سیستم های هوش مصنوعی برای پیش بینی دقیق نیاز به داده های زیادی برای ماشین های آموزشی دارند. درست در مورد منطقه بسیار وسیعی از زمین های کشاورزی، داده های مکانی می تواند به راحتی جمع آوری شود در حالی که گرفتن داده های زمانی یک چالش است. داده های مختلف محصولات مخصوص فقط می تواند یک بار در سال با رشد محصولات حاصل شود. از آنجایی که این پایگاه داده برای بالغ شدن زمان می برد، زمان قابل توجهی برای ساختن یک مدل یادگیری ماشین قوی نیاز دارد. این یک دلیل عمده برای استفاده از هوش مصنوعی برای محصولات زراعی مانند دانه ها، کود و سموم دفع آفات در مزرعه است. در نتیجه آینده کشاورزی در دوره های بعدی تا حد زیادی به سازگاری راه حل های شناختی وابسته است. گرچه تحقیقات گسترده ای صورت گرفته است و برنامه های کاربردی زیادی در دسترس است، اما صنعت کشاورزی هنوز از خدمات کافی برخوردار نیست و بسیاری از مسائل همچنان ناشناخته است. اگرچه در مقابله با چالش ها و خواسته های واقع بینانه که کشاورزان با آن روبرو هستند، استفاده از سیستم های تصمیم گیری هوش مصنوعی و راه حل حل های پیش بینی برای حل آنها افزایش می یابد، کشاورزی با هوش مصنوعی فقط در یک مرحله تازه است. برای بهره برداری از وسعت فوق العاده هوش مصنوعی در کشاورزی، برنامه ها باید قوی تر باشند. این امر باعث می شود تصمیم گیری در زمان واقعی تسهیل شود و به طور پیوسته از مدل برنامه مناسب برای جمع آوری داده های متنی به طور کارآمد استفاده شود. برای اطمینان از دستیابی به این فناوری در جامعه کشاورزی، راه حل های هوش مصنوعی باید عملی تر شوند. اگر راه حل های شناختی هوش مصنوعی در بستر منبع باز ارائه شود و راه حل ها را مقرون به صرفه تر کند، در نهایت منجر به اتخاذ سریع تر و بینش بیشتر در بین کشاورزان می شود.