Компания «Яков и Партнёры» опубликовала обзор перспектив внедрения искусственного интеллекта на агропромышленных предприятиях. Исследование проведено на основе опроса экспертов, примеров конкретных компаний и открытых данных, включая статистику ФАО, публикации Gartner и McKinsey.

В документе анализируется международный опыт использования решений на основе ИИ в сельском хозяйстве, а также рассматриваются отечественные примеры внедрения ИИ в агропромышленном комплексе (АПК).

Ключевые выводы:

• мировой эффект от внедрения аналитического и генеративного ИИ в растениеводстве и животноводстве оценивается в $70–100 млрд в год, а в сегменте производителей средств производства и услуг для АПК — $100–150 млрд;

• в России, согласно исследованию, потенциал составляет $2,0–2,9 млрд в сельхозпроизводстве и $1,6–3,2 млрд в смежных отраслях, при этом две трети эффекта во втором сегменте дают производители удобрений;

• на текущем этапе крупнейшие мировые и российские игроки делают ставку на аналитический ИИ, обеспечивающий прогнозирование урожайности, мониторинг животных, оптимизацию затрат и автоматизацию процессов. Генеративный ИИ применяется точечно и чаще в комбинации с аналитическим для усиления эффекта;

• в документе отмечается, что в мировых и российских рейтингах АПК не входит в топ-10 отраслей по уровню активного внедрения генеративного ИИ. Основные барьеры — недостаток кодифицированных данных, высокая стоимость разметки, низкая рентабельность внедрения без масштабных объемов и ориентация на готовые «коробочные» решения от производителей техники и агрохимии;

• авторы материала указали, что сегодня на рынке почти нет готовых LLM-продуктов для аграриев. Единственным заметным решением является индийский проект KissanAI, остальные решения все еще остаются на стадии разработки;

• как отмечается в документе, внедрение в АПК дронов, которые могли бы использоваться для внесения средств защиты растений и мониторинга посевов, сталкивается с нормативными и операционными ограничениями, а также не всегда оправдывает затраты по сравнению с наземной техникой. В то же время роботы, созданные для сбора урожая, пока проигрывают человеку по производительности и требуют больших инвестиций и обслуживания;

• оптимизация теплиц с помощью ИИ, в свою очередь, требует плотной сети датчиков и сбора данных, что пока редкость, пишут авторы обзора. Недостаток инфраструктуры и инвестиций делает маловероятным технологический прорыв в ближайшее время, хотя потенциал прироста прибыли компаний от комплексных решений оценивается в десятки процентных пунктов;

• как показали результаты опроса компании «Яков и Партнёры», более 85% хозяйств в России уже применяют ИИ в сельхозтехнике, свыше 65% — в управлении хозяйством, планируя дальнейшее развитие;

• исследователи полагают, что для прорыва в использовании ИИ в российском АПК необходимо сочетание стратегических инвестиций, диверсификации поставок технологий. Они также считают полезным развитие отечественного ПО для интеграции импортных решений. Ключевым фактором успеха станет поддержка государства и готовность отрасли быстро внедрять новые агротехнологии, используя опыт более развитых в цифровом плане секторов.

Расскажите знакомым: