DOI: https://doi.org/10.5937/wbjae2501119v
تاريخ النشر: 2026-01-01
المؤلف: Slađana Vujičić وآخرون
الموضوع الرئيسي: دراسات التنمية الإقليمية والإدارة
نظرة عامة
تبحث الدراسة في تأثير الذكاء الاصطناعي (AI) والرقمنة على التنمية الزراعية، مع معالجة التحديات مثل تغير المناخ وزيادة الطلب على الغذاء. أجريت الدراسة بين 277 رائد أعمال زراعي في صربيا، واستخدمت استبيانًا عبر الإنترنت بشكل مجهول، محققةً معدل استجابة يقارب 75%. شمل تحليل البيانات إحصاءات وصفية، وتحليل موثوقية، وتحليل الارتباط والانحدار، مما كشف أن كل من الذكاء الاصطناعي والتقنيات الرقمية تعزز بشكل كبير من إنتاجية الزراعة واستدامتها.
تشير النتائج إلى وجود ارتباط إيجابي قوي بين اعتماد التكنولوجيا الرقمية والتنمية الزراعية، مع معامل تحديد قدره 0.812036، مما يشير إلى أن 81.20% من التباين في التنمية الزراعية يمكن أن يُعزى إلى هذه العوامل التكنولوجية. ومن الجدير بالذكر أن الرقمنة (β(DTA) = 0.672246) لها تأثير أكبر من الذكاء الاصطناعي (β(AIA) = 0.282134). ترفض النتائج الفرضية الصفرية التي تفيد بأن الذكاء الاصطناعي والرقمنة لا تؤثران بشكل كبير على التنمية الزراعية، مما يبرز ضرورة تحسين البنية التحتية الرقمية وتعزيز اعتماد التكنولوجيا بين المزارعين لتعزيز التحديث والمرونة في القطاع الزراعي.
مقدمة
تستعرض مقدمة الورقة التحديات والفرص الملحة التي يواجهها القطاع الزراعي في سياق الرقمنة السريعة والطلب على التنمية المستدامة. وتبرز الحاجة إلى زيادة كبيرة في الإنتاج الغذائي العالمي لتلبية الطلب المتزايد مع تقليل الآثار البيئية، كما أكدت منظمة الأغذية والزراعة (FAO، 2017). تُعتبر الابتكارات التكنولوجية، وخاصة الرقمنة والذكاء الاصطناعي (AI)، ضرورية لتحويل الممارسات الزراعية. يتم تقديم مفهوم “الزراعة الذكية” أو “الزراعة الدقيقة”، الذي يستفيد من التقنيات المتقدمة مثل أنظمة الاستشعار، وبيانات الأقمار الصناعية، وتحليلات البيانات الكبيرة لتحسين استخدام الموارد وزيادة كفاءة الإنتاج.
تناقش الورقة أيضًا دور الذكاء الاصطناعي في الزراعة، مشيرةً إلى قدراته في تحليل البيانات لتوقع المحاصيل، وتحديد الأمراض، وتحسين سلسلة التوريد (Kamilaris & Prenafeta Boldú، 2018). وتؤكد أن الرقمنة والذكاء الاصطناعي لا يحسنان فقط إدارة الإنتاج ولكن أيضًا يعززان قيمة سلاسل الإمداد الزراعية من خلال تعزيز الاتصال بين أصحاب المصلحة وتقليل تكاليف المعاملات (Klerkx et al.، 2019). على الرغم من الفوائد، تواجه التحول الرقمي في الزراعة تحديات، بما في ذلك عدم كفاية البنية التحتية الرقمية، والوصول المالي المحدود، ونقص المهارات الرقمية بين المزارعين. تهدف الورقة إلى دراسة تأثير الذكاء الاصطناعي والرقمنة على التنمية الزراعية، مع التركيز على علاقاتهما المتبادلة وآثارهما على الإنتاجية، والتنافسية، والاستدامة، وهي أمور حاسمة لإبلاغ السياسات الداعمة والاستثمارات في القطاع.
الطرق
تستعرض قسم المنهجية تصميم بحث كمي يهدف إلى تحليل العلاقات المتبادلة بين تطبيق الذكاء الاصطناعي (AI) في الزراعة، والرقمنة الزراعية، والتنمية الزراعية. تحدد الدراسة متغيرات محددة تتعلق بتطبيق الذكاء الاصطناعي (AIA) والرقمنة في الزراعة (DTA)، مع تركيز سؤال البحث الرئيسي على ما إذا كانت هذه المتغيرات تؤثر بشكل كبير على التنمية الزراعية (DPA). تفترض الفرضية الصفرية (H₀) أن الذكاء الاصطناعي والرقمنة ليس لهما تأثير ذو دلالة إحصائية على التنمية الزراعية. تم إجراء البحث عبر استبيان عبر الإنترنت بشكل مجهول تم توزيعه على 369 رائد أعمال زراعي في صربيا، مما أسفر عن معدل استجابة بنسبة 75%.
يكشف التحليل الديموغرافي للمستجيبين عن هيمنة المشاركين الذكور (66.79%) وتوزيع متوازن للعمر، مع تمثيل كبير من المستجيبين الأصغر سناً (42%) والأكبر سناً (28% فوق 55). يبرز هذا المزيج بين الأجيال إمكانية الابتكار والمقاومة للتغيير التكنولوجي في الزراعة. تشير الخلفية التعليمية للمستجيبين إلى فهم قوي للتقنيات المعاصرة، حيث يحمل 45.49% درجات تعليم عالٍ، مما قد يسهل اعتماد الذكاء الاصطناعي والأدوات الرقمية. يتكون العينة بشكل رئيسي من رواد أعمال زراعيين نشطين (69.68%)، مما يشير إلى الصلة العملية بالنتائج. يحدد تحليل الموثوقية باستخدام ألفا كرونباخ تعزيز المحصول كأهم عامل في تطبيق الذكاء الاصطناعي، يليه الإدارة الدقيقة، وتقليل التكاليف، والاستدامة. بشكل عام، تؤكد الدراسة على الحاجة إلى تكامل فعال بين الأجيال والتعليم الرقمي لتعزيز تطوير الزراعة الحديثة.
النتائج
تشير نتائج الدراسة إلى وجود تصور إيجابي بشكل عام بين المستجيبين بشأن تطبيق الذكاء الاصطناعي (AI) والرقمنة في الزراعة، كما تم قياسه بواسطة مقياس ليكرت من خمس نقاط. على وجه الخصوص، لوحظ مستوى عالٍ من الاتفاق على العبارات المتعلقة بدور الذكاء الاصطناعي في تعزيز الإنتاج الزراعي، حيث اعترف المستجيبون بإمكاناته لتحسين المحصول، وتقليل التكاليف، وتعزيز الممارسات المستدامة. وبالمثل، كانت المواقف تجاه الرقمنة بشكل عام إيجابية، خاصة فيما يتعلق بقدرتها على تسهيل إدارة المزارع بكفاءة والوصول إلى المعلومات الزراعية. ومع ذلك، لوحظ بعض عدم اليقين بشأن التأثير المباشر للأدوات الرقمية على الإنتاجية والتواصل داخل القطاع الزراعي.
كشف التحليل الإحصائي، بما في ذلك الانحدار المتعدد، أن كل من الذكاء الاصطناعي والرقمنة تؤثر بشكل كبير على التنمية الزراعية (DPA)، حيث أظهرت الرقمنة تأثيرًا أقوى (معامل قدره 0.727) مقارنةً بالذكاء الاصطناعي (معامل قدره 0.318). أظهر النموذج قوة تفسيرية عالية (R² = 0.812) ودلالة إحصائية (F(2,274) = 591.8641، p < 0.0001)، مما يؤكد أهمية الابتكار التكنولوجي في تعزيز كفاءة الزراعة واستدامتها. تؤكد النتائج على ضرورة دعم السياسات، والاستثمار في البنية التحتية الرقمية، وتعليم المزارعين لتحقيق أقصى استفادة من هذه التقنيات من أجل تحديث الزراعة المستدامة.
المناقشة
تسلط المناقشة الضوء على الإمكانات التحويلية للذكاء الاصطناعي (AI) والتقنيات الرقمية في الزراعة، مع التأكيد على دورها في تعزيز الإنتاجية، والاستدامة، وإدارة الموارد. تؤكد منظمة الأغذية والزراعة (FAO) أن دمج التقنيات المبتكرة أمر حاسم لمعالجة التحديات مثل النمو السكاني، وتغير المناخ، وقيود الموارد. يسهل الذكاء الاصطناعي الزراعة الدقيقة من خلال خوارزميات متقدمة تعمل على تحسين الزراعة، والتسميد، والحصاد، بينما يحسن أيضًا سلاسل القيمة الغذائية من خلال تعزيز اللوجستيات والتوزيع. علاوة على ذلك، يمكن أن يقلل تطبيق الذكاء الاصطناعي بشكل كبير من انبعاثات غازات الدفيئة ويعزز الممارسات المستدامة، على الرغم من وجود تحديات مثل حوكمة البيانات والحاجة إلى الدعم المؤسسي.
تُعتبر الرقمنة في الزراعة محركًا رئيسيًا للتحول، حيث توفر للمزارعين معلومات وخدمات في الوقت المناسب تعزز من اتخاذ القرارات والربحية. تشمل استخدام البرمجيات، والأجهزة، والبيانات لتحسين الإنتاجية مع تقليل الأثر البيئي. تشير النتائج إلى وجود ارتباط قوي بين اعتماد التقنيات الرقمية والتنمية الزراعية، مع أدلة تجريبية تشير إلى أن كل من الذكاء الاصطناعي والرقمنة تؤثر بشكل إيجابي على إنتاجية الزراعة وتنافسيتها. يكشف التحليل أن الابتكارات التكنولوجية ضرورية لتحديث الممارسات الزراعية، مع تأكيد ملحوظ على أهمية التعليم والأطر المؤسسية في تسهيل هذا الانتقال. بشكل عام، تستنتج الدراسة أن دمج الذكاء الاصطناعي والتقنيات الرقمية أمر حيوي لتحقيق التنمية الزراعية المستدامة وتعزيز مرونة الاقتصاديات الريفية.
DOI: https://doi.org/10.5937/wbjae2501119v
Publication Date: 2026-01-01
Author(s): Slađana Vujičić et al.
Primary Topic: Regional Development and Management Studies
Overview
The research investigates the impact of artificial intelligence (AI) and digitalization on agricultural development, addressing challenges such as climate change and increasing food demand. Conducted among 277 agricultural entrepreneurs in Serbia, the study utilized an anonymous online questionnaire, achieving a response rate of approximately 75%. Data analysis involved descriptive statistics, reliability analysis, and correlation and regression analysis, revealing that both AI and digital technologies significantly enhance agricultural productivity and sustainability.
The findings indicate a strong positive correlation between digital technology adoption and agricultural development, with a coefficient of determination of 0.812036, suggesting that 81.20% of the variance in agricultural development can be attributed to these technological factors. Notably, digitization (β(DTA) = 0.672246) has a more substantial influence than AI (β(AIA) = 0.282134). The results reject the null hypothesis that AI and digitalization do not significantly impact agricultural development, underscoring the necessity for improved digital infrastructure and the promotion of technological adoption among farmers to foster modernization and resilience in the agricultural sector.
Introduction
The introduction of the paper outlines the pressing challenges and opportunities faced by the agricultural sector in the context of rapid digitalization and the demand for sustainable development. It highlights the necessity for a significant increase in global food production to meet rising demands while minimizing ecological impacts, as emphasized by the Food and Agriculture Organization (FAO, 2017). Technological innovations, particularly digitalization and artificial intelligence (AI), are identified as crucial for transforming agricultural practices. The concept of “smart farming” or “precision agriculture” is introduced, which leverages advanced technologies such as sensor systems, satellite data, and big data analytics to optimize resource use and enhance production efficiency.
The paper further discusses the role of AI in agriculture, noting its capabilities in data analysis for yield prediction, disease identification, and supply chain optimization (Kamilaris & Prenafeta Boldú, 2018). It emphasizes that digitalization and AI not only improve production management but also enhance the value of agri-food supply chains by fostering connectivity among stakeholders and reducing transaction costs (Klerkx et al., 2019). Despite the benefits, the digital transformation of agriculture faces challenges, including inadequate digital infrastructure, limited financial access, and a lack of digital skills among farmers. The paper aims to investigate the impact of AI and digitalization on agricultural development, focusing on their interrelationships and implications for productivity, competitiveness, and sustainability, which are critical for informing supportive policies and investments in the sector.
Methods
The methodology section outlines a quantitative research design aimed at analyzing the interrelationships between the application of artificial intelligence (AI) in agriculture, agricultural digitalization, and agricultural development. The study defines specific variables related to AI application (AIA) and digitalization in agriculture (DTA), with the primary research question focusing on whether these variables significantly impact agricultural development (DPA). A null hypothesis (H₀) posits that AI and digitization do not have a statistically significant effect on agricultural development. The research was conducted via an anonymous online questionnaire distributed to 369 agricultural entrepreneurs in Serbia, yielding a 75% response rate.
The demographic analysis of the respondents reveals a predominance of male participants (66.79%) and a balanced age distribution, with significant representation from younger (42%) and older (28% over 55) respondents. This intergenerational mix highlights the potential for both innovation and resistance to technological change in agriculture. The educational background of respondents indicates a solid understanding of contemporary technologies, with 45.49% holding higher education degrees, which may facilitate the adoption of AI and digital tools. The sample consists mainly of active agricultural entrepreneurs (69.68%), suggesting practical relevance to the findings. The reliability analysis using Cronbach’s alpha identifies yield enhancement as the most critical factor in AI application, followed by precision management, cost reduction, and sustainability. Overall, the study emphasizes the need for effective intergenerational integration and digital education to foster the development of modern agriculture.
Results
The results of the study indicate a generally positive perception among respondents regarding the application of artificial intelligence (AI) and digitization in agriculture, as measured by a five-point Likert scale. Specifically, a high level of agreement was observed for statements related to AI’s role in enhancing agricultural production, with respondents acknowledging its potential to improve yield, reduce costs, and promote sustainable practices. Similarly, attitudes towards digitization were largely favorable, particularly regarding its ability to facilitate efficient farm management and access to agricultural information. However, some uncertainty was noted regarding the direct impact of digital tools on productivity and communication within the agricultural sector.
Statistical analysis, including multiple regression, revealed that both AI and digitization significantly influence agricultural development (DPA), with digitization showing a stronger impact (coefficient of 0.727) compared to AI (coefficient of 0.318). The model demonstrated a high explanatory power (R² = 0.812) and statistical significance (F(2,274) = 591.8641, p < 0.0001), confirming the importance of technological innovation in enhancing agricultural efficiency and sustainability. The findings underscore the necessity for policy support, investment in digital infrastructure, and farmer education to maximize the benefits of these technologies for sustainable agricultural modernization.
Discussion
The discussion highlights the transformative potential of Artificial Intelligence (AI) and digital technologies in agriculture, emphasizing their role in enhancing productivity, sustainability, and resource management. The Food and Agriculture Organization (FAO) underscores that the integration of innovative technologies is crucial for addressing challenges such as population growth, climate change, and resource limitations. AI facilitates precision farming through advanced algorithms that optimize sowing, fertilization, and harvesting, while also improving agrifood value chains by enhancing logistics and distribution. Furthermore, the application of AI can significantly reduce greenhouse gas emissions and promote sustainable practices, although challenges such as data governance and the need for institutional support remain.
Digitalization in agriculture is identified as a key driver of transformation, providing farmers with timely information and services that enhance decision-making and profitability. It encompasses the use of software, hardware, and data to improve productivity while minimizing environmental impact. The findings indicate a strong correlation between the adoption of digital technologies and agricultural development, with empirical evidence suggesting that both AI and digitalization positively influence agricultural productivity and competitiveness. The analysis reveals that technological innovations are essential for modernizing agricultural practices, with a notable emphasis on the importance of education and institutional frameworks in facilitating this transition. Overall, the research concludes that the integration of AI and digital technologies is vital for achieving sustainable agricultural development and enhancing the resilience of rural economies.