Digitalisierung in der Landwirtschaft

Letzte Aktualisierung: 28. Oktober 2025

Selbststeuernde Fahrzeuge und miteinander kommunizierende landwirtschaftliche Maschinen – wie Digitalisierung die Landwirtschaft verändert.

In Kürze

• Drohnen, Sensoren und Roboter machen moderne Landwirtschaft präziser, effizienter und umweltfreundlicher.
• Mit Precision Farming werden Dünger und Pflanzenschutzmittel nur dort ausgebracht, wo sie gebraucht werden.
• Melkroboter entlasten die Betriebe, erfassen Daten zur Tiergesundheit und optimieren die Fütterung.
• Künstliche Intelligenz steuert Maschinen, meldet Krankheiten frühzeitig und verbessert Ernteabläufe.
• Die Datensicherheit wird allerdings zur Herausforderung.

Im Märzen der Bauer die Rösslein einspannt. So wie in dem alten Kinderlied funktioniert Landwirtschaft schon lange nicht mehr. Die Landwirtschaft ist ein moderner Arbeitsplatz und High-Tech vom Acker bis zum Kuhstall längst Normalität. Laut einer Umfrage von Bitkom aus dem Jahr 2024 nutzen bereits 90 Prozent der deutschen Landwirtinnen und Landwirte mindestens eine digitale Agrar-Technologie.

Die häufigsten Technologien sind GPS-gesteuerte Landmaschinen sowie die elektronische Datendokumentation auf dem Acker oder im Viehstall. Diese werden jeweils von etwa drei Viertel der Betriebe eingesetzt.  In einer GPS-gesteuerten Maschine sitzt zwar noch eine Person hinter dem Lenkrad, sie fährt aber wie auf Schienen über festgelegte Bahnen. So werden Arbeitsabläufe vereinfacht und Verdichtungen im Boden auf das Nötigste beschränkt. Die Datenerhebung hilft, die gesetzlichen Dokumentationspflichten zu erfüllen und erleichtert den Überblick: Wann wurde auf dem Acker gesät oder ein Pflanzenschutzmittel ausgebracht? Welche Kuh ist gerade brünstig oder krank?

Auch Drohnen werden von fast einem Viertel der Betriebe eingesetzt. Sie fliegen etwa über Maisäcker und bringen im Rahmen des biologischen Pflanzenschutzes Schlupfwespen als Nützlinge gegen die Raupen des Maiszünslers aus. Sie suchen vor dem Mähen von Wiesen nach Rehkitzen, fotografieren die Bestände von oben und bewerten danach über die Blattfärbung den Düngebedarf oder weisen Pilzbefall im Getreide nach.

Precision Farming für Wettbewerbsfähigkeit und Umweltschutz

Auch am Boden erfassen verschiedene Sensoren und die dazugehörigen Auswertungsprogramme den Stand des Pflanzenwachstums und steuern Düngerstreuer oder Pflanzenschutzspritze zentimetergenau. So werden die Flächen "teilflächenspezifisch" bearbeitet – also jede Fläche einzeln nach dem zuvor exakt ermittelten Bedarf.

Schlepper sowie zunehmend mehr auch kleinere autonom arbeitende Feldroboter, erhalten ein Lenksignal via Satellit und fahren wie von Zauberhand gelenkt. Auch Sämaschinen und Unkrauthacken verrichten satellitengesteuert ihre Dienste.

Precision Farming oder Präzisionslandwirtschaft nennt man das. Sie erlaubt eine immer genauere Bearbeitung von Ackerflächen. Betriebsmittel wie Diesel werden eingespart, Dünger oder Pflanzenschutzmittel so effizient wie möglich eingesetzt. Das steigert die Ertragskraft, die Wirtschaftlichkeit und die Wettbewerbsfähigkeit moderner landwirtschaftlicher Betriebe. Und es schützt die Umwelt, weil die Dünge- und Pflanzenschutzmittel exakt dort ankommen, wo sie benötigt werden.

Vollautomatisierte Melksysteme

Dass Roboter Kühe melken, mag auf den ersten Blick verwundern, aber es funktioniert, und zwar sehr gut. Automatische Melksysteme sind immer häufiger in der Praxis zu finden. Beim Melken werden gleichzeitig noch Daten wie etwa die Milchmenge oder die Leitfähigkeit der Milch ermittelt, die gekoppelt mit Daten aus dem Fütterungscomputer und dem Schrittzähler Auskunft über den Gesundheitszustand der Kuh geben. Umgekehrt dienen sie wieder der Anpassung der Fütterung an die Leistung der Kuh.

Landwirtinnen und Landwirte müssen nicht mehrmals am Tag in den Stall, um zu melken. Der Melkroboter entzerrt die Arbeitsspitzen, entkoppelt sie von festen Melkzeiten und schafft Raum für andere wichtige Arbeiten wie etwa die Tierbeobachtung.

Verknüpfte Daten bringen Chancen….

Alles ist vernetzt und verknüpft über künstliche Intelligenz (KI): Das Smartphone schlägt Alarm, wenn ihm das Frühwarnsystem des Prognoseprogramms eine schwül-warme Witterung meldet, also bestimmte Temperatur- und Niederschlagsverhältnisse herrschen, sodass dem Weizen die Pilzinfektion droht. Auch in der Ernte bauen alle Daten aufeinander auf: Alle paar Sekunden meldet der Mähdrescher seine Messwerte an den Computer, damit immer punktgenau der nächste Anhänger für den Transport bereitsteht und die Erntekette immer in Bewegung ist.

… bergen aber auch Risiken

Doch genau diese KI-gesteuerte Vernetzung kann auch mit Risiken verbunden sein. Dann nämlich, wenn sensible Betriebsdaten in der Cloud, also einer zentralen Datenwolke, sind, Dritte unbefugt Zugriff darauf haben und die Daten für eigene Zwecke auswerten. 

Unternehmerische Daten sind sensible Daten und damit ein wertvolles Gut, das nicht in die falschen Hände gelangen darf. Landwirtinnen und Landwirte arbeiten mit GPS und Sensortechnik und erzeugen damit georeferenzierte Daten und standortspezifische Informationen, deren Wertschöpfung nicht abwandern sollte.

Wem gehören die Daten?

Lange war gesetzlich nicht geregelt, wem die erhobenen landwirtschaftlichen Daten gehören: Der Anwenderin oder dem Anwender auf dem Betrieb – oder dem Unternehmen, das die Maschine oder Anwendung entwickelt hat. So konnte der Hersteller die erhobenen Daten frei nutzen, etwa für die Weiterentwicklung der Maschinen, und entscheiden, welche er in welcher Form an die Betriebe weitergibt.

Das änderte sich im September 2025 mit der neuen EU-Datenverordnung (European Data Act), das unter anderem auch landwirtschaftliche Daten regelt. Die Hersteller dürften die Daten jetzt nur noch mit Zustimmung der Anwenderin oder des Anwenders nutzen. Sie müssen darüber aufklären, welche Informationen genau erfasst werden und dem Betrieb alle selbsterhobenen Daten zur Verfügung stellen. Außerdem können die Betriebe ihre Daten leichter an Dritte weitergeben - zum Beispiel für eine genaue Analyse - und Systeme von verschiedenen Anbietern besser verknüpfen.
Viele Landwirtinnen und Landwirte versprechen sich hieraus eine Vereinfachung vieler Abläufe und eine verbesserte Wertschöpfung – der Ackerbauer wird zum Datenbauer.

Weitere Informationen

Bundeslandwirtschaftsministerium (BMLEH): Landwirtschaft verstehen – Chancen der Digitalisierung

Deutscher Bauernverband: Digitalisierung in der Landwirtschaft

Bitkom: Digitalisierung in der Landwirtschaft