KI im Stall: Was sie dem Betriebsleiter bringt

Die Digitalisierung in der Landwirtschaft schreitet voran – hat aber auch Grenzen.

KI erstellt

Ein Alarm um zwei Uhr nachts: Der Wasserverbrauch im Legehennenstall steigt plötzlich an. Hat die Herde unerwartet Durst? Nein. Ein Kupferrohr ist gebrochen. Weil das System die Abweichung registriert, kann der deutsche Landwirt Dirk Siemers reagieren, bevor am Morgen ein durchnässter Stall auf ihn wartet.

Ein anderes Mal meldet die Technik, dass eine frisch eingestallte Herde zu wenig frisst. Was zunächst nach einem Gesundheitsproblem aussieht, hat einen ganz anderen Grund. Denn feuchtes Futter hat Klumpen gebildet und einzelne Futterzubringer teilweise verstopft. Für Dirk Siemers steckt darin eine der wichtigsten Erkenntnisse der Digitalisierung: Ein Messwert allein liefert noch keine Diagnose. Erst weitere Informationen und der Blick in den Stall machen aus Daten eine Entscheidung.

Big Brother is watching 30’000 Legehennen

Dirk Siemers hält auf dem Hof Lüths in Niedersachsen (D) insgesamt 31’000 Legehennen. Sitzstangen erfassen das Gewicht der Tiere, Futter- und Wasserverbrauch werden laufend aufgezeichnet, eine Kamera zählt die Eier und der Klimacomputer misst Temperatur, Luftfeuchtigkeit und Luftqualität. Die Informationen laufen in einem selbst entwickelten Dashboard zusammen. Selbst Teile der Behördenmeldungen und künftig auch die Futterbestellung sollen daraus automatisiert entstehen. Doch er betont: «Messen allein hilft nicht.» Die Daten müssten dort ankommen, wo entschieden werde.

Genau dieser Unterschied zwischen messen und entscheiden zog sich durch die gesamte Fachtagung. Wissenschaft, Beratung und Praxis diskutierten darüber, wie Sensorik und Künstliche Intelligenz Tierwohl und Tiergesundheit verbessern können – und was mit der Arbeit jener Menschen geschieht, die sich täglich um die Tiere kümmern.

Der Alarm ist noch keine Diagnose

Wie hilfreich – und zugleich begrenzt – digitale Systeme im Stall sein können, zeigte Johanna Ahmann vom Hofgut Neumühle, einer Lehr- und Versuchsanstalt für Viehhaltung. Dort tragen Kühe unter anderem einen Pansenbolus. Er misst kontinuierlich die Körpertemperatur und erfasst Trinkverhalten, Aktivität und Wiederkäuen. Aus Abweichungen erstellt das System Alarmlisten. Die Mitarbeitenden gehen anschliessend gezielt zu den auffälligen Tieren und kontrollieren sie. Erst aus Sensordaten, Tierbeobachtung und gegebenenfalls tierärztlicher Diagnose entsteht eine Entscheidung.

Wie wichtig dieser zweite Schritt ist, zeigte sich bei einem Krankheitsgeschehen auf dem Hofgut. Plötzlich meldete das System bei ungewöhnlich vielen Kühen Hinweise, die als Mastitis interpretiert wurden. Tatsächlich reagierte der Sensor auf unspezifische Veränderungen wie erhöhte Körpertemperatur, weniger Wiederkauen und geringere Futteraufnahme, die auch bei einer anderen Erkrankung auftraten. Die vermeintlich falschen Meldungen waren deshalb nicht nutzlos. Im Betrieb wurden die Daten zusammen mit Milchleistung und Futteraufnahme zu einer Art Triage genutzt, um auffällige Tiere gezielt zu kontrollieren.

Der Austausch ist begrenzt

Die Technik kann damit etwas leisten, das bei grossen Herden besonders wertvoll ist: Sie sagt nicht zwingend, was einem Tier fehlt, aber sie kann früh anzeigen, wo genauer hingeschaut werden sollte. Auch Isabella Lorenzini von der Bayerischen Landesanstalt für Landwirtschaft sieht darin grosses Potential. Sensoren können Veränderungen etwa bei Aktivität, Wiederkauen, Futteraufnahme oder Körpertemperatur kontinuierlich erfassen.

Bei der Erkennung von Lahmheiten zeigte die Forschung zudem, dass Modelle aussagekräftiger werden, wenn verschiedene Leistungs- und Verhaltensdaten miteinander kombiniert werden. Genau dort liegt allerdings eines der heutigen Probleme: Viele Systeme verschiedener Hersteller können ihre Daten nicht ohne Weiteres miteinander austauschen.

Manchmal entscheiden 20 Zentimeter

Wie weit die vielversprechende Technik von der störungsfreien Stallpraxis entfernt sein kann, zeigte ein fast banales Beispiel vom Hofgut Neumühle. Eine KI-gestützte Kamera soll das Gangbild der Kühe analysieren und dadurch Lahmheiten früher erkennen. Zunächst erfasste das System aber rund 30 Prozent der vorbeilaufenden Tiere überhaupt nicht – obwohl die Kamera innerhalb der vom Anbieter empfohlenen Höhe montiert worden war.

Die Kamera wurde daraufhin lediglich 20 Zentimeter höher gehängt und danach erkannte sie alle Tiere. Schwieriger zu beheben ist ein anderes Problem: Das Kamerasystem ist nicht mit dem Herdenmanagement verbunden. Die dort hinterlegten Klauenpflegedaten gelangen deshalb nicht automatisch zur Kameraanwendung. Das System weiss somit nicht, dass ein auffälliges Tier inzwischen behandelt worden ist.

Digitales Nebeneinander

Gerade solche Erfahrungen dürften für Betriebe mindestens so relevant sein wie spektakuläre KI-Versprechen. Digitalisierung funktioniert nicht losgelöst vom Stall: Lichtverhältnisse, Kamerapositionen, Internetverbindung, vorhandene Software, Schnittstellen und der Support eines Herstellers entscheiden mit darüber, ob ein System tatsächlich Arbeit erleichtert oder zusätzliche Arbeit verursacht.

Isabella Lorenzini warnte entsprechend vor einem digitalen Nebeneinander: Wer für jedes System eine andere App öffnen müsse und Daten mehrfach eingebe, verbringe am Ende womöglich mehr statt weniger Zeit am Bildschirm. Dazu kommt, dass es bisher kein allgemeines Prüfsystem gibt, das die Genauigkeit von Sensorsystemen dauerhaft garantiert. Schon ein Softwareupdate kann frühere Validierungen wieder relativieren.

Digitalisierung spart nicht automatisch Zeit

Ohnehin war an der Tagung auffällig oft nicht von eingesparter, sondern von verlagerter Arbeit die Rede. Ein Melkroboter macht das Melken zu festen Zeiten überflüssig. Dafür entstehen Alarme, Kontrollen, Wartungsarbeiten und neue Daten, die ausgewertet werden müssen. Ein Abkalbesensor kann nächtliche Kontrollgänge verhindern – er kann aber auch dazu führen, dass ein Fehlalarm die Landwirtin oder den Landwirt mitten in der Nacht aus den Federn holt.

Isabella Lorenzini verwies darauf, dass Digitalisierung deshalb vielfach eher die Arbeitszeit flexibilisiert als sie einfach verkürzt. Manche jüngeren Landwirtinnen und Landwirte entschieden sich bewusst gegen bestimmte Automatisierungssysteme, weil sie nach dem letzten Stallrundgang tatsächlich Feierabend haben wollen und keine Push-Meldung mehr erwarten möchten.

Digitale Helfer können Stress erhöhen

Das ist nicht nebensächlich. Eine Untersuchung des Peco-Instituts zu den Arbeitsbedingungen Beschäftigter in der deutschen Tierhaltung zeigt bereits heute einen hohen Druck. 49 Prozent der Befragten gaben an, ihr Arbeitsbereich sei in hohem oder sehr hohem Mass von Personalmangel betroffen. Unter Beschäftigten solcher Betriebe fühlten sich 75 Prozent häufig oder sehr häufig gehetzt. Die Untersuchung ist nicht repräsentativ, zeigt aber deutlich, wie eng Arbeitsbedingungen und Tierbetreuung miteinander verbunden sind. Gerade bei Personalmangel berichteten viele, die Tiere nicht immer so betreuen zu können, wie sie es selbst für notwendig halten. Das erzeugt zusätzlichen Druck.

Digitalisierung kann diesen Engpass entschärfen – sie kann ihn aber auch verschärfen, wenn Automatisierung vor allem dazu genutzt wird, noch weniger Menschen für dieselbe Arbeit einzuplanen. In der Schlussdiskussion wurde dazu ein Beispiel aus einem Melkroboterstall genannt: Das manuelle Melken fiel weg, gleichzeitig fehlte aber plötzlich der Mensch, der beim Treiben der Kühe nebenbei deren Gang beobachtet hatte. Lahmheiten wurden dadurch später erkannt. Solches Erfahrungswissen entsteht oft gerade bei Tätigkeiten, die auf den ersten Blick als automatisierbare Routine erscheinen.

Und was davon passt in die Schweiz?

Bei der Übertragung auf die Schweiz ist zunächst die Grössenordnung entscheidend. Der Schweizer Landwirtschaftsbetrieb bewirtschaftete 2024 durchschnittlich rund 22 Hektaren. In der Milchproduktion waren es im Mittel 29,7 Hektaren – 16’648 Betriebe produzierten Milch. Ein deutscher 600-Kuh-Betrieb mit 130 Angestellten ist deshalb kaum ein Modell, das sich direkt übertragen lässt. Dasselbe gilt für das Geflügelbeispiel. Dirk Siemers hält insgesamt 31’000 Legehennen auf seinem Betrieb. In der Schweiz legt die Höchstbestandesverordnung grundsätzlich einen Höchstbestand von 18’000 Legehennen über 18 Wochen pro Betrieb fest.

Damit ändern sich auch die ökonomischen Voraussetzungen. Hohe Fixkosten für Kameratechnik, Server, mehrere Sensorsysteme oder eigens entwickelte Dashboards lassen sich auf grossen Tierbeständen leichter verteilen. Bereits Isabella Lorenzini verwies für die ebenfalls vergleichsweise kleinstrukturierte bayerische Landwirtschaft darauf, dass Investitionskosten gerade bei kleineren Betrieben eine entscheidende Hemmschwelle darstellen.

Wo besteht ein Problem

Das bedeutet aber keineswegs, dass Digitalisierung für die Schweiz nur begrenzt interessant wäre. Agroscope hat Anfang 2026 eine  Übersicht kommerziell verfügbarer Systeme  für Milchkühe, Kälber, Schweine, Legehennen, Mastpoulets sowie Schafe und Ziegen veröffentlicht. Sie reichen von Aktivitäts- und Wiederkausensoren bis zu Systemen zur automatisierten Früherkennung gesundheitlicher Probleme. Agroscope beschreibt ihren Zweck ausdrücklich als Unterstützung bei Managemententscheidungen und als Möglichkeit, Arbeit zu automatisieren und zu entlasten.

Gerade für kleinere Schweizer Betriebe dürfte deshalb weniger die möglichst vollständige Digitalisierung interessant sein als die Frage: Wo besteht auf diesem konkreten Hof ein Problem, bei dem digitale Technik tatsächlich einen Mehrwert bringt? Das kann eine Brunsterkennung sein, ein Temperatur- oder Aktivitätssensor, eine automatische Dokumentation, ein digitaler Stallrundgang oder schlicht eine Warnung bei ungewöhnlichem Wasserverbrauch.

Passende Technik entscheidend

Hinzu kommen Schweizer Besonderheiten wie Weide- und Sömmerungssysteme. Sobald Tiere längere Zeit weit entfernt vom Stall sind, werden Stromversorgung, Funkverbindung und Datenübertragung anspruchsvoller. Isabella Lorenzini berichtete zwar von mobilen Antennen, GPS-basierten Lösungen und weiteren Entwicklungen für extensive Systeme – gerade dort steckt aber vieles noch in der Entwicklung.

Vielleicht liegt gerade darin die wichtigste Erkenntnis der Tagung für die Schweiz. Die Zukunft des digitalen Stalls entscheidet sich nicht daran, ob möglichst viele Sensoren installiert und möglichst viele Daten gesammelt werden. Entscheidend ist, ob ein System zum Betrieb, zu den Menschen und zur Tierhaltung passt.

KI ist Werkzeug

Vor einer Investition müsse deshalb geklärt werden, welches Problem gelöst werden soll, betonte Johanna Ahmann vom Hofgut Neumühle, einer Lehr- und Versuchsanstalt für Viehhaltung: Geht es um Fruchtbarkeit, Tiergesundheit, Arbeitserleichterung oder Dokumentation? Ebenso wichtig sind Schnittstellen, langfristiger Herstellersupport, verständliche Auswertungen und die Frage, wer auf einen Alarm tatsächlich reagieren kann.

Denn auch die beste KI kümmert sich letztlich nicht um ein krankes Tier. Sie kann eine Abweichung erkennen, Daten zusammenführen und den richtigen Zeitpunkt zum Hinschauen anzeigen. Die Technik ist damit nicht der Ersatz für Fürsorge – sondern im besten Fall ihr Werkzeug: Den Stall betreten, das Tier beurteilen und Verantwortung übernehmen muss weiterhin ein Mensch.