Amul AI: Fortschritte in der indischen Milchwirtschaft durch Künstliche Intelligenz

Die Integration von Künstlicher Intelligenz (KI) in traditionelle Wirtschaftszweige stellt eine signifikante Entwicklung dar, die das Potenzial hat, etablierte Prozesse zu transformieren. Ein bemerkenswertes Beispiel hierfür ist die Einführung von "Amul AI" durch die indische Milchgenossenschaft Amul. Diese Initiative zielt darauf ab, die Milchwirtschaft in Indien durch den Einsatz fortschrittlicher Technologien zu modernisieren und die Lebensgrundlagen von Millionen von Bauern zu verbessern.

Amul AI: Eine neue Ära für die indische Milchwirtschaft

Amul, als größte Milchgenossenschaft der Welt, hat eine KI-gestützte Plattform namens "Amul AI" ins Leben gerufen. Diese Plattform, die auf fünf Jahrzehnten gesammelter kooperativer Daten basiert, wurde entwickelt, um 3,6 Millionen Milchbauern in Gujarat, Indien, rund um die Uhr personalisierte Unterstützung in ihrer Muttersprache zu bieten. Die Einführung erfolgte kurz vor dem India AI Impact Summit 2026 und wird vom Ministerium für Elektronik und Informationstechnologie (MeitY) sowie der EkStep Foundation unterstützt. Dies markiert einen wichtigen Testfall dafür, ob KI-Technologien auch in den entlegensten Regionen effektiv eingesetzt werden können.

Sarlaben: Der KI-Assistent für Milchbauern

Das Herzstück von Amul AI ist der digitale Assistent "Sarlaben". Dieser Assistent greift auf eine der umfassendsten landwirtschaftlichen Datenressourcen Indiens zu. Er ist über die Amul Farmer Mobile App verfügbar, die bereits von über einer Million Nutzern heruntergeladen wurde, sowie über Sprachanrufe für Bauern, die einfache Mobiltelefone oder Festnetzanschlüsse nutzen. Die Systemintegration mit Amuls Automatic Milk Collection System (AMCS) und der Pashudhan-Anwendung ermöglicht es Sarlaben, tierindividuelle Anleitungen zu geben.

Was Amul AI von vielen anderen landwirtschaftlichen Chatbots unterscheidet, ist der Umfang ihrer Trainingsdaten. Die Plattform wurde auf einer digitalen Infrastruktur aufgebaut, die folgende Datenmengen verwaltet:

• Jährlich über zwei Milliarden Milchbeschaffungstransaktionen.
• Tierärztliche Behandlungsaufzeichnungen von mehr als 1.200 Tierärzten, die fast 30 Millionen Rinder betreuen.
• Jährlich etwa sieben Millionen künstliche Besamungen.
• Satellitenbilder der ISRO zur Kartierung der Futterproduktion.
• Eine alle fünf Jahre durchgeführte Viehzählung.

Jedes Tier im System verfügt über eine eindeutige ID, mit individuellen Aufzeichnungen über Futteraufnahme, Krankheitsgeschichte und Melkstatus. Jayen Mehta, Geschäftsführer der Gujarat Cooperative Milk Marketing Federation (GCMMF), die die Marke Amul vermarktet, betonte, dass Amul AI darauf abzielt, verlässliche und verifizierte Informationen sofort und in einer für die Bauern verständlichen Sprache bereitzustellen. Dies ermögliche den Bauern, zeitnahe Entscheidungen zu treffen, die die Tierproduktivität und das Einkommen verbessern.

Indiens Produktivitätsparadoxon im Milchsektor

Indien ist der weltweit größte Milchproduzent und erzeugte in den Jahren 2024-25 laut dem Department of Animal Husbandry and Dairying 347,87 Millionen Tonnen Milch, mehr als doppelt so viel wie die USA. Trotz dieser hohen Produktionsmenge bleibt die Milchleistung pro Tier in Indien global gesehen vergleichsweise niedrig. Die Gründe hierfür sind struktureller Natur:

• Kleine Herdengrößen.
• Mangelhafte Futterqualität.
• Begrenzter Zugang zu tierärztlicher Versorgung in ländlichen Gebieten.
• Weit verbreiteter Mangel an Wissen über moderne Zucht- und Haltungspraktiken.

Amuls Netzwerk erstreckt sich über mehr als 18.600 Dörfer in Gujarat, wo Bauern täglich über 35 Millionen Liter Milch liefern. Die Informationsasymmetrie stellte lange Zeit einen Engpass dar. Ein Bauer, der nachts in einem abgelegenen Dorf ein krankes Tier vorfindet, hatte oft kaum Anlaufstellen. Diese Lücke soll Amul AI schließen. Die Plattform ist zunächst in Gujarati verfügbar, der Hauptsprache der Bauernbasis der Genossenschaft. Sie basiert auf dem mehrsprachigen Bhashini-Framework der Regierung und könnte prinzipiell auf 20 indische Sprachen ausgeweitet werden, um Amuls Präsenz in 20.000 Dörfern in 20 Bundesstaaten zu erreichen.

Das Genossenschaftsmodell als Grundlage

Die technologische Entwicklung ist untrennbar mit dem institutionellen Modell verbunden. Amuls Genossenschaftsstruktur, die über fünf Jahrzehnte im Rahmen der ursprünglichen "Weißen Revolution" aufgebaut wurde, schuf die Dateninfrastruktur, die Amul AI erst möglich macht. Während die meisten privaten Agrar-Tech-Startups rückwärts arbeiten – zuerst Daten sammeln, dann Produkte entwickeln – verfügte Amul bereits über die Daten. Es fehlte lediglich ein Weg, diese Daten auf der Ebene der Bauern nutzbar zu machen.

Experten im Bereich der Milchtechnologie sehen darin eine bedeutende Entwicklung. Sreeshankar Nair, Gründer des Agrar-Tech-Startups Brainwired, identifiziert drei spezifische Herausforderungen, die Amul AI wirksam adressieren könnte:

• Sensibilisierung der Bauern.
• Zugang zu qualitativ hochwertiger tierärztlicher Beratung.
• Anbindung an Weide- und Futterressourcen.

Nair betonte, dass Indien eine "Weiße Revolution 2.0" erleben könnte, wenn KI lokale Dialekte indischer Sprachen integrieren kann, was das transformative Potenzial der lokalen KI in einem Sektor hervorhebt, in dem nicht jeder Bauer denselben Dialekt spricht. Saswata Narayan Biswas, Direktor des Institute of Rural Management, Anand (IRMA), beschreibt Amul AI als eine in ein kooperatives Rahmenwerk eingebettete KI. Sie sei "nicht nur ein Technologie-Upgrade, sondern ein Instrument inklusiver ländlicher Transformation." Für Biswas beschleunigt und demokratisiert die KI spezifische Fähigkeiten, die Amul bereits seit Jahren aufbaut, wie prädiktive Krankheitserkennung, Brunsterkennung, optimierte Futterrezepturen und lokale Wetterrisikoberatung.

Umfang und zukünftige Herausforderungen

Die Einführung von Amul AI hat Unterstützung von höchster Regierungsebene erhalten. Bhupendra Patel, der Chief Minister von Gujarat, eröffnete die Plattform und bestätigte, dass sie auf dem AI Impact Summit 2026 vorgestellt wird. Die Genossenschaft hat MeitY und die EkStep Foundation als Partner beim Aufbau der KI-Schicht anerkannt. Auch Bauern, die nicht direkt mit Amul verbunden sind, können über die App allgemeine Informationen zur Milchwirtschaft und Tierhaltung erhalten. Amul AI deckt bereits jetzt mehr Rinder ab – fast 30 Millionen – als die meisten nationalen Tierarztdatenbanken weltweit.

Die zentrale Frage bei den meisten KI-Implementierungen in großem Maßstab ist jedoch, ob das Tool auch diejenigen erreicht, die es am dringendsten benötigen. Die Bauern, die am ehesten davon profitieren – jene, die bereits mit Smartphones vertraut und in Amuls digitales System integriert sind – sind möglicherweise nicht diejenigen mit dem größten Informationsdefizit. Der Erfolg von Amul AI wird sich an folgenden Metriken messen lassen:

• Die Einführung der Bhashini-gestützten Dialektunterstützung.
• Die Akzeptanzrate bei Nutzern von Feature Phones, die auf Sprachanrufe angewiesen sind.
• Ob KI-gesteuerte Ratschläge zu messbaren Ertragssteigerungen führen.

Amul hat ein KI-System entwickelt, das auf einem halben Jahrhundert realer kooperativer Transaktionen, realer Tiere und realer Bauern basiert. Eine solche Infrastruktur stellt arguably die glaubwürdigste Grundlage für KI-gestützte Milchwirtschaft in großem Maßstab dar. Ob das Versprechen erfüllt wird, hängt von der Umsetzung ab – und davon, ob Sarlabens Stimme auch die letzten Meilen erreicht, die bisher am schwierigsten zu überwinden waren.

Die Initiative von Amul zeigt auf, wie durch die Kombination von jahrzehntelanger Datenerfassung und moderner KI-Technologie eine nachhaltige Entwicklung im Agrarsektor gefördert werden kann. Die Erfahrungen und Ergebnisse dieser Implementierung könnten wertvolle Erkenntnisse für andere Regionen und Branchen liefern, die vor ähnlichen Herausforderungen der Digitalisierung und Effizienzsteigerung stehen.

Bibliographie

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