Продолжая работу с сайтом, вы соглашаетесь с обработкой файлов cookie вашего браузера. Во время посещения сайта вы соглашаетесь с тем, что мы обрабатываем персональные данные с использованием метрических программ Яндекс Метрика, top. mail, VK Pixel.

Настроить cookies

Файлы cookie, необходимые для корректной работы сайта, всегда включены. Другие файлы cookie можно настроить.

Обязательные cookies

Эти файлы cookie необходимы для работы веб-сайта и его функций. Их нельзя отключить. Они устанавливаются в ответ на ваши запросы, например, при настройке параметров конфиденциальности, входе в систему или заполнении форм.

Аналитические cookies

Disabled

Эти файлы cookie собирают информацию, которая помогает нам понять, как используются наши веб-сайты, насколько эффективны наши маркетинговые кампании, а также помогает нам персонализировать наши веб-сайты для вас. Список используемых нами аналитических файлов cookie можно посмотреть здесь.

Рекламные cookies

Disabled

Эти файлы cookie предоставляют рекламным компаниям информацию о вашей активности в интернете, чтобы помочь им показывать вам более релевантную рекламу или ограничивать количество показов рекламы. Эта информация может быть передана другим рекламным компаниям.

Оставить заявку

Заполните форму и наш менеджер свяжется с вами в ближайшее время

Почему технологии искусственного интеллекта в АПК внедряются медленно

Автор:
Вячеслав Колтаков

эксперт по цифровизации животноводческих предприятий, генеральный директор Digifarm Software

Искусственный интеллект в агропромышленном комплексе начал развиваться позже, чем в ряде других отраслей. Однако в России появились системы на основе такой технологии. В статье рассказываем об ИИ в АПК: почему распространяется медленно, как руководству животноводческого предприятия посчитать пользу и как выбрать поставщика.

Содержание:

Почему ИИ в АПК внедряется медленно
Как предприятиям АПК оценить пользу ИИ
Как предприятию АПК выбрать поставщика технологий искусственного интеллекта

Российский рынок искусственного интеллекта (ИИ) развивается быстрее, чем мировой: по итогам 2025 г. ожидается прирост 45% [1]. Больше всего на технологии машинного обучения, нейросетей тратят организации из сферы финансов: объем инвестиций превысил 50 млрд рублей [2]. ИИ активно внедряется и в другие непроизводственные отрасли (телекоммуникации, ритейл, госуправление, здравоохранение). На них, наряду со сферой финансов, приходится 79% локального рынка искусственного интеллекта [1]. Успехи в этих индустриях отмечает Правительство РФ [3].

На производстве картина другая. В 2025 г. ИИ используют 14% промышленных предприятий [4]. Для сравнения — в сфере финансов ИИ используют 95% организаций [5].

Почему ИИ в АПК внедряется медленно

Прежде всего, надо отметить, что, на самом деле, прогресс быстрый. Так, в начале 2025 года, по оценкам первого зампредседателя комитета Совфеда по аграрно-продовольственной политике и природопользованию Сергея Митина, искусственный интеллект применяли 12% компаний, работающих в сельском хозяйстве [6]. В октябре их доля составила уже 40%, по результатам исследования ВЦИОМ [7]. Однако до показателей сферы финансов по-прежнему далеко.

Причины:

1. Недостаток инвестиций

Весь доход самых больших сельскохозяйственных компаний меньше, чем одна только прибыль ведущих организаций из сферы финансов.

Так, в 2023 году выручка топ-10 предприятий АПК составляла 1,6 трлн рублей [8].
За тот же период 10 крупнейших банков получили 2,4 трлн рублей чистой прибыли [9].

2. Проблемы с инфраструктурой

Предприятия растениеводства и животноводства расположены в сельской местности. Там нередко слабый или нестабильный интернет, у которого низкая пропускная способность.

Исследования показывают [10]:

около 40% сельских базовых станций требуют модернизации для поддержки современных стандартов связи;
менее 15% сельских районов имеют доступ к оптоволоконным сетям;

более 65% жителей сельской местности сталкиваются с проблемами стабильного мобильного интернет-соединения.

Из-за плохого качества интернета трудно использовать облачные сервисы, собирать данные в реальном времени, передавать их.

3. Слабая информированность руководства и собственников предприятий о выгоде от ИИ

Иногда топ-менеджменту и владельцам предприятий АПК четко видны затраты на технологию, но непонятна экономическая польза.

В США подсчитали, что предприятия животноводства, используя ИИ, увеличивают прибыль от одной коровы примерно на 400 долларов в год [11].
В России решения на основе ИИ помогают повысить надои на 6% (выгода до 15 млн руб. в год) [12].

6 ошибок при выборе системы идентификации скота

Скачать гайд

4. Технологические факторы

Существуют и технологические факторы, сдерживающие развитие ИИ в сельском хозяйстве. Для того, чтобы нейросети были эффективными, надо их обучать на большом массиве данных. В некоторых отраслях к моменту появления ИИ было накоплено огромное количество информации, просто она обрабатывалась человеком вручную.

В частности, в ритейле в доцифровую эпоху компании давно оценивали, с полок какой высоты потребители чаще берут товары в магазинах, на каком расстоянии от кассы «товары дня» лучше продаются и прочее. Просто раньше мерчендайзеры с линейкой ходили по торговым залам, проводили изменения, вбивали цифры в Excel, а маркетологи читали, думали, делали выводы и предлагали решения. Теперь технологии компьютерного зрения анализируют планировку магазина, перемещение покупателей и выявляют закономерности, которые не видны человеку [13].

На многих предприятиях АПК большого массива данных никто не собирал в принципе.

Безусловно, за историю животноводства и растениеводства много информации накоплено — какие осложнения отела бывают у коров, какие особенности у дерново-подзолистых почв и так далее.

Однако важно учитывать уникальность не только региона, но и предприятия. Например, антибиотик эффективен на одной ферме молочного животноводства, но «не работает» на другой. Из-за этого универсальные модели ИИ могут нуждаться в кастомизации.

Как предприятиям АПК оценить пользу ИИ

Допустим, у вас ферма на 500 коров. Вести расчеты пилотного проекта по внедрению ИИ в процессы кормления и ветеринарной помощи можно, учитывая параметры:

количество коров в пилотном проекте (шт);
базовый удой на корову в год (л);
цена реализации молока (руб./л);
текущие годовые затраты на ветеринарную помощь и корм (руб.);
прогнозируемое снижение расходов на ветеринарную помощь (%) благодаря раннему выявлению заболеваний;
прогнозируемое увеличение удоя (%) после оптимизации кормления;
годовая стоимость внедрения и сопровождения решения (руб.);
дополнительный объем молока;
прирост выручки;
экономия;
чистый эффект дохода;
ROI;
срок окупаемости.

Примеры KPI

Чтобы точнее отслеживать эффект, полезно смотреть, как меняются KPI.

Примеры KPI операционного директора:

Удой на корову (л/сутки).
Процент животных с зарегистрированными заболеваниями.
Средняя длительность лактации (дней).
Затраты на ветеринарную помощь, включая работу ветеринаров и ветеринарных врачей, обследование, препараты (руб./год).

Примеры KPI финансового директора:

Прирост EBITDA в денежном выражении.
Снижение переменных затрат на корм и лекарства.
Срок окупаемости проекта.

Telegram-канал Группа ВКонтакте

Присоединяйтесь к Telegram-каналу Digifarm Software — свежие новости животноводства, опыт автоматизации 700+ ферм и прямой контакт с профессионалами, которые знают, как сделать ферму эффективнее.

В группе Digifarm Software в ВКонтакте мы делимся опытом, решениями и настоящими историями с российских ферм. Подписывайтесь!

Как предприятию АПК выбрать поставщика технологий искусственного интеллекта

При выборе ИИ-решения для фермы полезно оценивать поставщика по нескольким пунктам.

Сначала узнайте, сколько лет компания представлена на рынке и какие продукты у нее в портфеле — у вас появится представление о ее квалификации.

Далее обратите внимание на количество клиентов: если их много, значит компании доверяют.
Особое значение имеют реальные отзывы: если у поставщика на сайте указаны наименования ферм-клиентов, по возможности посетите их, спросите, довольны ли они. Выясните, как проходило внедрение и насколько быстро поставщик реагирует на запросы после запуска.

Возьмите на тест систему Tru-Test Active Tag и проанализируйте, как улучшились показатели воспроизводства на вашей ферме

Оставьте заявку на тестовый период

Узнать подробнее

Ссылки

1. Рынок ИИ в России 2025: $2.1 млрд и рост 45% в год. URL: https://companies.rbc.ru/news/247rlzqocb/ryinok-ii-v-rossii-2025-21-mlrd-i-rost-45-v-god/ (дата обращения: 14.10.2025)
2. Инвестиции финансового сектора в нейросети бьют рекорды. URL: https://rg.ru/2025/10/08/bot-v-kassu.html?ysclid=mgrjsm3yuo722575392 (дата обращения: 14.10.2025)
3. Искусственный интеллект Российской Федерации. Внедрение. URL: https://ai.gov.ru/ai/implementation/ (дата обращения: 14.10.2025)
4. "МашТех": только 14% промпредприятий России используют искусственный интеллект. URL: https://ruposters.ru/news/19-04-2025/mashteh-tolko-prompredpriyatii-rossii-ispolzuyut-iskusstvennii-intellekt (дата обращения: 14.10.2025)
5. Российский ИИ-рынок по итогам 2024 года превысит 300 млрд рублей https://smartranking.ru/ru/analytics/ai/rossijskij-ii-rynok-po-itogam-2024-goda-prevysit-300-mlrd-rublej/ (дата обращения: 14.10.2025)
6. В Совфеде рассказали о внедрении ИИ в сельское хозяйство. https://ria.ru/20250225/ii-2001582166.html?ysclid=mgrki0c9hl202326630 (дата обращения: 14.10.2025)
7. Агропромышленные предприятия внедряют новые технологии в свою работу. URL: https://rg.ru/2025/10/09/k-delu-s-umom.html (дата обращения: 14.10.2025)
8. Выручка десяти крупнейших агрохолдингов достигла 1,6 трлн рублей. URL: https://www.agroinvestor.ru/companies/news/42870-vyruchka-desyati-krupneyshikh-agrokholdingov-dostigla-1-6-trln-rubley/ (дата обращения: 14.10.2025)
9. Почему финансовые достижения банковского сектора 2023 года не повторятся в 2024-м. URL: https://www.forbes.ru/mneniya/508446-pocemu-finansovye-dostizenia-bankovskogo-sektora-2023-goda-ne-povtoratsa-v-2024-m (дата обращения: 14.10.2025)
10. Как усилить сигнал мобильного интернета в деревне https://arghome.ru/blog/kak-usilit-signal-mobilnogo-interneta-v-derevne/ (дата обращения: 14.10.2025)
11. +400 долларов с коровы: экономика ИИ в животноводстве. URL: https://dfsoft.ru/ii-v-zhivotnovodstve (дата обращения: 14.10.2025)
12. АПК предпочитает естественный интеллект. URL: https://www.kommersant.ru/doc/8007930 (дата обращения: 14.10.2025)
13. Using AI To Optimize Your Retail Store Layout https://dragonflyai.co/resources/blog/using-ai-to-optimize-your-retail-store-layout (дата обращения: 14.10.2025)

Проведем оценку работы вашего молочного хозяйства на основе первичных данных

Закажите бесплатный аудит вашей фермы

Заказать аудит

Вам понравилась статья или остались вопросы?

Напишите об этом в комментариях: