Semi digitali: i rischi della rivoluzione tecnologica in agricoltura nell’era delle Big Tech

La rivoluzione digitale avanza anche in agricoltura. Nel settore primario, le grandi aziende tecnologiche sono sempre più presenti, offrendo nuove possibilità, ma portando con sé anche pericoli spesso sottovalutati.

Succede anche in Italia, dove il Piano nazionale di ripresa e resilienza (Pnrr) ha stanziato 750 milioni di euro per l’agricoltura digitale. 

Tra i progetti finanziati, ve n’è anche uno che coinvolge il Crea (Consiglio per la ricerca in agricoltura e l’analisi dell’economia agraria), l’Università di Bologna e Microsoft. L’iniziativa si chiama Pangenoma e, come ha scritto l’azienda in un comunicato, è «volta a studiare e decodificare il dna del grano duro per garantire un futuro sostenibile per questa coltura».

L’obiettivo è ambizioso: digitalizzare i geni di tutte le varietà di grano duro del pianeta, per svilupparne nuove varietà che possano adattarsi al cambiamento climatico. «La condivisione di big data e la possibilità di connettere ricercatori di tutto il mondo, lavorando in remoto su risorse cloud e in condizioni di elevata sicurezza informatica, è un elemento essenziale per affrontare le sfide che abbiamo davanti e garantire un cibo di qualità per tutti», ha dichiarato Luigi Cattivelli, direttore del Centro di ricerca genomica e bioinformatica del Crea.

Al suo entusiasmo, però, fanno da contraltare una serie di rischi, criticità e incognite che la crescente penetrazione di strumenti digitali in agricoltura solleva in maniera sempre più forte. 

Il data productivism arriva nei campi

La rivoluzione digitale in agricoltura è oggi una tendenza internazionalmente riconosciuta, spesso considerata la soluzione centrale per sconfiggere la fame, affrontare il cambiamento climatico e salvaguardare gli agricoltori.

L’agricoltura digitale, conosciuta anche come agricoltura smart, è un insieme di strumenti, pratiche e piattaforme high tech che possono essere applicati all’agricoltura e permettono di generare la massima quantità possibile di dati lungo l’intera filiera agroalimentare. Questi big data, che per esempio riguardano parametri meteorologici, rese produttive, prezzi delle materie prime, livelli di carbonio e nutrienti presenti nel suolo, vengono analizzati da algoritmi e forniscono agli agricoltori delle prescrizioni automatizzate per migliorare efficienza e redditività.

In Italia, la diffusione degli strumenti digitali in agricoltura è cresciuta in modo significativo nell’ultimo decennio, grazie soprattutto a incentivi pubblici come quelli dei Programmi di sviluppo rurale o del Piano transizione 4.0. Nel 2025, pur restando grandi differenze legate alle dimensioni delle imprese, il 42 per cento delle aziende agricole ha utilizzato almeno una tecnologia smart. 

Più le aziende agricole si digitalizzano, più le macchine e i campi diventano interconnessi e più, anche in agricoltura, si afferma il data productivism. Questo paradigma parte dal presupposto che produrre dati sia intrinsecamente positivo e, quindi, spinge per averne di sempre più numerosi e di maggiore qualità.

Questa visione è stata pienamente sposata dal governo italiano e, in particolare, dal Pnrr, il Piano nazionale di ripresa e resilienza post-pandemia. 

Nel settore agricolo, uno degli obiettivi del Pnrr è creare un ecosistema digitale in cui ogni macchinario produca, trasmetta e condivida dati in tempo reale. Per questo, sono stati stanziati 400 milioni di euro per l’ammodernamento dei mezzi agricoli e l’accesso ai fondi è stato subordinato all’integrazione con piattaforme software evolute.

Altri 350 milioni di euro, invece, sono stati destinati al Centro nazionale Agritech, per potenziare ricerca e sviluppo nel settore agro-digitale. Pangenoma è sostenuto proprio da questa linea di finanziamento. 

Il dna del grano diventa digitale

Per ottenere varietà maggiormente resilienti e meno dipendenti da risorse e prodotti chimici, il progetto prevede la digitalizzazione del dna di 40 tipi di grano diversi, in un passaggio che va “dal campo al dato”. In pratica, il codice genetico delle piante viene sequenziato, trasformato in un dato digitale e caricato in un database.

Pangenoma produce una mole ingente di dati che vengono condivisi e analizzati tramite la piattaforma cloud Microsoft Azure che, spiega ancora lo stesso comunicato dell’azienda, «può ospitare e analizzare una molteplicità di petabyte (migliaia di terabyte), poi elaborati e esaminati in sicurezza attraverso delle procedure standardizzate definite pipeline, anch’esse eseguite nel cloud, ovvero una serie di fasi di elaborazione dei dati, create con codici open source».

In una serie di risposte scritte inviate a IrpiMedia, il Crea ha spiegato che la scelta di Azure è stata dettata da necessità tecniche oggettive: all’avvio del progetto, nel 2021, le risorse di calcolo nazionali presentavano vincoli operativi e la strumentazione adatta per gestire genomi complessi era scarsamente disponibile in Italia. L’ente ha aggiunto che ha mantenuto «attenzione all’evoluzione delle risorse computazionali disponibili a livello nazionale» e che «solo più recentemente si stanno concretizzando opportunità di utilizzo di infrastrutture di calcolo significative».

La collaborazione con Microsoft, però, intanto prosegue e presenta diverse criticità. La più importante è che la materia prima del progetto (il genoma) è pubblica, ma gli strumenti per renderla utile e applicabile (le pipeline su Azure) sono gestiti da un privato.

Questo crea una dipendenza strategica: la ricerca pubblica produce il valore, ma è l’infrastruttura privata a detenere le chiavi per renderlo accessibile. Prendendo in prestito un esempio dal mondo tecnologico, a lungo in Europa si è parlato di “portabilità dei dati”: un diritto sancito poi con il Regolamento generale sulla protezione dei dati (Gdpr) nel 2016 che garantisce all’utente la possibilità di richiedere i propri dati custoditi su una piattaforma, in un formato tale da poterli conferire su un’altra piattaforma. Niente del genere è previsto nel mondo della ricerca agricola, nonostante le informazioni prodotte non siano private ma di pubblico interesse e derivanti da fondi pubblici, come nel caso di Pangenoma.

Su questo punto, il Crea ha insistito nel sostenere che la scelta di Azure non intacca la titolarità e la proprietà dei dati né l’accesso a questi. Non vi sarebbe nemmeno un problema di sovranità territoriale, dato che i dati del progetto sono conservati su server nazionali (all’interno della Region “Italy North” di Microsoft, nel Nord Italia). 

L’ente però ha risposto solo a una parte delle nostre domande mentre Microsoft a nessuno dei quesiti inviati da IrpiMedia e, quindi, molti dubbi rimangono.

Il lock-in dell’intero ecosistema

Questa dipendenza dall’ambiente di esecuzione Azure, infatti, rende Pangenoma difficilmente scindibile dai servizi di Microsoft: il controllo effettivo sul come e quando analizzare i dati del progetto non è totalmente nelle mani dello Stato, ma è mediato da un contratto commerciale. 

Cambiare fornitore tecnicamente è possibile, ma in pratica è estremamente difficile e costoso. I costi di uscita che le Big Tech applicano per spostare i dati sono molto alti. Le pipeline sono ottimizzate per girare sull’architettura specifica di Azure. Cambiare fornitore significherebbe riscrivere gran parte delle procedure di automazione, con costi altissimi di tempo e personale. E il mercato è in mano a pochi attori: oltre a Microsoft, vi sono Amazon e Google.

Le alternative potrebbero esistere, ma richiedono una forte volontà politica di creare infrastrutture pubbliche che trasformino i dati in beni comuni digitali accessibili, protetti e svincolati dalle logiche estrattive del profitto privato.

In assenza degli investimenti necessari, quindi, è molto alto il rischio di lock-in, cioè di dipendenza dal fornitore. Al Crea, infatti, Microsoft non fornisce solo un software, come potrebbe essere un programma per la scrittura o per la gestione di un semplice database, ma tutta l’infrastruttura su cui si regge Pangenoma. È l’intero ecosistema del progetto ad essere strettamente legato ad Azure.  

In questo quadro, qualsiasi ricercatore nel mondo che voglia lavorare sui dati del grano duro dovrà imparare a usare gli strumenti e le interfacce di Microsoft. Questo crea una barriera all’ingresso per qualsiasi concorrente poiché cambiare piattaforma significherebbe riqualificare migliaia di scienziati e riscrivere intere procedure. Inoltre, se Microsoft decidesse di cambiare le tariffe o le condizioni di servizio, la ricerca pubblica italiana non avrebbe un’alternativa immediata su cui migrare enormi moli di dati, trovandosi in una posizione di estrema debolezza contrattuale. 

I brevetti sui semi del futuro

Il tema della digitalizzazione del dna delle piante si collega a quello dei brevetti delle nuove sementi, sollevando interrogativi in merito alla sovranità biologica e, potenzialmente, alla sicurezza alimentare. Il settore sementiero è un oligopolio già oggi in mano a poche grandi imprese come Bayer e Corteva. 

Progetti come Pangenoma dematerializzano i geni dei semi, rendendo non più necessario il loro scambio fisico. L’insieme dei codici genetici del grano viene trasformato in big data informatici, sempre più spesso accessibili tramite database da ovunque. Ai ricercatori di tutto il mondo, ma potenzialmente anche alle aziende sementiere, che potrebbero trasformare un patrimonio collettivo in nuove sequenze brevettabili con molta più facilità e velocità rispetto al passato.

I rischi legati alla digitalizzazione delle informazioni genetiche delle colture sono ben documentati. A denunciarli sono organizzazioni non governative, attivisti e movimenti sociali, secondo i quali questi dati sono risorse genetiche che, anche se digitalizzate, necessitano di un’apposita regolamentazione. Al contrario, per alcuni Stati e per molte industrie del settore sementiero, la proprietà di questi dati spetta a chi le colleziona.

È un approccio problematico, quest’ultimo, perché controllare le informazioni genetiche consente, tramite la modifica del genoma, di imporre un diritto di proprietà industriale sulle nuove sementi, concentrando il potere di mercato nelle mani di poche, grandi imprese.

È uno scenario ipotetico, ma realistico e preoccupante. Anche perché, ad inizio 2025, Cattivelli del Crea ha dichiarato che l’infrastruttura informatica di Pangenoma, «dopo il battesimo con il frumento duro, sarà utilizzata anche per altri progetti», con olivi e agrumi. 

Il settore agricolo italiano potrebbe diventare ancora più dipendente da pochissime aziende multinazionali, quelle sementiere e quelle tecnologiche. L’obiettivo delle prime è chiaramente fare più profitti grazie a nuovi brevetti. Quello delle seconde è diventare delle infrastrutture indispensabili per l’intero comparto, non solo nel nostro Paese. 

A rischio la sovranità agricola

L’aspetto centrale del potere delle aziende tecnologiche, anche in agricoltura, è la capacità di raccogliere, analizzare e interpretare enormi volumi di dati, trasformando queste informazioni in nuove opportunità di profitto. 

Ora vi è anche l’intelligenza artificiale, che funge da vero e proprio “motore interpretativo”. Mentre il cloud si limita ad archiviare i dati, l’Ia utilizza modelli statistici per identificare schemi ricorrenti, invisibili all’occhio umano e prevedere scenari futuri. Sfruttando i flussi informativi per affinare i propri algoritmi di intelligenza artificiale, quindi, aziende come Amazon, Google e Microsoft acquisiscono un vantaggio competitivo inattaccabile perché non si limitano a ospitare i dati, ma ne traggono sempre maggiore conoscenza.

Nel progetto Pangenoma, per esempio, l’Ia processa miliardi di sequenze di dna per isolare alcuni tratti rari del grano, come la resistenza alla siccità. Così, i dati raccolti possono alimentare un circolo in cui ogni informazione estratta dalla decodifica genomica del grano contribuisce ad addestrare gli algoritmi di Azure e a migliorare le informazioni che questi garantiscono a Microsoft.

Le poche aziende tech dotate di infrastrutture così complesse e potenti, infatti, possono addestrare i propri modelli proprietari utilizzando i dati in forma aggregata e statistica, come previsto dalle clausole contrattuali base di molti servizi cloud. 

È un processo che viene definito di apprendimento algoritmico, che rende i servizi delle aziende Big Tech sempre più indispensabili per l’agricoltura e che spinge sempre più verso nuove collaborazioni in questo ambito.

A livello globale, gruppi come Bayer e Syngenta hanno già siglato partnership strategiche con Microsoft e Google per integrare l’intelligenza artificiale nei propri servizi, mentre leader della meccanizzazione agricola come John Deere stanno trasformando le macchine agricole in veri e propri hub di raccolta dati connessi al cloud.

Se questa tendenza dovesse prendere ulteriore forza anche in Italia, come fanno pensare le esperienze di Pangenoma e di altri progetti in corso, il rischio è la perdita di sovranità agricola. Beni preziosi, come il patrimonio genetico del grano o i dati delle aziende agricole, verrebbero gestiti tramite infrastrutture private, che alimentano modelli proprietari. Finiremmo per trasformare la biodiversità e il saper fare contadino nel carburante per motori di calcolo che non controlliamo.

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