Digital technology solutions in agriculture: impacts, opportunities, and limitations within the quantifarm project framework

Agriculture is undergoing a structural transformation driven by the need to increase productivity while reducing resource use and environmental impacts. Within this context, Digital Agricultural Technologies (DATs) have emerged as key instruments to enhance competitiveness, profitability, and sustainability. However, empirical evidence regarding their economic and operational performance remains heterogeneous. This thesis investigates whether the impacts attributed to DATs in academic literature are empirically validated at the farm level. The study combines a structured Key Performance Indicator (KPI) framework with a multi-horizon financial analysis using empirical evidence from the European QuantiFarm project. Farm-level data from multiple test cases covering different crops and technological categories, information-based systems and automation/robotics-based systems, are analyzed. Productivity, economic, and sustainability KPIs are calculated incrementally against non-adoption baselines, and three-year aggregated results are examined to reduce interannual volatility. Financial viability is assessed through Net Present Value (NPV), Return on Investment (ROI), and Payback Period (PBP). The results confirm substantial heterogeneity in DATs performance. Productivity improvements in yield and labour efficiency are incremental and highly context-dependent rather than systematic. Information-based systems generally require lower investment, generate moderate cost optimization, and present lower financial risk. In contrast, automation-based systems involve higher upfront capital, greater operational transformation potential, and increased financial risk, often yielding negative short-term NPVs despite positive operational effects. Outcomes are strongly influenced by farm size, crop type, climatic conditions, managerial capacity, and time horizon assumptions. Overall, the findings demonstrate that DATs do not generate automatic economic benefits. Their contribution to sustainable agricultural development depends on contextual conditions, investment structure, and long-term strategic integration, highlighting the importance of robust, evidence-based, farm-level evaluation to support informed adoption decisions.

L’agricoltura sta attraversando una trasformazione strutturale guidata dalla necessità di aumentare la produttività riducendo al contempo l’uso delle risorse e gli impatti ambientali. In questo contesto, le Tecnologie Agricole Digitali (DATs) sono emerse come strumenti chiave per migliorare competitività, redditività e sostenibilità. Tuttavia, le evidenze empiriche relative alle loro performance economiche e operative rimangono eterogenee. Questa tesi indaga se gli impatti attribuiti alle DATs nella letteratura accademica siano empiricamente validati a livello aziendale. Lo studio combina un framework strutturato di Key Performance Indicator (KPI) con un’analisi finanziaria multi-orizzonte, utilizzando evidenze empiriche provenienti dal progetto europeo QuantiFarm. Sono analizzati dati a livello aziendale provenienti da diversi casi studio che coprono differenti colture e categorie tecnologiche, sistemi basati sull’informazione e sistemi basati su automazione/robotica. I KPI di produttività, economici e di sostenibilità sono calcolati in modo incrementale rispetto a baseline di non adozione, e i risultati aggregati su tre anni sono esaminati per ridurre la volatilità interannuale. La sostenibilità finanziaria è valutata attraverso il Valore Attuale Netto (NPV), il Ritorno sull’Investimento (ROI) e il Periodo di Payback (PBP). I risultati confermano una sostanziale eterogeneità nelle performance delle DATs. I miglioramenti di produttività in termini di resa ed efficienza del lavoro sono incrementali e fortemente dipendenti dal contesto, piuttosto che sistematici. I sistemi basati sull’informazione richiedono generalmente investimenti inferiori, generano un’ottimizzazione moderata dei costi e presentano un rischio finanziario più contenuto. Al contrario, i sistemi basati sull’automazione comportano un maggiore capitale iniziale, un più elevato potenziale di trasformazione operativa e un rischio finanziario superiore, spesso producendo NPV negativi nel breve periodo nonostante effetti operativi positivi. I risultati sono fortemente influenzati dalla dimensione aziendale, dal tipo di coltura, dalle condizioni climatiche, dalla capacità gestionale e dalle ipotesi sull’orizzonte temporale. Nel complesso, i risultati dimostrano che le DATs non generano benefici economici automatici. Il loro contributo allo sviluppo agricolo sostenibile dipende dalle condizioni contestuali, dalla struttura dell’investimento e dall’integrazione strategica di lungo periodo, evidenziando l’importanza di una valutazione solida, basata su evidenze e condotta a livello aziendale per supportare decisioni di adozione consapevoli.