Мировой опыт внедрения искусственного интеллекта (ИИ) в агропромышленный комплекс (АПК) становится все более значимым ориентиром для оценки потенциала и барьеров этой технологии в России. Зарубежные кейсы демонстрируют не только впечатляющие экономические результаты, но и четко обозначают факторы успеха – от зрелости цифровой инфраструктуры до стратегий технологических альянсов.
По оценкам аналитиков, применение аналитического и генеративного ИИ в растениеводстве и животноводстве способно приносить мировой экономике 70–100 млрд долларов США ежегодно. Основной вклад дают технологии, повышающие урожайность и продуктивность: около половины эффекта формируется за счет роста объемов продукции, а не только сокращения затрат.
«ИИ в агросекторе – это прежде всего инструмент роста. Когда технологии позволяют не просто оптимизировать работу, а фактически увеличивать производство без расширения посевных площадей, это стратегическое преимущество», – отмечает Карпова Светлана Васильевна, заведующий кафедрой маркетинга Финансового университета.
Компании, производящие технику, удобрения, средства защиты растений и оказывающие услуги для АПК, также выигрывают от внедрения ИИ. Здесь потенциал оценивается в 100–150 млрд долларов США в год. Ключевые эффекты достигаются за счет оптимизации бизнес-моделей, повышения производительности труда и роста продаж без полной перестройки структуры компании.
При этом аналитический ИИ сегодня обеспечивает около 70% экономического эффекта. Генеративный ИИ пока дает 30%, но обладает значительным потенциалом ускоренного роста – особенно в комбинации с аналитическими системами. «Синергия этих двух подходов способна создавать не только оптимизированные процессы, но и новые продукты, сервисы и даже целые бизнес-модели», – поясняет Сергеев Степан Алексеевич, заместитель заведующего кафедрой бизнес-информатики Финансового университета.
Сельское хозяйство не входит в десятку отраслей-лидеров по внедрению генеративного ИИ ни в мире, ни в России. Главная причина – недостаток собственных массивов данных и экспертизы у агропредприятий. Им проще дождаться готовых решений от глобальных производителей, которые уже контролируют ключевые звенья цепочки «данные–анализ–рекомендация».
По словам Зубова Ярослава Олеговича, доцента кафедры бизнес-информатики Финансового университета, «первым серьезным игрокам, которые смогут интегрировать генеративный ИИ с отраслевыми базами знаний и интернетом вещей, откроется ниша высокой доходности с низкой конкуренцией».
Международные производители сельхозтехники и агрохимии, такие как John Deere, уже используют стратегию «инновационного захвата»: покупают технологические стартапы, интегрируют их разработки и создают облачные экосистемы с доступом к обширным массивам данных. Это дает им контроль над стандартами применения ИИ и ускоряет масштабирование решений.
Для России, где сильны компетенции в аналитическом ИИ и развивается рынок агротеха, это означает окно возможностей. Здесь можно опереться на мировые практики, но двигаться с учетом собственных особенностей – от климатических условий до структуры земельного фонда.
«Нам не обязательно догонять мировых лидеров на их поле. В ряде направлений, например в адаптации ИИ к сложным климатическим зонам и в интеграции с отечественными агросистемами, у России есть шанс предложить уникальные решения», – подчеркивает Карпова.
Карпова С.В.,
д.э.н., заведующий Кафедрой маркетинга
Финансового университета при Правительстве Российской Федерации
Сергеев С.А.,
заместитель заведующего Кафедры бизнес-информатики
Финансового университета при Правительстве Российской Федерации
Зубов Я.О.,
к.э.н., доцент Кафедры бизнес-информатики
Финансового университета при Правительстве Российской Федерации