IFA Berlino edizione 2026 (4-8 settembre, 102ª edizione) conferma il proprio posizionamento come principale piattaforma B2B/B2C per l’elettronica di consumo: oltre 220mila visitatori, circa 1.900 espositori da 49 Paesi. Il denominatore tecnologico dominante è l’intelligenza artificiale applicata a scenari d’uso quotidiani, con un passaggio evidente da funzione dimostrativa a componente infrastrutturale dei prodotti
IFA Berlino e l’agritech
Pur non essendo IFA una fiera verticale sull’agricoltura, senza annunci agritech dedicati, tuttavia alcune direttrici tecnologiche esposte a Berlino condividono l’architettura di base con sistemi impiegati in agricoltura di precisione. Il primo ambito è la sensoristica per l’efficienza energetica. Le soluzioni presentate da Hisense e Liebherr per la gestione ottimizzata di refrigerazione e congelamento si basano su reti di sensori ambientali e algoritmi predittivi di consumo, la stessa architettura, riscalata su superfici maggiori, sottende i sistemi di controllo climatico e irrigazione a rateo variabile utilizzati nelle serre e nelle colture protette.
Non solo “a terra”
Il secondo ambito riguarda i dispositivi indossabili privi di display, come quelli di Garmin e RingConn, orientati alla raccolta continua di dati biometrici con minimo overhead per l’utente. Il principio di acquisizione dati passiva e a basso ingombro è coerente con l’evoluzione della sensoristica agricola verso dispositivi leggeri e non invasivi per il monitoraggio di parametri fisiologici delle colture e degli animali in allevamento.
Altre fiere
L’innovazione agritech propriamente detta si concentra invece su altri circuiti fieristici: Agritechnica Asia, la rete FIRA per la robotica agricola e i summit dedicati all’AI in agricoltura. Le proiezioni per il 2026 indicano che oltre il 60% delle grandi aziende agricole adotterà soluzioni di smart farming basate su AI, con particolare diffusione di trattori a guida autonoma, droni per il monitoraggio fitosanitario e piattaforme che integrano immagini satellitari, dati meteorologici e reti IoT per l’analisi predittiva delle rese.
Il punto di convergenza tra i due ecosistemi è metodologico: l’infrastruttura di raccolta ed elaborazione dati sviluppata per il contesto domestico costituisce, con gli opportuni adattamenti di scala, un layer tecnologico trasferibile al dominio agricolo
