L’introduzione delle innovazioni tecnologiche nel settore agroalimentare coinvolge la filiera a più livelli: la produzione in campo, la distribuzione alimentare, la trasformazione.
Finalizzate a migliorare resa e sostenibilità delle coltivazioni, qualità produttiva e condizioni di lavoro, Internet of Things, machine learning e data analytics sono in grado di fornire e gestire dati  in maniera tempestiva, permettendo analisi incrociate di fattori ambientali, climatici e colturali.
Il sistema integrato, che combina sensori e software per l'elaborazione dati, consente l’acquisizione di un insieme di conoscenze che rendono possibili interventi mirati, con l'obiettivo di risparmiare risorse materiali e temporali e incidere positivamente sulla qualità del prodotto finito.

Nelle aziende di produzione e trasformazione, l’utilizzo di sensori IoT consente di ottenere informazioni su carichi di lavoro, prestazioni, programmazioni, identificando eventuali problemi di performance e misurando la qualità del risultato anche per singola macchina, quando applicati ai mezzi di lavoro.
Questi sistemi consentono inoltre di stabilire il fabbisogno irriguo e nutritivo delle coltivazioni, prevenire patologie, identificare infestanti prima che proliferino.

Grazie all’acquisizione di dati inviati dagli oggetti connessi cambia il rapporto dell’azienda con l’ambiente. Con l’obiettivo di una maggior sostenibilità e risparmio delle risorse, il monitoraggio della variabilità dei terreni, attraverso mappe di prescrizione e con la distribuzione di tutti i componenti produttivi basata sul concetto di precisione, seminatrici e irroratrici a dose variabile distribuiscono i componenti produttivi in funzione delle condizioni metereologiche, del terreno e della fase di lavorazione.
Nella prevenzione e cura delle malattie, intervengono inoltre sistemi di sensori per il monitoraggio delle singole piante dell’azienda agricola e di inviare degli allarmi, in caso di anomalie, sia all’agricoltore che a un software in grado di regolare alcuni parametri specifici come temperatura o irrigazione.

Sistemi di machine learning sono in grado di stabilire modelli previsionali per prevenire la formazione di patogeni e malattie delle coltivazioni grazie ai dati inviati da sensori, ed indicare il momento opportuno per effettuare l’intervento antiparassitario registrando in questo modo un minor spreco di risorse e una maggiore qualità del prodotto.

L’analisi delle colture e la gestione dei dosatori di diserbanti, attraverso sistemi di machine learning, consente di ridurre l’uso di fitofarmaci e di erbicidi. Il riconoscimento visivo realizzato con fotocamere ad alta risoluzione, che lavora sulle fotografie delle piante, invia i dati al sistema di machine learning che restituisce al macchinario dedicato le informazioni necessarie per fornire alla pianta la corretta quantità di farmaci in ragione del tipo di minaccia e nella dose adeguata.

L’integrazione di queste tecnologie nell’agrifood ha potenziato e reso ancora più efficace l’azione dell’agricoltura di precisione nata con l’obiettivo di eseguire interventi agronomici mirati ed efficienti, tenendo conto delle effettive esigenze colturali e delle caratteristiche biochimiche e fisiche del suolo.