A dolgozat a mesterséges intelligencia szerepét vizsgálja a mezőgazdaság digitalizációjában, és tisztázza azokat az alapfogalmakat és hajtóerőket, amelyek a precíziós gazdálkodás terjedését mozgatják. Bemutatja, hogyan alakítják a szenzorhálózatok, a távérzékelés és az üzemadatok gépi tanulási folyamatokon keresztül helyspecifikus előírásokká az információt, növelve a hozam és inputhatékonyságot. Áttekinti az autonóm gépek és a robotika jelenlegi állapotát a kormányzástól a változó dózisú kijuttatásig, külön kitérve az interoperabilitásra és az adatkezelésre. Értékeli a környezeti és társadalmi hatásokat, például az erőforrás takarékosságot, a kibocsátások mérséklését és a munkaerő készségek átalakulását. Gazdasági szempontból elemzi a bevezetés feltételeit, a költség haszon kérdéseket, a beruházási kockázatokat és a platformfüggőségből eredő dilemmákat. Magyarországi kontextusban vizsgálja az alkalmazhatóságot, figyelembe véve az infrastruktúrát, a szabályozást és az üzemméret sajátosságait, gyakorlati példákkal. A dolgozat végül javaslatokat fogalmaz meg egy lépésről lépésre bevezetési útitervre, amely adatarchitektúrát, pilot projekteket és célzott képzéseket tartalmaz, és arra a következtetésre jut, hogy az AI képes egyszerre javítani a versenyképességet és a fenntarthatóságot, ha megfelelő irányítási és tudásbeli feltételek társulnak hozzá.