Catatan Editor: Shail Khiyara adalah CEO Rekayasa Kawananplatform pengoptimalan bertenaga AI yang mengotomatiskan keputusan operasional kompleks di seluruh rantai pasokan, tenaga kerja, produksi, dan logistik.
Pandangan yang diungkapkan dalam artikel tamu ini adalah milik penulis dan tidak mewakili pendapat AgFunderNews.
Don Guinnip bangun sebelum fajar setiap pagi untuk memberi makan ternak di tanah yang ditanami keluarganya sejak tahun 1837. Usianya 74 tahun. Kedua pinggulnya telah diganti dengan titanium; dia memperkirakan dia punya waktu dua tahun lagi.
Anak-anaknya telah membangun karier di tempat lain, jadi tidak pernah ada rencana transisi yang nyata. Ketika dia berhenti, pertaniannya tidak hanya berpindah tangan, tapi kemungkinan besar akan berakhir.
Hal ini tidak hanya terjadi satu kali saja, namun juga mewakili perubahan besar yang terjadi di industri pertanian. Baru-baru ini Jurnal Wall Street fitur pada suksesi pertanian Amerika menghadapi krisis ini: Don Guinnip, seorang petani generasi kelima yang tidak memiliki penerus dan tidak memiliki rencana. Tapi Jurnal membingkainya sebagai masalah ekonomi, padahal sebenarnya bukan; ini adalah kegagalan transfer pengetahuan yang terjadi di setiap perekonomian pertanian besar di dunia.
Bagian yang tidak direncanakan oleh siapa pun
Petani merencanakan segalanya, mulai dari rotasi tanaman dan waktu input hingga siklus peralatan, namun mereka tidak merencanakan suksesi.
Alasannya lebih bersifat struktural daripada pribadi, dan sistem mempersulitnya. Anak-anak tumbuh dengan bekerja di pertanian tetapi tanpa kepemilikan. Percakapan suksesi tertunda, lalu dihindari. Ketika transisi menjadi mendesak, semuanya sudah terlambat.
Di balik semua ini terdapat permasalahan yang lebih dalam, bahwa pengetahuan tentang cara menjalankan operasi sepenuhnya ada di kepala seseorang. Pengetahuan selama empat puluh tahun—bidang mana yang tergenang air saat musim semi basah, bagaimana perilaku tanah di bawah tekanan, kapan harus melakukan lindung nilai dan kapan harus menahan, pemasok mana yang benar-benar akan melakukan pengiriman di bawah tekanan—jarang dicatat, yang berarti tidak ada satupun yang dapat ditransfer dalam skala besar. Ketika petani keluar, tanahnya tetap ada. Namun kecerdasan yang membuatnya produktif lenyap.
Pola global
Di Amerika Serikat saja, 315 peternakan mengajukan kebangkrutan pada tahun 2025, naik 46% dari tahun sebelumnya. USDA melaporkan kini terdapat lebih banyak petani yang berusia di atas 75 tahun dibandingkan yang berusia di bawah 35 tahun.
Kongres menyetujui dana talangan pertanian sebesar $31 miliar dan bantuan bencana pada tahun 2024. Namun demikian, petani jagung diperkirakan akan mengalami kerugian lagi pada tahun 2026.
Pola yang sama juga terjadi secara global. Di Jepang, pekerja pertanian mandiri turun 25% dalam satu periode lima tahun, penurunan terbesar yang pernah tercatat. Rata-rata petani Jepang kini berusia 69 tahun, dan kurang dari 30% operator pertanian berharap mendapatkan penerus dalam waktu lima tahun.
Di seluruh UE, rata-rata petani berusia 57 tahun, dengan 57,6% manajer pertanian berusia di atas 55 tahun dan hanya 12% di bawah 40 tahun. Di Portugal, separuh dari seluruh petani berusia di atas 65 tahun; di Spanyol, angkanya 41%. Komisi Eropa telah menanggapinya dengan target untuk melipatgandakan jumlah petani muda pada tahun 2040 dan mengusulkan paket pembaruan generasi senilai $3,5 miliar. Di Irlandia, hanya 4,3% petani berusia di bawah 35 tahun. Di Tiongkok, tenaga kerja pertanian yang menua secara langsung mempercepat ditinggalkannya lahan pertanian.
Dimana AI sebenarnya penting
Pertanian tidak lambat dalam mengadopsi teknologi, namun mereka alergi terhadap hal-hal yang tidak masuk akal, dan itu adalah sebuah pujian. Petani menolak teknologi jika teknologi tersebut belum mendapatkan kepercayaan mereka.
Pertanian presisi telah ada selama dua dekade, dengan peralatan yang dipandu GPS, citra drone, sensor tanah, dan banyak lagi yang penerapannya semakin meningkat. Namun teknologi presisi mengatasi lapisan fisik pertanian dan mengoptimalkan pelaksanaannya. Hal ini tidak membantu petani memutuskan kapan kenyataan tidak lagi sesuai dengan rencana. Ketika cuaca berubah, pasar bergerak, atau pemasok gagal, spreadsheet dan prakiraan statis menjadi berantakan, dan sebagian besar operasi masih berjalan berdasarkan pengalaman, naluri, dan harapan.
Apa yang sebenarnya dilakukan AI ketika dibuat untuk industri ini, dan tidak hanya diterapkan di industri ini, adalah sesuatu yang berbeda. Ia mulai mendengarkan sebelum memutuskan. Dibutuhkan data cuaca, perubahan harga, perubahan jadwal truk, dan memunculkan langkah terbaik pada waktunya untuk bertindak, bukan setelah kejadiannya.
Pikirkan tentang apa sebenarnya pertanian itu: biologi, logistik, cuaca, dan pasar, semuanya bergerak secara bersamaan. Volatilitas belum tentu merupakan risiko utama yang harus dikelola, namun lingkunganlah yang menjadi risiko utama. Dan untuk pertama kalinya, kami memiliki sistem yang mampu mengatasi volatilitas tersebut secara real-time, bukan menggantikan penilaian petani, namun memadukannya dengan kecepatan dan komputasi dengan cara yang sebelumnya tidak mungkin dilakukan.
Seperti apa hal ini dalam praktiknya
Di sinilah argumen berpindah dari konsep ke realitas operasional.
Operator pabrik tidak lagi hanya mengandalkan pengetahuan suku untuk menyeimbangkan hasil dan kualitas. Sistem ini telah mensimulasikan ratusan skenario berdasarkan masukan saat ini, kendala, dan permintaan hilir, sehingga memunculkan jalur terbaik sebelum keputusan diambil.
Artinya, operator butiran tidak perlu menunggu laporan akhir hari untuk bereaksi terhadap variabilitas kelembapan karena sistem mendeteksinya secara real-time, menyesuaikan rute, dan mencegah hilangnya nilai sebelum hal tersebut menjadi sesuatu yang mahal dan tidak dapat diubah.
Oleh karena itu, pendatang baru yang menyewa lahan yang terfragmentasi dapat menguji rotasi, strategi penetapan harga, dan skenario hasil berdasarkan data nyata sebelum memberikan modal dan tidak memerlukan pengalaman tiga puluh tahun untuk membuat keputusan penanaman yang kredibel.
Inilah yang saya maksud ketika saya mengatakan AI berhenti menjadi alat dan mulai menjadi mitra, memberikan operator generasi berikutnya akses terhadap kekuatan pengambilan keputusan yang sama yang sebelumnya membutuhkan waktu seumur hidup untuk membangunnya.
Risiko konsolidasi
Tanpa pergeseran ini, lintasan defaultnya adalah konsolidasi. Guinnip sendiri meramalkannya: masa depan di mana para petani menggarap lahan yang bukan miliknya, menanggung hutang yang tidak mereka pilih, dan kehilangan kebanggaan yang berasal dari pengelolaan.
Operator besar dan pemilik lahan institusional telah bergerak secara agresif untuk mengatasi kesenjangan tersebut. Mereka memiliki modal, skala, dan akses terhadap teknologi yang tidak dapat ditandingi oleh pertanian keluarga. Jika AI tetap menjadi sesuatu yang hanya dapat diakses oleh pemain terbesar, hal ini hanya akan mempercepat konsolidasi.
Pertanyaan yang lebih menarik, dan belum sepenuhnya terjawab oleh sektor agrofoodtech, adalah apakah AI dapat menjadi hal yang membuat generasi berikutnya dari operator independen dapat bertahan. Kita berbicara tentang orang-orang yang tidak pernah memiliki kemewahan untuk tumbuh di pertanian. Ahli agronomi yang mengetahui sains tetapi tidak mengetahui jalan pintas generasi. Pengusaha yang melihat peluang namun tidak melihat jalan masuknya. Investor yang hanya memikirkan nilai tanah dan tidak tahu bagaimana cara membukanya secara operasional.
Ada lebih banyak orang yang ingin bertani daripada yang bisa diserap oleh sistem yang ada saat ini. Hilangkan hambatan pengetahuan dan persamaannya pun berubah.
Apa yang perlu terjadi
Kita tahu teknologinya ada, dan saya melihat komponennya setiap hari, mulai dari data agronomi, dan sinyal pasar hingga kendala operasional dan pemodelan keuangan. Meskipun kita tidak memerlukan dasbor lain, yang hilang adalah integrasi pada tingkat pengambilan keputusan: sistem yang menghubungkan semua hal tersebut menjadi sesuatu yang dapat digunakan oleh petani yang bekerja atau pendatang baru secara real-time. Sesuatu yang menggerakkan hasil, biaya, waktu dan kepercayaan.
Sektor teknologi pertanian telah menghabiskan waktu puluhan tahun untuk mengoptimalkan hasil panen. Fase berikutnya adalah mengoptimalkan keputusan di seluruh siklus hidup operasional suatu peternakan, termasuk keputusan yang menentukan apakah peternakan dapat bertahan dalam transisi generasi.
Peternakan Don Guinnip telah menjadi milik keluarganya selama 188 tahun. Ia selamat dari Perang Saudara Amerika, Dust Bowl, dan volatilitas harga komoditas selama beberapa dekade.
Ia mungkin tidak dapat bertahan jika kehilangan kecerdasan yang menopangnya.
AI tidak menyelesaikan masalah pertanian, namun AI mungkin merupakan satu-satunya jalan untuk melestarikan kecerdasan yang membuat pertanian berhasil.