По данным АО «Агропромцифра» — отраслевого интегратора цифровых решений для агропромышленного комплекса — элементы искусственного интеллекта внедрили 13% российских компаний, занятых в АПК, при этом еще 37% планируют это сделать. Для сравнения: в Северной Америке, согласно статистике Венчурной студии Россельхозбанка, цифровую агрономию используют 61% фермеров, точное земледелие — 51%, удаленный мониторинг — 38%, при этом крупные хозяйства внедряют цифровые технологии на 45% чаще. В Европе цифры еще выше: цифровые технологии для растениеводства используют 79% хозяйств. В Латинской Америке доля АПК в общем цифровом портфеле за год выросла на 10%; сегодня принципы цифровой агрономии реализуют 49% латиноамериканских фермеров.
«Малому бизнесу не до цифровизации»
53% аграриев в мире, приобретающих IT-решения, платят не за «цифру» как таковую, а за профит, который она способна им принести в обозримом будущем, при этом функциональная часть решения для сельхозтоваропроизводителей вторична — такие выводы приводит руководитель АО РИВЦ Нияз Халилуллин. Эта логика хорошо ложится на российский рынок, где средняя рентабельность агробизнеса в 2025 году составила всего 13%, а в 2026-м, по словам спикера, «ситуация складывается еще хуже».
Скорость и качество цифровизации в отечественном АПК определяет в основном государство — в первую очередь за счет систем прослеживаемости:
— Именно государство выступает основным заказчиком и драйвером цифровизации: внедряются многочисленные ГИСы, наметилась тенденция к их объединению в единую цифровую платформу, накапливаются огромные массивы данных. Вопрос в том, насколько эти данные релевантны реальной ситуации в сельском хозяйстве, — отметил Халилуллин в ходе вебинара «Цифровой АПК: запросы бизнеса, инвестиции и прорывные технологии», прошедшего под эгидой KAZAN DIGITAL WEEK.
За рамками госдиджитала основная заслуга в проникновении «цифры» в сельхозпроизводство принадлежит крупным сельхозпроизводителям: холдинги могут позволить себе относительно активное внедрение решений, поскольку располагают накопленным капиталом и осознают потребность в автоматизации.
— Малый бизнес живет сейчас сегодняшним днем, он выживает, ему не до цифровизации. Это усугубляет разрыв в рентабельности между крупными и малыми хозяйствами, — констатирует Халилуллин.
Тем не менее директор АО РИВЦ уверен, что ситуация кардинально изменится в ближайшие два года: на рынке появятся дешевые, доступные и гибкие решения, ориентированные на малый бизнес, стоимость которых, по определению спикера, «будет стремиться к нулю», при этом крупному бизнесу внедрять такие решения окажется сложнее.
Слишком мало данных
Руководитель направления партнерских решений АО «Агропромцифра» Алексей Остапенко называет переход от пилотов к промышленному внедрению и масштабированию на целые холдинги трендом 2026 года. Математика тут проста: внедрение искусственного интеллекта в растениеводстве может дать эффект от 200 до 4000 рублей на гектар в год в зависимости от хозяйства, культуры и региона.
ИИ применяется в стратегических системах сценарного моделирования, при планировании ресурсов предприятий, в управлении производственными процессами; на «земле» ИИ заведует системами управления полем или фермой, на заводах генеративные модели управляют производственным персоналом, на складах — складской логистикой.
— Основные поставщики данных — IoT-решения, спутниковый мониторинг и беспилотники, которые распознают болезни и вредителей, обеспечивают дифференцированное внесение удобрений. Отдельное направление — системы поддержки принятия решений для агрономов, — уточняет Остапенко.
Потенциальный вклад искусственного интеллекта в операционную прибыль российского АПК эксперт оценивает в сумму от 173 млрд до 251 млрд рублей в год. Свои расчеты представитель «Агропромцифры» подкрепляет реальными кейсами: только на ГСМ ИИ способен сэкономить до 20% ежегодно, увеличить производительность труда на четверть, сократив, к примеру, время осмотра поля с 45 до 10–15 минут. В животноводстве мониторинг здоровья стада выявляет отклонения за двое-трое суток до появления симптомов, а рост надоев достигает 6%.
Однако не все так гладко. Барьеры для внедрения инструментов искусственного интеллекта спикер делит на несколько групп. Первый и ключевой — недостаток данных: на большинстве предприятий оцифровано лишь 30–40% необходимых данных, тогда как для внедрения сервисов требуется минимум 60% оцифровки.
Второй — отсутствие стабильного интернета, без которого беспилотники и IoT-датчики не работают.
Третий — разрозненность данных: максимальный эффект достигается только при комплексном внедрении, когда данные из разных систем объединены в единую экосистему, а не в отдельных пилотах.
— Отдельные инструменты дают кратно меньший результат, поскольку для позитивной аналитики нужен весь пул данных, а не только одного процесса, — уточняет спикер.
Наконец, мешают глубокому проникновению цифры в агропромышленный комплекс острый дефицит аналитиков, операторов цифровых ферм и инженеров, а также дороговизна решений и необходимость кредитования для их внедрения.
Я милую узнаю по походке
С возможностями применения ИИ и машинного зрения в животноводстве хорошо знаком заместитель директора ООО «Диджитал+» Тимур Хайруллин. По его словам, существует как минимум три системы, позволяющие аграриям, занятым в молочном животноводстве, экономить деньги.
Первая — контроль соблюдения регламента доения на базе видеонаблюдения и искусственного интеллекта: камеры отслеживают действия операторов, фиксируют даже небольшие отклонения от регламента и отображают их в отчетах с видеофрагментами.
Вторая — система точного учета надоев для привязного содержания с помощью IoT-оборудования. Если верить спикеру, внедрение системы учета надоев способно обеспечить увеличение продуктивности до 10%, сократить время доения на 25%, снизить число эпизодов холостого доения на 20%, а также повысить качество молока за счет снижения в нем числа соматических клеток и кратно, в два-четыре раза, снизить затраты на лечение и выбраковку животных.
— Животные болеют не сами по себе. Животные болеют от того, что какой-то технологический процесс не соблюдается. Тот же мастит служит как индикатор того, что на ферме нарушается регламент. Система контроля доения позволяет отслеживать подготовку вымени, время подключения аппаратов и повторные подключения, а также выгружать отчеты для ветеринарной службы и руководителя, — уточняет Хайруллин.
Наконец, ИИ способен выявлять признаки хромоты у коров с точностью до 97% — компьютерное зрение оценивает походку животных при выходе из доильного зала (хромота коров может привести к снижению продуктивности, проблемам с воспроизводством и преждевременной выбраковке животных). За счет этого сохранность стада может вырасти на 20%.
В агротехе наступила венчурная зима
Управляющий «Инвест Хаб», сооснователь «Агротех кластера» республики Татарстан Алексей Таранов оптимизма коллег не разделяет. Текущий период с низкой активностью заказчиков он называет «общерыночной спячкой» и «венчурной зимой»: по данным эксперта, число венчурных инвестиционных сделок в первом полугодии 2026 года в сравнении с аналогичным периодом прошлого года снизилось практически вдвое.
— Мы продолжаем падать в такую огромную бездну по сравнению с другими годами, что понятно и очевидно, что мы дна еще не достигли, — убежден он.
Согласно статистике Таранова, с точки зрения привлекательности венчурных инвестиций агротех занимает лишь девятое место, а единственная публичная сделка в сегменте составила 50 млн рублей. Причина — высокая ключевая ставка.
— Инвесторам гораздо проще деньги заморозить на депозитах либо инвестировать в какой-то реальный сектор, который приносит деньги в ближайшей перспективе, — поясняет Таранов.
Стартапам, реализующим в том числе цифровые проекты, эксперт советует рассчитывать в первую очередь на себя и отчасти на господдержку.
— Стартапы должны рассчитывать на те технологии, которые проверяются в реальном секторе, на земле, а не в своих гипотезах или каких-то фантазиях, — резюмировал он.