Die nächste Revolution nach der Genomik?

Warum Künstliche Intelligenz die Rinderzucht stärker verändern könnte, als viele heute glauben

Helmut Demmelhuber | Unternehmensberater und Holsteinzüchter

Vier große Innovationen haben die Holsteinzucht im 20. und frühen 21. Jahrhundert geprägt: Leistungsprüfung, künstliche Besamung, BLUP-basierte Zuchtwertschätzung und genomische Selektion. Jede davon wurde anfangs skeptisch betrachtet. Jede wurde später selbstverständlich. Vieles spricht dafür, dass wir aktuell die fünfte Revolution erleben – ohne sie als solche zu erkennen: die Künstliche Intelligenz. Sie verändert die tägliche Zuchtarbeit bereits jetzt, gewissermaßen unter dem Radar. Eine Bestandsaufnahme zwischen Datenflut, Praxisbeispielen und der Frage, welche Züchter dieses Werkzeug künftig wirklich beherrschen werden.

Vier Revolutionen – und die fünfte

Wenn man ältere Züchter fragt, welche Entwicklungen die moderne Rinderzucht am stärksten verändert haben, fallen meist dieselben Begriffe: Leistungsprüfung, künstliche Besamung, BLUP-basierte Zuchtwertschätzung und später die Genomik. Jede dieser Innovationen hat verändert, wie wir Tiere auswählen, Anpaarungen planen und Herden entwickeln[1]. Die methodischen Grundlagen reichen von Hendersons BLUP-Algorithmus aus den 1970er-Jahren[2] über VanRadens Arbeiten zur genomischen Vorhersage[3] bis zu Hayes' Bilanzierung der genomischen Selektion in der Praxis[4]. García-Ruiz et al. (2016) zeigten anschließend, wie stark genomische Selektion die Generationenintervalle in US-Holsteinbeständen verkürzt hat – von rund sieben auf unter drei Jahre[5].

Jede dieser Innovationen wurde zunächst kritisch betrachtet. Jede wurde später Standard. Genau dasselbe Muster erleben wir heute mit Künstlicher Intelligenz – nur dass die Einführung weitgehend ohne offizielle Branchenstrategie und ohne zentrale Plattform stattfindet. Während sich die Branche noch intensiv mit Single-Step, neuen Gesundheitsindizes und Klimazucht beschäftigt, hält die nächste Technologie längst Einzug in die Ställe und Zuchtbüros. Viele nehmen sie noch als Spielerei wahr. Wer genauer hinsieht, erkennt erste Entwicklungen, die das Potenzial haben, die tägliche Zuchtarbeit grundlegend zu verändern.

Jede Revolution der Rinderzucht begann unscheinbar. KI ist die fünfte. Sie wird gerade übersehen.

Von der Erfahrung zur Datenflut

Rinderzucht war nie romantisch. Sie war immer Auswahl, Entscheidung und Selektion. Früher standen dabei das Auge des Züchters, seine Erfahrung und sein Gespür im Mittelpunkt. Gute Züchter entwickelten über Jahre ein intuitives Verständnis dafür, welche Kuhfamilien funktionieren. Mit der Leistungsprüfung kamen erstmals objektive Daten hinzu. Später folgten Zuchtwerte. Dann die Genomik[6], [7]. Jeder Entwicklungsschritt führte zu mehr Informationen – und zu besseren Entscheidungen.

Doch parallel entstand ein neues Problem: Die Datenmenge wächst inzwischen schneller als die Fähigkeit des Menschen, sie vollständig zu verarbeiten. Ein modernes genomisches Datenblatt umfasst mehrere Dutzend Merkmale; hinzu kommen Pedigrees, Gesundheitsdaten, Leistungsinformationen, Inzuchtkoeffizienten, Exterieurmerkmale, Marktanforderungen und individuelle Betriebsziele. Allein bei der Auswahl eines Bullen müssen heute oft hunderte potenzieller Kandidaten miteinander verglichen werden. Wolfert et al. (2017) bezeichneten diese Entwicklung früh als „Big Data in Smart Farming" und prognostizierten den dann folgenden Engpass: Menschen werden mit der Menge nicht mehr Schritt halten können[8].

Kernsatz: Die Zucht hat heute kein Datenproblem. Sie hat ein Verarbeitungsproblem. Genau dort beginnt der Mehrwert von KI.

Ein Praxisbeispiel aus Neuseeland

Wie disruptiv KI bereits heute wirken kann, zeigt eindrucksvoll der Fall des Sharemilkers Matthew Zonderop aus dem Waikato in Neuseeland, ausführlich dokumentiert von Andrew Hunt im Bullvine[9]. Zonderop bewirtschaftet rund 400 KiwiCross-Kühe und stand – wie viele Züchter – vor einer wachsenden Menge an Anpaarungs- und Herdendaten.

Der Auslöser war banal. An einem Freitagabend versagte eine komplexe Excel-Datei mit Herden- und Anpaarungsdaten. Statt stundenlang nach dem Fehler zu suchen, lud Zonderop die Datei in ChatGPT hoch. Die KI fand den Fehler innerhalb weniger Sekunden. Anschließend begann sie eigenständig, Zusammenhänge zu erkennen – sie strukturierte Leistungsdaten, ordnete Gesundheitsinformationen und schlug Anpaarungen zwischen Kühen und verfügbaren Bullen vor.

Aus diesem Experiment entwickelte sich innerhalb weniger Monate ein KI-gestütztes Anpaarungssystem, das heute unter dem Namen „Perfect Cow" Hunderte neuseeländische Kühe steuert und an dem mittlerweile auch LIC – die nationale Genetikorganisation – aktiv mitarbeitet[10]. Die Geschichte zeigt etwas Entscheidendes: Nicht Informatiker entwickelten die Anwendung. Ein praktischer Milchviehhalter tat es. Möglich wurde das nicht primär durch die KI selbst, sondern durch eine standardisierte, exportierbare Datengrundlage – das nationale Herdensystem MINDA mit Abdeckung von rund 93 % der neuseeländischen Milchkühe[11].

Der eigentliche Burggraben war nie die KI. Es waren die Daten.

Eine parallele Entwicklung in Deutschland

Meine eigene Erfahrung verlief erstaunlich ähnlich. Auch ich komme nicht aus der Informatik. Ich bin auf einem Holsteinbetrieb in Bayern aufgewachsen und habe viele Jahre als Unternehmensberater gearbeitet. Nach meiner Rückkehr in die aktive Holsteinzucht 2025 begann ich, die Möglichkeiten moderner KI-Systeme systematisch für die Rinderzucht zu testen. Die ursprüngliche Frage war einfach: Kann KI mehr als Texte schreiben? Die Antwort lautete schnell: Ja, deutlich mehr.

Heute nutze ich KI regelmäßig für Anpaarungsplanung, Embryotransferstrategien, Herdenanalysen, Inzuchtmanagement, Marktanalysen, Bewertung von Eliteauktionen, die Entwicklung langfristiger Zuchtstrategien, Triple-A-Analysen und Fotoauswertungen von Kühen. Aus diesen Erfahrungen entstanden mehrere KI-Anwendungen, die speziell für die Anforderungen moderner Milchviehbetriebe entwickelt wurden.

Der Befund deckt sich mit der internationalen Literatur. Slob, Catillo und Steeneveld (2021) bilanzierten in einem systematischen Review die Anwendungen maschinellen Lernens im Milchviehmanagement und identifizierten Anpaarungsoptimierung, Krankheitsprädiktion und Phänotyperkennung als die drei reifsten Felder[12]. Neethirajan (2020) zeigte, dass die Verbindung von Sensorik, Big Data und ML in modernen Milchviehbetrieben heute nicht mehr Zukunftsmusik, sondern operative Realität ist[13].

Warum KI in der Zucht besonders stark ist

Die eigentliche Stärke moderner KI liegt nicht im Rechnen. Computer rechnen seit Jahrzehnten. Die Stärke liegt im Erkennen von Zusammenhängen über viele Dimensionen gleichzeitig. Eine moderne KI kann genomische Daten, Leistungsdaten, Pedigrees, Inzuchtinformationen, Marktanforderungen, betriebliche Zuchtziele und verfügbare Besamungsbullen parallel berücksichtigen, strukturieren, priorisieren und daraus Vorschläge ableiten. Genau das entspricht der Denkweise eines erfahrenen Zuchtberaters – nur dass die KI hunderte Variablen gleichzeitig erfassen kann[14].

In bestimmten Bereichen ist KI bereits heute überlegen. Nicht bei der Tierbeobachtung. Nicht beim Stallgefühl. Nicht bei Erfahrung. Sondern bei der Verarbeitung großer Datenmengen. Ein Mensch kann zehn oder zwanzig Bullen intensiv vergleichen. Eine KI analysiert mehrere hundert Kandidaten in wenigen Sekunden. Halachmi et al. (2019) und Berckmans (2017) ordnen diese Entwicklung im Rahmen der Precision Livestock Farming als systemische Verschiebung ein – nicht als einzelnes Werkzeug[15][16].

Besonders eindrucksvoll ist der Fortschritt in der Computer Vision. Mota et al. (2023) zeigen, dass moderne Bilderkennungssysteme Körperkondition, Klauenwinkel, Lokomotion und sogar Eutermerkmale aus Fotos mit hoher Reproduzierbarkeit ableiten können – in einer Größenordnung, die noch vor wenigen Jahren undenkbar war[17]. Das schafft erstmals die Möglichkeit, Linearbewertungen zu objektivieren und zu skalieren.

Kernsatz: KI rechnet nicht besser. Sie erkennt Zusammenhänge in einer Größenordnung, die der Mensch strukturell nicht halten kann.

Wo der Mensch unersetzlich bleibt

Wer nun glaubt, KI werde Züchter oder Zuchtberater ersetzen, übersieht zentrale Grenzen. Eine KI steht nicht im Stall. Sie erkennt kein Temperament. Sie spürt keine Kuhfamilie. Sie erlebt keine Kalbung. Sie kennt nicht die Geschichte eines Betriebes. Und sie trägt nicht das wirtschaftliche Risiko einer Fehlentscheidung. Sie ist – auch das ist eine Erkenntnis aus zwei Jahren Praxis – nur so gut wie das Fachwissen, das ihr beigebracht wird.

Ein guter Prompt ist heute ein digitalisiertes Zuchtprogramm: mit Gewichtungen, Prioritäten, Ausschlusskriterien, Inzuchtlogiken, Fitnessstrategien und klaren Selektionsregeln. Ein schlechter Prompt produziert dieselben Fehler wie ein schlechter Anpaarungsplan – nur schneller und in größerem Maßstab. Die eigentliche Stärke entsteht deshalb durch die Kombination beider Welten: Der Mensch definiert das Ziel. Die KI unterstützt bei der Analyse. Der Mensch trifft die Entscheidung. Diese Reihenfolge ist nicht akademisch. Sie ist Voraussetzung dafür, dass das Werkzeug wirklich Wert liefert.

KI ersetzt keinen Züchter. Aber sie macht jeden guten Züchter spürbar stärker.

Sechs konkrete Anwendungsfelder, die heute funktionieren

Aus zwei Jahren Praxis und der internationalen Literatur kristallisieren sich sechs Anwendungsfelder heraus, die heute belastbar funktionieren – nicht in fünf Jahren, sondern jetzt:

• Anpaarungsplanung auf Einzeltierebene: KI vergleicht ein Kuhprofil mit dem verfügbaren Bullenangebot, identifiziert Schwächen und liefert eine priorisierte Auswahl mit Begründung.

• Herdenanalysen und Stärken-Schwächen-Profile: Hochskaliert auf den Gesamtbestand, mit klar abgeleiteten Selektionszielen über mehrere Generationen.

• Embryotransfer-Strategien und Rotationsplanung für OPU-/ET-Programme – inklusive Inzuchtsteuerung und Sondermerkmale wie Polled oder Slick.

• Übersetzung zwischen internationalen Zuchtwertsystemen (RZG, TPI, NM$, NTM, PTAT) für die Bullenwahl jenseits der Lagerdebatten.

• Computer-Vision-Bewertung von Exterieur aus Tierfotos – als objektivierende Ergänzung zur klassischen Klassifizierung.

• Marktanalysen und Auktionsvorbereitung: KI prüft Pedigrees, Familientiefe und Indexlogik und bereitet Bietstrategien strukturiert vor.

Liakos et al. (2018) und Wiggans et al. (2017) beschreiben die methodische Grundlage, auf der diese Anwendungen heute aufsetzen können[18][19]. Was vor wenigen Jahren noch Forschungsprojekt war, ist heute auf jedem Notebook mit einem 20-Euro-Abonnement verfügbar.

Die Entstehung eines neuen Züchtertyps

Vielleicht erleben wir die Geburt eines neuen Züchtertyps. Nicht den digitalen Nerd. Nicht den reinen Datenanalysten. Sondern den Züchter, der Stallpraxis und Datenkompetenz verbindet – der seine Erfahrung nicht ersetzt, sondern erweitert. Die erfolgreichsten Betriebe der Zukunft werden weder ausschließlich auf KI vertrauen noch sie ignorieren. Sie werden beide Welten kombinieren: Erfahrung und Technologie, Intuition und Daten, Bauchgefühl und Algorithmen.

Das hat Konsequenzen für die Ausbildung. Wer heute in der Rinderzucht tätig ist, sollte Datenkompetenz nicht als Add-on, sondern als Kernkompetenz verstehen – auf einer Ebene mit Fütterung, Klauenpflege und Reproduktionsmanagement. Die OECD und die FAO ordnen diese Entwicklung politisch ein: Wer in den nächsten fünf Jahren keine systematische Datenstrategie entwickelt, verliert wirtschaftliche Wettbewerbsfähigkeit[20].

Drei Risiken, die ehrlich benannt werden müssen

Wer KI ernsthaft einsetzt, muss auch die Risiken kennen. Drei davon verdienen besondere Aufmerksamkeit.

1. Scheinpräzision durch Indexsummen.

KI liefert oft sehr eindeutig wirkende Empfehlungen. Wer die Logik dahinter nicht prüft, verwechselt Algorithmenleistung mit biologischer Wahrheit. Linearwerte, Pedigreeinformationen und Stallbeobachtung bleiben Pflicht.

2. Datenkonzentration.

Wenige globale Plattformen werden in den nächsten Jahren versuchen, die Datenströme der Rinderzucht zu bündeln. Wer seine Daten nicht selbst exportieren und steuern kann, wird in eine Anbieterabhängigkeit hineinwachsen, deren Folgen heute kaum jemand überblickt.

3. Reproduktion von Trainingsbias.

KI lernt aus existierenden Daten. Wenn diese Daten bestehende Selektionsfehler – etwa zu enge Strichplatzierungen oder zu hohe Hintereuter – als „normal" kodiert haben, wird die KI diese Logik fortschreiben. Eine bewusste Korrektur muss vom Menschen kommen.

Ausblick 2030: Wo könnte die Reise hingehen?

In wenigen Jahren werden KI-Systeme automatisch Herden analysieren, Anpaarungen vorschlagen, Inzuchtrisiken berechnen, Embryonenprogramme planen, genetische Trends erkennen und Exterieurmerkmale aus Fotos ableiten[21], [22]. Cole und VanRaden (2018) skizzieren parallel die Zukunft der Selektionsindizes selbst: weg von der einen einheitlichen Indexsumme, hin zu dynamischen, betriebsspezifischen Bewertungsräumen, in denen der Züchter eigene Gewichtungen definiert[23]. In dieser Welt wird der Index zur Komponente, nicht mehr zum Endurteil.

Die Frage lautet damit nicht mehr, ob KI Einzug in die Rinderzucht hält. Sie tut es bereits. Die entscheidende Frage lautet: Wer lernt, dieses Werkzeug strategisch und seriös einzusetzen? Diese Frage hat eine technische, eine wirtschaftliche und eine kulturelle Dimension. Die ersten Antworten darauf werden in den nächsten drei bis fünf Jahren in den Beständen sichtbar – nicht in Hochglanzbroschüren der Zuchtorganisationen.

Die wichtigste Frage ist nicht, ob KI kommt. Sie ist da. Die Frage ist, wer sie beherrscht.

Fazit: Die Revolution, die niemand offiziell ausgerufen hat

Die Geschichte der Rinderzucht ist eine Geschichte technologischer Innovationen. Leistungsprüfung, BLUP und Genomik wurden zunächst skeptisch betrachtet. Heute sind sie selbstverständlich. Künstliche Intelligenz könnte der nächste Schritt in dieser Reihe sein – nicht als Ersatz für den Züchter, nicht als Ersatz für Erfahrung. Sondern als Werkzeug, das gute Züchter stärker macht.

Möglicherweise blicken wir in zehn Jahren zurück und stellen fest: Die eigentliche Revolution begann nicht mit einem neuen Bullen, einem neuen Index oder einem neuen Genomtest. Sie begann mit einem Landwirt, der an einem Freitagabend in Neuseeland eine kaputte Excel-Datei in ChatGPT hochgeladen hat. Und mit hunderten Züchtern weltweit, die parallel und unabhängig voneinander dieselbe Entdeckung gemacht haben: Das Werkzeug ist da. Es wartet nur darauf, dass jemand es ernsthaft nutzt.

Die fünfte Revolution der Rinderzucht braucht keine offizielle Ankündigung. Sie findet bereits statt – an Küchentischen, in Bullenkatalogen und auf Notebooks.

Literaturverzeichnis

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Zum Autor

Helmut Demmelhuber ist Unternehmensberater mit Sitz in Tübingen, Baden-Württemberg, und Experte für den Einsatz von Künstlicher Intelligenz in der Rinderzucht. Er wuchs auf einem bayerischen Milchviehbetrieb auf und ist seit 2025 wieder aktiv als Holstein-Züchter tätig. Er berät Züchter und Zuchtorganisationen bei der praxisnahen Integration von KI in der Rinderzucht.

www.helmut-demmelhuber.com

1. Miglior, F. et al. (2017): A 100-Year Review: Identification and genetic selection of economically important traits in dairy cattle. Journal of Dairy Science 100(12), 10251–10271.

2. Henderson, C. R. (1975): Best linear unbiased estimation and prediction under a selection model. Biometrics 31(2), 423–447.

3. VanRaden, P. M. (2008): Efficient methods to compute genomic predictions. Journal of Dairy Science 91(11), 4414–4423.

4. Hayes, B. J.; Bowman, P. J.; Chamberlain, A. J.; Goddard, M. E. (2009): Genomic selection in dairy cattle: Progress and challenges. Journal of Dairy Science 92(2), 433–443.

5. García-Ruiz, A. et al. (2016): Changes in genetic selection differentials and generation intervals in U.S. Holstein dairy cattle as a result of genomic selection. PNAS 113(28), E3995–E4004.

6. Miglior, F. et al. (2017): A 100-Year Review: Identification and genetic selection of economically important traits in dairy cattle. Journal of Dairy Science 100(12), 10251–10271.

7. Misztal, I.; Legarra, A.; Aguilar, I. (2009): Computing procedures for genetic evaluation including phenotypic, full pedigree, and genomic information. Journal of Dairy Science 92(9), 4648–4655.

8. Wolfert, S.; Ge, L.; Verdouw, C.; Bogaardt, M.-J. (2017): Big Data in Smart Farming – A Review. Agricultural Systems 153, 69–80.

9. Hunt, A. (2026): Tinder for Cows: How a Kiwi Sharemilker's ChatGPT App Is Outbreeding the National Herd. The Bullvine, 28. Mai 2026.

10. Hunt, A. (2026): Tinder for Cows: How a Kiwi Sharemilker's ChatGPT App Is Outbreeding the National Herd. The Bullvine, 28. Mai 2026.

11. Hunt, A. (2026): Tinder for Cows: How a Kiwi Sharemilker's ChatGPT App Is Outbreeding the National Herd. The Bullvine, 28. Mai 2026.

12. Slob, N.; Catillo, G.; Steeneveld, W. (2021): Application of machine learning to improve dairy farm management: a systematic literature review. Preventive Veterinary Medicine 187, 105237.

13. Neethirajan, S. (2020): The role of sensors, big data and machine learning in modern animal farming. Sensing and Bio-Sensing Research 29, 100367.

14. Liakos, K. G. et al. (2018): Machine learning in agriculture: A review. Sensors 18(8), 2674.

15. Halachmi, I.; Guarino, M.; Bewley, J.; Pastell, M. (2019): Smart Animal Agriculture: Application of Real-Time Sensors to Improve Animal Well-Being and Production. Annual Review of Animal Biosciences 7, 403–425.

16. Berckmans, D. (2017): General introduction to precision livestock farming. Animal Frontiers 7(1), 6–11.

17. Mota, L. F. M. et al. (2023): Advancing dairy cattle phenotyping using computer vision and machine learning. Animal Frontiers 13(5).

18. Liakos, K. G. et al. (2018): Machine learning in agriculture: A review. Sensors 18(8), 2674.

19. Wiggans, G. R.; Cole, J. B.; Hubbard, S. M.; Sonstegard, T. S. (2017): Genomic selection in dairy cattle: the USDA experience. Annual Review of Animal Biosciences 5, 309–327.

20. OECD (2023): Artificial Intelligence in the Agricultural Sector – Policy Considerations. / FAO (2023): Digital Agriculture and the Future of Animal Production.

21. Mota, L. F. M. et al. (2023): Advancing dairy cattle phenotyping using computer vision and machine learning. Animal Frontiers 13(5).

22. Neethirajan, S. (2020): The role of sensors, big data and machine learning in modern animal farming. Sensing and Bio-Sensing Research 29, 100367.

23. Cole, J. B.; VanRaden, P. M. (2018): Symposium review: Possibilities in an age of genomics – the future of selection indices. Journal of Dairy Science 101(4), 3686–3701.