Ada hype yang berkembang di sektor agtech bahwa: "AI akan mengubah pertanian". Mulai dari saran seperti NPSS (Sistem Pengawasan Hama Nasional) hingga dasbor tata kelola yang cerdas, AI dianggap sebagai pengubah permainan dari pembuat kebijakan hingga petani. Meskipun ini adalah visi yang menarik, visi ini juga terlalu disederhanakan.
Saatnya kita bertanya pada diri kita sendiri pertanyaan yang lebih sulit - apakah kita membangun untuk dampak atau kita melakukannya untuk optik?
Selama setahun terakhir, sementara perusahaan seperti Farmitopia dan Plantix telah mengeksplorasi visi komputer untuk manajemen hama dan penyakit, perusahaan seperti Sarvam.ai telah menunjukkan potensi dalam hal penalaran untuk saran tanaman dan pembuatan kebijakan berbasis data. Kementerian Pertanian dan Kesejahteraan Petani (Kementan) juga tampaknya menjadi pelopor dalam mengadopsi AI - mulai dari membangun chatbot penanganan keluhan seperti e-Mitra hingga membuat pusat keunggulan seperti IIT Ropar. Momentumnya nyata, tetapi begitu pula dengan fragmentasi.
Terlalu banyak pilot yang tidak terhubung, terlalu banyak bukti konsep yang tumpang tindih, dan terlalu sedikit inisiatif yang berskala lebih dari satu distrik atau hari demo. Kami menghabiskan banyak waktu untuk membuktikan bahwa AI dapat melakukan banyak hal ketika kami seharusnya fokus pada apa yang harus dilakukannya, dan bagaimana AI akan digunakan di lapangan.
Masalahnya bukanlah teknologi, melainkan arah
Masalah intinya bukanlah apakah AI dapat bekerja. Masalahnya adalah apakah kita menggunakan AI untuk memecahkan masalah yang tepat, daripada memaksanya untuk masuk ke dalam sesuatu yang kita anggap sebagai masalah.
Ambil contoh penasihat tanaman. Chatbot multibahasa yang memberi tahu petani kapan harus menabur benih terdengar mengesankan - sampai Anda menyadari bahwa chatbot ini tidak memahami kelembaban tanah setempat atau dinamika agroklimat regional. Atau dasbor tata kelola: dasbor ini terlihat rapi di konferensi tetapi sering kali tidak memiliki rincian yang dibutuhkan oleh petugas distrik untuk membuat keputusan di tingkat lapangan.
Kami masih memperlakukan AI sebagai peningkatan, bukan desain ulang. Namun, pertanian - lebih dari hampir semua sektor lainnya - menuntut sistem yang sangat lokal, sangat spesifik, dan dibangun untuk variabilitas berisiko tinggi. Sebagian besar LLM (model bahasa besar) dan mesin penalaran tidak dilatih untuk itu.
Peta jalan bukanlah sebuah strategi
Pembicaraan sedang berlangsung untuk menghubungkan upaya-upaya dari IndiaAI, Sarvam.ai, IIT, dan berbagai penyandang dana. Ini adalah langkah yang disambut baik. Tetapi sebuah peta jalan seharusnya tidak hanya berupa daftar integrasi teknologi. Peta jalan ini harus menjawab pertanyaan-pertanyaan nyata: Siapa yang memiliki data? Siapa yang mengaudit model? Apa yang terjadi jika ada rekomendasi yang salah?
Kami telah melihat ketertarikan untuk menggunakan modul penalaran untuk kebijakan, asisten AI untuk pengiriman skema, bahkan bot WhatsApp yang didanai oleh Meta. Namun, kami belum melihat satu lapisan infrastruktur terpadu yang menyatukan semua ini.
Masa depan yang kami tuju - saran waktu nyata, tata kelola adaptif, umpan balik dari lapangan - hanya akan berhasil jika alat yang digunakan dirancang untuk konteks, bukan hanya kemampuan. Hal ini berarti pembangunan bersama dengan organisasi petani, pemerintah daerah, dan penyuluh setempat - tidak hanya menggunakan model yang dilatih di laboratorium.
Risiko tekno-solusionisme
Jangan mengulangi kesalahan dari gelombang teknologi sebelumnya, di mana alat digital diluncurkan tanpa pengujian lapangan. Dalam teknologi pertanian, ketepatan yang salah sangatlah berbahaya. Tanggal tanam atau rekomendasi pestisida yang salah bukanlah bug UX - ini bisa berarti kehilangan hasil panen dan kesulitan keuangan.
Dan jujur saja: banyak dari inisiatif AI ini masih dalam tahap awal. Beberapa mesin penalaran (sistem AI yang dirancang tidak hanya untuk memproses data tetapi juga untuk menganalisis, menyimpulkan, dan membuat keputusan yang tepat) yang sedang dikembangkan belum teruji di lapangan. Kumpulan datanya masih belum lengkap. Integrasi dengan sistem pemerintah seperti Agristack masih di atas kertas. Tanpa komitmen jangka panjang yang serius terhadap pengembangan berbasis umpan balik, kita berisiko membangun sistem yang mengkilap namun tidak bertahan lama.
Apa yang perlu diubah
Inilah yang harus kita dorong saat ini:
- Desain yang mengutamakan misi: Membangun alat berdasarkan titik masalah pertanian yang nyata, bukan hanya kemampuan model.
- Penyelarasan lintas kementerian: Jika modul penalaran yang sama dapat melayani pertanian, kesehatan, dan pendidikan, mari kita bangun infrastruktur bersama - tetapi tentukan lapisan spesifik domain dengan jelas.
- Lingkaran akuntabilitas: Penyandang dana dan kementerian harus menuntut metrik longitudinal - bukan hanya keberhasilan program percontohan.
- Kemitraan lapangan: AI terbaik tidak akan datang dari Bengaluru atau Delhi saja. Itu akan datang dari desain bersama dengan orang-orang di Mandla, Baramati, dan Nalgonda.
Kita berada pada sebuah gerakan yang sangat penting. India memiliki potensi untuk memimpin dalam menciptakan sistem AI pertanian yang inklusif dan sadar akan konteks. Tetapi kita perlu bergerak melampaui gelembung kata kunci yang diciptakan dan proyek-proyek jangka pendek. Ini bukan hanya tentang "mengubah" pertanian melalui AI; ini adalah tentang memahami pertanian secara mendalam sehingga AI dapat membantu.
Potensinya sangat besar. Namun potensi hanya akan tetap ada di atas kertas jika tidak diiringi dengan eksekusi.
Sumber Online:
