الـAI في مزارع أفريقيا.. فرص اقتصادية واعدة تصطدم بـ 4 عقبات رئيسية

وربط البحث هذه الزيادة باستخدام منصة "Crop2Cash" للإرشاد الزراعي الرقمي، التي تجمع بين الاستشارات المدعومة بالذكاء الاصطناعي والخدمات البشرية، وتوفر للمزارعين معلومات عن أسعار المحاصيل وأساليب ما بعد الحصاد وفرص الوصول إلى الأسواق.

البنك الدولي أكثر تفاؤلاً بأفريقيا.. ماذا تغيّر في 2026؟ - موقع 24رفع البنك الدولي توقعاته لنمو اقتصاد أفريقيا في 2026 إلى 4.3%، مستنداً إلى تحسن الأداء في أنحاء المنطقة، ودعا الحكومات إلى تعزيز الاستثمار في الذكاء الاصطناعي لرفع الإنتاجية وخلق المزيد من فرص العمل.

وفي هذا الشأن، تناولت دراسة بحثية حديثة (تغطي الفترة من 2005 إلى 2025) دور الذكاء الاصطناعي وتقنية "البلوك تشين" في تطوير الزراعة المستدامة، وإمكانات توظيفهما لتحسين الإنتاج وتتبع المحاصيل وإدارة الموارد.

جودة البيانات وقدرة المزارعين

حددت الدراسة أربعة تحديات رئيسية تحول دون استفادة المزارعين، لا سيما صغار المنتجين، من هذه التقنيات.

وتتمثل العقبة الأولى في موثوقية البيانات التي تعتمد عليها الأنظمة الذكية، فرغم قدرة "البلوك تشين" على توثيق المعلومات وحمايتها من التعديل بعد تسجيلها، فإنها لا تضمن صحة البيانات من البداية، سواء كانت ناتجة عن أجهزة استشعار تقيس رطوبة التربة ودرجات الحرارة، أو مدخلة يدوياً بواسطة العاملين.

وقد تتحول القراءات الخاطئة إلى سجلات يصعب تعديلها، بينما يؤدي تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي على معلومات غير دقيقة إلى إنتاج تنبؤات وتوصيات زراعية مضللة.

أما التحدي الثاني، فيرتبط بقدرة المزارعين على استخدام المعلومات وتنفيذ التوصيات، فالتنبؤ بانتشار آفة زراعية أو تعرض محصول للإجهاد لا يحقق فائدة فعلية، إذا وصل التحذير متأخراً، أو افتقر المزارع إلى الموارد اللازمة للتدخل.

في الوقت ذاته، تتفاوت فرص الوصول إلى هذه الخدمات بين المزارعين، في ظل ضعف شبكات الإنترنت وارتفاع كلفة الاتصال ومحدودية المهارات الرقمية في مناطق أفريقية عديدة. 

وتستدعي معالجة ذلك توفير تطبيقات تعمل دون اتصال بالإنترنت، وخدمات باللغات المحلية، وإرشادات صوتية ورسائل نصية تناسب ظروف صغار المنتجين.

ملكية البيانات والعائد الاقتصادي

وتتعلق العقبة الثالثة بحقوق ملكية البيانات الزراعية والتحكم فيها، لأن المعلومات المتعلقة بالتربة والمحاصيل واستهلاك المياه والأسمدة والإنتاجية والطقس أصبحت مورداً اقتصادياً تستخدمه الشركات في تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي وتطوير المنتجات وتقييم مخاطر التمويل والتأمين.

وبالتالي تحذر الدراسة من أن غياب ضوابط واضحة لاستخدام البيانات الزراعية سيتيح للشركات تحقيق مكاسب تجارية من معلومات يقدمها المزارعون، دون أن يحصل أصحاب هذه البيانات على حصة من تلك المكاسب.

أما التحدي الرابع فهو "الجدوى الاقتصادية"، لأن المزارعين مطالبون بدفع ثمن الأجهزة، ورسوم الخدمات، وكلفة الإنترنت، فضلاً عن التدريب، لذلك يعتمد قرار استخدامهم لهذه التكنولوجيا على حجم الأرباح المنتظرة منها.

لكن نجاح هذه الحلول واستمرارها مشروط بقدرتها على تقليل الهدر بعد الحصاد، وخفض المصاريف، وتعزيز الإنتاجية والأسواق. 

وتلك مشكلة تؤثر بشكل خاص على صغار المزارعين، الذين يدفعون فاتورة التشغيل، بينما يذهب العائد الحقيقي لشركات التكنولوجيا والمصدرين والوسطاء.

لذلك أوصت الدراسة بتطوير منظومة تربط جمع البيانات والتحقق منها بتحليل الذكاء الاصطناعي والتوصيات الزراعية، مع وضع قواعد واضحة تحدد حقوق الوصول إلى المعلومات واستخدامها، والمسؤولية عن الأخطاء الناتجة عن القرارات الآلية.

كما دعت إلى إشراك المجتمعات الزراعية والجمعيات والتكتلات الإنتاجية في إدارة البيانات وتحديد آليات مشاركتها وإعادة استخدامها، بما يعزز قدرة المزارعين على حماية حقوقهم.