Единая цифровая платформа, открытые API и ИИ, как АПК готовится к массовому внедрению технологий
ИИ в АПК: от отраслевых инициатив к практическому применению
Модератором сессии выступила Ольга Чебунина, генеральный директор АО «Агропромцифра», заместитель председателя ИЦК «Сельское хозяйство». Одной из центральных тем стала доступность ИИ для малого и среднего агробизнеса. Участники обсудили, как помочь сельхозпроизводителям перейти от знакомства с технологиями к их повседневному использованию и получению измеримого экономического результата.
Особое внимание уделили отраслевой специфике: фрагментированности рынка, зависимости от природных и климатических условий, высокой цене ошибки и необходимости обмена данными между участниками производственной цепочки. Эти факторы затрудняют перенос готовых ИИ-продуктов между хозяйствами и требуют адаптации технологий к конкретным условиям.
Маргарита Хисаметдинова, директор Департамента цифровизации и технологического развития Минсельхоза России, представила доклад «ИИ в АПК: умные решения для технологичной отрасли». Она рассказала, какая роль отводится искусственному интеллекту в цифровой трансформации отрасли. В частности, уже сегодня ИИ используется в разрабатываемой Единой цифровой платформе в агропромышленном и рыбохозяйственном комплексах.
В информационных системах Минсельхоза к 2028 году количество ИИ-сервисов вырастет более чем в два раза. Так, в растениеводстве ИИ позволяет экономить до 20% ресурсов от используемого объема за счет точечного внесения препаратов, а в животноводстве прирост надоев составляет 4,3% за счет контроля здоровья животных.
Есть успешные примеры применения и в коммерческих системах. Это, в частности, цифровая платформа для управления сельскохозяйственным предприятием «История поля» и цифровая система управления молочным стадом «Молоко 2.0».
Говоря об ожиданиях, Маргарита Хисаметдинова назвала такие перспективные разработки, как предиктивное управление полями, сквозную аналитику «от поля до прилавка», автономное управление стадом и агентный ИИ в роли цифрового управляющего.
По словам генерального директора АО «Агропромцифра» Ольги Чебуниной, эффективность ИИ в АПК должна оцениваться через измеримый экономический результат: снижение себестоимости, рост производительности труда и улучшение финансовых показателей. Аналитика на основе данных позволяет обосновывать производственные решения и оценивать эффект внедрения в конкретных цифрах. Для масштабирования этих результатов необходимы доступ к данным, возможность обмениваться ими и адаптация решений к условиям хозяйств.
Важным направлением цифровизации сельского хозяйства остаётся развитие единой цифровой платформы АПК (ЕЦП АПК). Среди обозначенных Минсельхозом приоритетов — единый пользовательский кабинет для взаимодействия с государственными информационными системами, интеграция отраслевых ИТ-продуктов и развитие аналитических сервисов. Предполагается, что платформа упростит доступ к данным и цифровым инструментам для предприятий любого масштаба.
Татьяна Елисеева, руководитель продуктовых инноваций АО «Агропромцифра», выступила с темой «Реальность применения ИИ — эффективность в сельском хозяйстве». В частности, компания представила платформу ранних сигналов для АПК, которая с помощью искусственного интеллекта отслеживает изменения рынка, перспективные разработки и технологические риски. Сервис оценивает зрелость технологий и возможности их применения в российских регионах, формирует аналитические дайджесты и рекомендации. Проверка достоверности информации и окончательное решение остаются за специалистом.
От стартапов до торговых сетей: опыт участников рынка
Программа объединила представителей разных звеньев агропромышленной цепочки.
- Наталья Чернышева, управляющий директор по технологическому развитию АПК АО «Россельхозбанк», представила тему «Стартапы и капитал. Где взять новые решения?».
- Любовь Аксенова, директор по устойчивому развитию и взаимодействию с органами государственной власти ГК «ЭкоНива», выступила с докладом «Цифровизация и применение искусственного интеллекта в ГК „ЭкоНива“».
- Сергей Шарапов, руководитель центра цифровой трансформации АО «Росагролизинг», посвятил выступление теме «ИИ, который фермеру не нужно внедрять».
- Алексей Руцков, генеральный директор ООО «Умные системы», рассмотрел применение искусственного интеллекта в производстве масложировой продукции — от контроля фактов к прогнозированию и управлению.
- Станислав Богданов, председатель Ассоциации компаний омниканальной розничной торговли (АКОРТ), представил тему «Реалии применения ИИ в торговых сетях: от поставщика до полки».
Дискуссия охватила вопросы технологического предпринимательства, цифровизации сельхозпроизводства, переработки и торговли. Общей задачей стало определение условий, при которых ИИ может использоваться на разных этапах создания и реализации агропромышленной продукции.
Почему ИИ-проекты остаются на стадии пилотов
Виталий Лажинцев выступил с докладом «Как сделать решения совместимыми и масштабируемыми?».
По данным ВЦИОМ, к внедрению искусственного интеллекта приступили около 12% предприятий АПК, ещё 37% планируют его использование. При этом исследование аналитического портала «ИТ-инфраструктура», охватившее 140 ИТ-руководителей, показывает, что 45% внедрений в российских компаниях остаются на стадии пилотов и локальных проектов, а ощутимый экономический эффект фиксируют только 8% организаций.
Между тем, по оценке «Яков и Партнёры», потенциальный дополнительный эффект от применения ИИ в российском АПК превышает $6 млрд операционной прибыли ежегодно.
По мнению Лажинцева, одна из причин разрыва между потенциалом технологий и результатами их внедрения заключается в недостаточной интеграции ИИ с действующими информационными системами и производственными процессами.
Эксперт выделил три принципа, которые необходимо учитывать при разработке и внедрении цифровых продуктов.
- Интеграция в существующий цифровой контур. ИИ должен получать данные из действующих систем предприятия, а результаты анализа — поступать в привычные рабочие инструменты сотрудников. Исполнение рекомендаций необходимо фиксировать в учёте. Такой подход сокращает ручные операции и позволяет оценивать практический эффект.
- Совместимость и независимость от поставщика. Российское происхождение ПО само по себе не гарантирует технологической независимости. Для этого необходимы открытые API, доступ заказчика к собственным данным, переносимые форматы и возможность заменять отдельные компоненты без перестройки всей инфраструктуры.
- Проверка масштабируемости до запуска пилота. Ещё на этапе проектирования важно оценить, как продукт будет работать при увеличении количества объектов, насколько автоматизировано подключение новых источников данных и можно ли адаптировать алгоритмы к другим производственным условиям.
Для сельского хозяйства последний принцип особенно важен, ведь результаты зависят от климатических и почвенных условий, а значительная часть производственных данных формируется в рамках сезонных циклов.
«Честный рейс» — экономический эффект на стыке данных
Практическим примером предложенного подхода стал продукт НооСофт «Честный рейс» для автоматизированного контроля автопарков.
Он подключается к действующим системам мониторинга и учёта через API, без замены инфраструктуры заказчика. Алгоритмы сопоставляют данные о расходе топлива, работе двигателя, маршрутах и пробеге, выявляя признаки сливов топлива и накруток километража.
Ни один из этих показателей по отдельности не всегда позволяет установить нарушение. Результат достигается благодаря анализу взаимосвязей между данными разных источников.
По данным НооСофт, продукт обеспечивает автоматизированный контроль 100% автопарка вместо примерно 15% при выборочной ручной проверке. Сокращение потерь топлива в представленных результатах достигает 15–20%. Внедрение включает подключение к мониторингу, настройку датчиков, калибровку алгоритмов и обучение сотрудников; срок реализации — от двух недель.
Аналогичные принципы интеграции применимы в АПК при контроле сельхозтехники, расходования ресурсов и выполнении производственных операций.
Организационные барьеры
Отдельно Виталий Лажинцев обратил внимание на организационные сложности внедрения цифровых инструментов. По его словам, подобные проблемы возникали задолго до распространения ИИ и сохраняются сегодня, несмотря на развитие технологий.
«Внедрение новых цифровых технологий всегда сопровождается организационными сложностями. Сегодня мы работаем с искусственным интеллектом, а 12–15 лет назад решали куда более простые ИТ-задачи. Спустя время проблемы, с которыми сталкивались предприятия, во многом остались прежними.
Помню, как одна компания два-три года пыталась создать современный сайт силами собственных системных администраторов. Сделать качественный ресурс, адаптированный для мобильных устройств, так и не удалось. При этом руководство не могло выделить 50 тысяч рублей на привлечение специалистов, согласовывая буквально каждую копейку.
Похожая история была с контекстной рекламой. Порой по году-полтора обсуждали бюджет в несколько десятков тысяч рублей. Зато после запуска удивлялись: откуда вдруг столько звонков со всей страны? Люди интересовались зерносушилками, заказывали логистические услуги. Раньше менеджеры сами искали покупателей, обзванивали потенциальных клиентов, а теперь те обращались напрямую.
Но возникала другая проблема, сотрудники оказались не готовы к входящему потоку заявок. Например, покупатель спрашивал стоимость зерносушилки, менеджер называл цену, не уточняя потребностей и не объясняя ценности предложения. Разговор заканчивался, заказчик уходил. А мы слышали: «Виталий, ваша реклама не работает». Хотя дело было вовсе не в ней, а в том, что привычный процесс продаж не соответствовал новому способу привлечения клиентов.
С ИИ ситуация во многом похожая. Можно разработать качественный продукт, обеспечить интеграцию, но этого недостаточно. Важно подготовить само предприятие к изменениям. Каждый сотрудник, от руководителя до непосредственного исполнителя, должен понимать, для чего нужен новый инструмент, как его использовать и какого результата от него ожидать.
За полтора десятилетия технологии заметно усложнились, а вопросы управления проектами остались прежними: что предстоит сделать, сколько это будет стоить, кто войдёт в команду и по каким контрольным точкам оценивать результат. С такими практическими задачами мы ежедневно работаем на агрорынке, постоянно расширяя линейку наших продуктов. И заключённое с „Агропромцифрой“ соглашение — продолжение этой работы, направленной на реальное внедрение цифровых решений в сельском хозяйстве» — комментирует Виталий Лажинцев.
НооСофт и «Агропромцифра» развивают сотрудничество
В рамках «Золотой осени — 2026» НооСофт и АО «Агропромцифра» также подписали соглашение о сотрудничестве.
Партнёрство предусматривает совместную разработку и внедрение программных продуктов для АПК, содействие переходу предприятий на отечественное ПО и развитие цифровых компетенций специалистов отрасли.
Для НооСофт это продолжение многолетней работы с агропромышленными предприятиями и расширение возможностей применения собственных цифровых продуктов, в том числе «Честного рейса».
По итогам выступления Виталий Лажинцев сформулировал три вопроса, которые заказчикам стоит задавать ещё до запуска ИИ-проекта: с какими системами интегрируется продукт, как он будет работать при увеличении количества объектов и можно ли заменить отдельный компонент без перестройки всей инфраструктуры.
Эти требования, наряду с организационной подготовкой предприятия, определяют возможность перехода от успешного пилота к полноценной промышленной эксплуатации.
