auf einen Dienstleister zurückzugreifen. 

»Grundsätzlich lässt sich alles automatisieren, was digital und rational abbildbar ist«, sagt Welleweerd, »anfangs habe ich KI vor allem als Chatbot genutzt, um Fragen zu stellen oder zu brainstormen. Ein Chatbot ist ein Computerprogramm, dem man eine Frage stellt oder einen Auftrag gibt. Der Chatbot verarbeitet die Eingabe und gibt anschließend eine passende Antwort oder führt eine Aufgabe aus. 2024 rückten dann Automatisierungstools stärker in den Mittelpunkt. Die Frage war: Wie kann ich einen Chatbot in meine betrieblichen Prozesse integrieren?«

Ein Beispiel dafür ist das Bearbeiten des Rechnungseingangs. In der Regel kommt ein Teil der Rechnungen per E-Mail, der Rest per Post. Sie werden von Hand geöffnet und abgelegt – häufig herrscht dabei aber ein ziemliches Chaos. Diesen Prozess zu automatisieren, kann für viele Betriebe einen echten Zeitgewinn bedeuten. 

Kommt eine E-Mail im Rechnungs-Postfach des Betriebs an, erkennt ein KI-Agent die PDF im Anhang und extrahiert mithilfe des Sprachverständnisses von ChatGPT die relevanten Informationen. Dann wird die E-Mail automatisiert weiterverarbeitet. Die umbenannten Rechnungen schiebt die KI in den richtigen Ordner, z. B. zum Buchhaltungsprogramm, ins Liquiditätsprogramm oder in den digitalen Ordner zur Dieselrückvergütung. Definierte Abläufe gibt es außerdem auch für Milchgeldabrechnungen, Medikamentenbelege oder Lieferscheine. 
 

Individuelles Herdenmanagementprogramm.

»Ich habe mein eigenes Herdenmanagementprogramm mit Unterstützung von KI erstellt. Dafür habe ich das bestehende System analysiert und der KI anhand zahlreicher Screenshots erklärt, wie es aufgebaut ist. Anschließend habe ich ihre Hinweise umgesetzt. Dafür ist grundsätzlich kein besonderes IT-Wissen notwendig«, erzählt Welleweerd. Er arbeitet dabei vor allem mit dem Chatbot »Claude.« Das eine beste Tool gibt es in seinen Augen aber nicht: »Das lässt sich nicht pauschal beantworten. Je nach Thema kann ein Modell bessere Ergebnisse liefern als ein anderes. Wenn man zwischen den Modellen wechseln kann, ist man flexibler.« Entscheidend sei am Ende aber weniger der konkrete KI-Anbieter als der sogenannte Betriebskontext, meint Welleweerd. Seine Erfahrung ist: Viele Landwirte probieren KI einmal aus, sind mit dem Ergebnis jedoch nicht zufrieden und geben dann frustriert auf. Das liegt am fehlenden Betriebskontext, wodurch die Antworten häufig sehr oberflächlich ausfallen. Denn die KI muss mit möglichst viel Wissen über den jeweiligen Betrieb, die gewünschten Abläufe und die Regeln der Zusammenarbeit »gefüttert« werden. Je mehr von diesem sogenannten Kontext zur Verfügung steht, desto besser werden die Ergebnisse der KI. Dazu gehören grundsätzlich alle relevanten Daten. Der Landwirt kann beispielsweise mithilfe der KI eine Ordnerstruktur mit Dokumenten auf seinem Computer aufbauen und/oder vorhandene Tools anbinden. Wichtig ist, dass die KI auf diese Informationen zugreifen kann. Dabei müssen selbstverständlich Datenschutz und Zugriffsrechte berücksichtigt werden.

Datenschutz

Hier gilt für Dennis Welleweerd die Regel, niemals ein kostenloses KI-Abo für betriebliche Daten zu verwenden. Wer im Browser eine PDF-Datei hochlädt, sendet diese Datei an einen externen Anbieter. Bei lokalen Anwendungen kann die KI dagegen auf bestehende Ordner zugreifen, ohne dass die Datei ausdrücklich hochgeladen werden muss. Ein weiterer Tipp von ihm: Bei beruflichen Anwendungen sollte man einen Geschäfts­tarif des KI-Anbieters wählen und darauf achten, wo die Daten verarbeitet werden und welchen Datenschutzbestimmungen sie unterliegen.

Aufgabenmanagement für die Mitarbeiter

»Der entscheidende Schritt besteht darin, aus der Information eine konkrete Handlung abzuleiten. Eine Meldung wie ›die Kuh ist brünstig‹ erscheint sonst gleichzeitig auf den Mobiltelefonen mehrerer Mitarbeiter.« Damit ist dann aber noch nicht geklärt, wer sich darum kümmert. Deshalb werden die Sensordaten auf dem Betrieb Welleweerd mit einem Aufgabenmanagement verbunden. Erkennt das System eine Brunstmeldung, prüft ein KI-Agent, welcher Mitarbeiter aktuell anwesend und zuständig ist. Anschließend wird die Aufgabe automatisch erstellt und an ihn weitergeleitet. Auch das Herdenmanagementprogramm ist in diesen Prozess eingebunden. Die KI 
prüft regelmäßig, ob Tiere auffällig sind – etwa durch eine geringere Milchleistung – und erzeugt bei Bedarf weitere Aufgaben. So wird aus einer isolierten Meldung ein strukturierter Arbeitsablauf. 

Für Dennis Welleweerd liegt der Nutzen aber nicht allein in der technischen Auswertung. Mindestens genauso entscheidend ist die Entlastung bei der täglichen Betriebsorganisation. Er muss nicht mehr jede Meldung selbst verfolgen und im Kopf behalten, wer welche Aufgabe übernehmen soll. Außerdem lassen sich so Routinen etablieren. Die KI kann zu einer bestimmten, vorgegebenen Uhrzeit täglich Alarmlisten prüfen und daraus Aufgaben für die Mitarbeiter erstellen. Am Ende ist es auch Fleißarbeit. Man kann der KI sagen: »Ich brauche eine Zeiterfassungs-App. Gib mir eine Schritt-für-Schritt-Anleitung und führe mich durch den Prozess. Dafür muss man nicht Informatik studiert haben«, sagt Welleweerd. »Ich empfehle, die KI ausdrücklich um eine Anleitung für Anfänger zu bitten. Sollte die einen Fachbegriff verwenden, den man nicht versteht, fragt man: ›Was bedeutet das?‹, woraufhin die KI den jeweiligen Schritt dann noch einfacher erklären kann.« 

Nicht alle Bereiche des Betriebs Welleweerd lassen sich derzeit gleichermaßen in das KI-gesteuerte Herdenmanagement einbinden. Die Melktechnik ist von 2006 und bietet nur wenige Möglichkeiten zur Automatisierung. Bei modernen Melkrobotern wäre es dagegen kein Problem, weitere Systeme über Schnittstellen anzubinden. Denkbar ist beispielsweise, dass ein KI-Agent regelmäßig prüft, welche Tiere noch nicht gemolken wurden oder bei welchen Kühen Behandlungsmaßnahmen anstehen. Daraus könnten dann erneut automatisch Aufgaben für die jeweils anwesenden Mitarbeiter entstehen.

Die technische Verbindung der Systeme ist für Welleweerd die Grundlage. Die KI kann Daten aus dem Sensorsystem abrufen und zusammenführen. Was ihr aber noch fehlt, ist das notwendige Fachwissen, um sie zuverlässig zu interpretieren. »Deshalb soll der Betriebskontext weiter ausgebaut werden. Die KI muss lernen, welche Auffälligkeiten relevant sind und welche Maßnahmen sich anschließen. Vereinfacht gesagt: Auf Fall A soll eine definierte Reaktion B folgen«, plant er.