АПК_и_ИИ_презентация

1.

ЭКОНОМИЧЕСКИЙ ФАКУЛЬТЕТ · ПРОЕКТ ПО МИКРОЭКОНОМИКЕ
Изменения в производительности труда
в отраслях РФ под воздействием ИИ
Сектор: сельское хозяйство
Как искусственный интеллект может повысить выработку одного работника в российском АПК — от
государственной стратегии до конкретных агрохолдингов.
Команда: Бурцева Анастасия · Иванилов Марк · Пироженко Остап · Выскребенцева Ольга · Лимонов Дмитрий · Гришин Андрей

2.

00 · КОМАНДА ПРОЕКТА
Кто за какой блок отвечал
01
02
03
Лимонов Дмитрий
Бурцева Анастасия
Иванилов Марк
Состояние отрасли и потребность в ИИ
Что уже умеет ИИ в сельском хозяйстве
Российские кейсы 2025–2026
04
05
06
Пироженко Остап
Выскребенцева Ольга
Гришин Андрей
Экономический эффект в цифрах
Почему ИИ ещё не везде
Перспективы до 2030 года

3.

01 · СОСТОЯНИЕ ОТРАСЛИ
Российское сельское хозяйство в 2025 году
10,63 трлн ₽
+4,9%
+9,2%
+0,1%
Выпуск продукции
Реальный выпуск
Растениеводство
Животноводство
предв. данные Росстата
в сопост. ценах к 2024
главный вклад в рост
почти без изменения
Что важно
Рост выпуска по направлениям, 2025 (% к 2024 году)
9,2
Растениеводство
Но рост очень неравномерный: почти весь импульс дало
растениеводство, животноводство осталось почти на
месте прошлого года.
0,1
Животноводство
0
2025 год вернул отрасль к росту.
2
4
6
Источники: Росстат; ФГБУ «Центр Агроаналитики» со ссылкой на Росстат, 03.02.2026 (specagro.ru).
8
10
Следующий вопрос: за счёт каких ресурсов отрасль
будет расти дальше?
3

4.

01 · ТРУД И ЗАНЯТОСТЬ
Производительность важнее простого роста занятости
3,98 млн
5,3%
102,8
+2,8%
Занятых в отрасли
Доля всех занятых
Индекс производит.
Годовой прирост
Раздел А ОКВЭД, 2025
из 74,45 млн по стране
оперативный индикатор, 2025
производительности труда
Индекс производительности труда в отрасли
102,8
к предыдущему году = 100, данные за 2025 год
Динамика нестабильна: очень сильный рост наблюдался в 2022 году, затем темпы заметно
умеренились — сейчас прирост около +2,8% в год.
Источники: Росстат, открытые данные по занятости за 2025 год; Росстат, индекс производительности труда.
Логика
1 из 19
занятых в экономике работает в этой широкой группе
отраслей.
Наращивать выпуск за счёт людей — ограниченный
ресурс. Вопрос меняется с «где найти ещё людей» на
«как сделать так, чтобы один человек производил
больше».
4

5.

02 · ПОЧЕМУ НУЖЕН ИИ
Кадровое ограничение превращает автоматизацию в необходимость
Экономическая цепочка
Кадровая обеспеченность АПК
целевые значения стратегии
2026
90%
2030
95%
Кадров
не хватает
→
Нагрузка
растёт
→
Автоматизация
процессов
→
ИИ + техника
+ данные
Даже целевой уровень на 2026 год — 90%, а не 100%.
Главный вопрос проекта
Может ли ИИ позволить одному работнику производить больше и тем самым повысить
производительность труда в российском сельском хозяйстве?
Источники: Правительство РФ — Стратегия развития АПК (кадровая обеспеченность 90% в 2026, 95% в 2030); программа «Агропрофи» с 2026 года.
5

6.

03 · ЧТО УМЕЕТ ИИ
Что уже умеет ИИ в поле
Мониторинг посевов
Распознавание сорняков
Спутниковые снимки (до 30 см/пиксель) и индекс NDVI выявляют стресс растений
раньше человека. Кейс: виноградник в Калифорнии — дроны и ИИ-анализ снимков
дали +20% урожая и заметную экономию воды.
Свёрточные нейросети отличают культуру от сорняка по форме, размеру и цвету
листа — опрыскиватель льёт гербицид точечно. Есть и автономные роботыпрополщики, работающие вообще без химии.
Автономная техника
Животноводство
Беспилотный трактор John Deere: 16 камер, обзор 360°, обработка на бортовых
чипах Nvidia, остановка перед препятствием меньше чем за секунду. Точность курса
— отклонение до 2,5 см, около 130 га в сутки.
«Умные» ошейники (например, AfiCollar) круглосуточно следят за жвачкой и
потреблением корма. Отклонения — ранний сигнал мастита, кетоза и
послеродовых осложнений ещё до того, как это заметит человек.
Источники: Gupta G., Kumar Pal S. // Discover Agriculture, 2025; John Deere / Vision Systems Design, 15.01.2025; Afimilk (afimilk.com/ru).
6

7.

03 · ЧТО УМЕЕТ ИИ
Экономический потенциал ИИ в АПК
Совокупная ценность ИИ в АПК
$100 млрд
$150 млрд
На уровне хозяйства
Для агрокомпаний
урожайность, затраты труда и
ресурсов
продажи, R&D, операционка
150
Для агрокомпаний
100
На уровне хозяйства
0
20
40
60
80
100
120
140
160
До половины пользы на уровне хозяйства — это именно управление урожайностью: гибридный ИИ (аналитический + генеративный)
помогает точнее решать, когда сеять, поливать и убирать урожай, снижая издержки на труд и ресурсы.
Источник: Nuscheler, Fiocco, Prabhala et al. From bytes to bushels: How gen AI can shape the future of agriculture // McKinsey & Company, 10.06.2024.
7

8.

04 · РОССИЙСКИЕ КЕЙСЫ
Российские кейсы 2025–2026
«Степь» (АФК «Система»)
«Русагро»: «Метаалгоритм»
Август 2025 — «умная система обработки садов» на 751 га яблоневых насаждений в
Краснодарском крае: лазерные датчики сканируют крону, ИИ-камеры
корректируют дозу удобрений и СЗР в реальном времени. Затраты на обработку
садов — до ‒20%.
С 2023 года в промышленной эксплуатации собственная нейросеть строит
ежедневный маршрут для техники на 600+ тыс. га с учётом погоды, состояния
машин и агросроков. Топливо — −6,4%, потенциал урожайности — до +10%.
«АгроЭко» + Тимирязевка
Cognitive Agro Pilot (Сбер)
Июль 2026 — система компьютерного зрения по 42 ключевым точкам тела коровы
выявляет хромоту до видимых симптомов. Хромота снижает надои на 5–30%, один
случай стоит хозяйству до 40 000 ₽.
Автопилот стал стандартом на тракторах и комбайнах по всей стране — работает на
технике разных производителей. Повышает выработку механизатора до +25%.
Источники: fertilizerdaily.ru, 18.12.2022; sber.pro (опыт «Русагро», Комбайн на автопилоте); agroeco.ru, 2026.
8

9.

05 · ЭКОНОМИЧЕСКИЙ ЭФФЕКТ
Сколько это реально даёт
~10%
10–15%
+25%
−7%
Рост производительности труда в
отрасли
Сокращение потерь урожая
Быстрее пашет и убирает урожай
Экономия топлива и времени
до 50%
−10%
70–80%
2,6 млн ₽
Экономия семян и удобрений
Меньше прямых потерь зерна
Экономия на ремонте техники
Чистая выгода на 1 трактор в год
В масштабе «Русагро» (парк из сотен комбайнов) сезонный эффект от автопилота исчисляется сотнями миллионов рублей.
Источники: Беликова, Хамбулатова, Асхабалиев // Региональные проблемы преобразования экономики, 2025, № 6; TAdviser; Robotrends.
9

10.

06 · БАРЬЕРЫ ВНЕДРЕНИЯ
Почему ИИ ещё не везде
Внедрение требует не только ПО, но и техники,
устойчивой связи, качественных данных и
специалистов.
63,6%
компаний, уже использующих ИИ, называют высокие затраты
главным барьером внедрения
49,9%
используют ИИ, но отмечают дефицит специалистов в области
ИИ
Среди тех, кто ИИ пока не использует, оба показателя
ниже — барьеры сильнее ощущают именно те, кто уже
пробует внедрять.
Источник: Институт статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ, issek.hse.ru, «Практики и перспективы внедрения технологий ИИ».
10

11.

06 · БАРЬЕРЫ ВНЕДРЕНИЯ
От цифровизации в целом до малых хозяйств
Применение ИКТ по видам экономической деятельности, 2024 (% от числа обследованных организаций) — сельское, лесное хозяйство, охота, рыболовство и рыбоводство
10,0%
17,0%
Сбор и анализ больших данных
Используют цифровые платформы
среди организаций АПК, 2024
среди организаций АПК, 2024
Источники: Росстат (23.rosstat.gov.ru); Кудрявцев, Ильясова, Каешова // Международный сельскохозяйственный журнал, 2025, № 3; Агроинвестор; ФАО.
У малых хозяйств на первом месте — именно
стоимость цифровизации, затем риски окупаемости
и нехватка готовых решений на рынке.
11

12.

07 · ПЕРСПЕКТИВЫ
Что будет дальше: курс до 2030 года
6 → 13
4→8
80%
до конца
2026
Информационных систем в
единой цифровой платформе
АПК
ИИ-сервисов в
государственном секторе АПК
Предприятий АПК на
российском ПО к 2030 году
Запуск единой цифровой
платформы АПК
2026
2030
Платформа запущена;
6 систем, 4 ИИ-сервиса
13 систем, 8 ИИ-сервисов;
80% на российском ПО
2028
Поэтапный перенос
госсистем Минсельхоза
Источники: Правительство России, government.ru/docs/58022/, 07.03.2026; распоряжение от 06.03.2026 № 436-р; news.rambler.ru, 03.08.2026.
12

13.

ИСТОЧНИКИ · ЧАСТЬ 1
Список источников
Оформлено по ГОСТ Р 7.0.5–2008
1. Правительство РФ. Правительство актуализировало стратегическое направление в области цифровой
трансформации АПК до 2030 года. 07.03.2026. URL: government.ru/docs/58022/ (дата обращения: 26.09.2026).
8. Мониторинг коров // Afimilk, официальное представительство в России. URL: afimilk.com/ru/monitoringkorov/ (дата обращения: 26.09.2026).
2. Распоряжение Правительства РФ от 6 марта 2026 г. № 436-р [PDF]. URL:
static.government.ru/media/files/TfqG2DhKVDKQUBWiwSJgG5WVUsWZ5tDj.pdf (дата обращения: 26.09.2026).
9. «Степь» разработает «умную» систему опрыскивания растений // Fertilizer Daily. 18.12.2022. URL:
fertilizerdaily.ru/20221218-step-razrabotaet-umnuyu-sistemu-opryskivaniya-rastenij (дата обращения:
26.09.2026).
3. Автопилоты и ИИ преобразуют российское сельское хозяйство // Рамблер/Новости. 03.08.2026. URL:
news.rambler.ru/tech/56849764 (дата обращения: 26.09.2026).
10. Цифровая трансформация АПК в условиях технологического суверенитета: опыт «Русагро» // СберПро
Медиа. URL: sber.pro/publication/tsifrovaya-transformatsiya-apk-v-usloviyah-tehnologicheskogo-suvereniteta-opitrusagro (дата обращения: 26.09.2026).
4. Gupta G., Kumar Pal S. Applications of AI in precision agriculture // Discover Agriculture. 2025. Vol. 3, art. 61. URL:
link.springer.com/article/10.1007/s44279-025-00220-9 (дата обращения: 26.09.2026).
11. АГРОЭКО и Тимирязевская академия испытывают отечественный ИИ для выявления хромоты у коров //
АГРОЭКО. 2026. URL: agroeco.ru/bez-rubriki/agroeko-i-timiryazevskaya-akademiya-ispytyvayut-otechestvennyj-iidlya-vyyavleniya-hromoty-u-korov-do-poyavleniya-pervyh-simptomov (дата обращения: 26.09.2026).
5. Nuscheler D., Fiocco D., Prabhala P. et al. From bytes to bushels // McKinsey & Company. 10.06.2024. URL:
mckinsey.com/industries/agriculture/our-insights/from-bytes-to-bushels-how-gen-ai-can-shape-the-future-ofagriculture (дата обращения: 26.09.2026).
12. Комбайн на автопилоте: зачем нужна умная техника в сельском хозяйстве // СберПро Медиа. URL:
sber.pro/publication/kombain-na-avtopilote-zachem-nuzhny-bespilotniki-v-selskom-khoziaistve (дата обращения:
26.09.2026).
6. Wilson L. John Deere Unveils New Autonomous Machines // Vision Systems Design. 15.01.2025. URL: visionsystems.com/non-factory/environment-agriculture/article/55260623 (дата обращения: 26.09.2026).
13. Беликова И. П., Хамбулатова З. Р., Асхабалиев И. Ч. Цифровая трансформация сельского хозяйства России
// Региональные проблемы преобразования экономики. 2025. № 6 (176). URL:
cyberleninka.ru/article/n/tsifrovaya-transformatsiya-selskogo-hozyaystva-rossii-sovremennye-tendentsii-iperspektivy (дата обращения: 26.09.2026).
7. Autonomous Tractor // John Deere. URL: deere.com/en/autonomous (дата обращения: 26.09.2026).
14. Редун Р. И., Удовик Е. Э. Применение технологий искусственного интеллекта в АПК // Инновационная
экономика. 2025. № 8 (90). С. 69–70. URL: cyberleninka.ru/article/n/primenenie-tehnologiy-iskusstvennogointellekta-v-agropromyshlennom-komplekse/pdf (дата обращения: 26.09.2026).
13

14.

ИСТОЧНИКИ · ЧАСТЬ 2
Список источников
Оформлено по ГОСТ Р 7.0.5–2008
15. Cognitive Agro Pilot. Система автоматического вождения // TAdviser. URL:
tadviser.ru/index.php/Продукт:Cognitive_Agro_Pilot (дата обращения: 26.09.2026).
22. Территориальный орган Росстата по Краснодарскому краю. Применение ИКТ по видам экономической
деятельности в 2024 году. URL: 23.rosstat.gov.ru/storage/mediabank/1.27.1_Info_1.htm (дата обращения:
26.09.2026).
16. Автономный комбайн на базе решения Cognitive Agro Pilot // Robotrends. URL:
robotrends.ru/robopedia/zernoubrochnyy-kombayn-na-baze-resheniya-cognitive-agro-pilot (дата обращения:
26.09.2026).
23. Михайлова А. В., Сулейманова Л. Р., Пальмов С. В. Применение ИИ-технологий в сельском хозяйстве //
Региональная и отраслевая экономика. 2024. № 2. С. 220–224. URL: cyberleninka.ru/article/n/primenenie-iitehnologiy-v-selskom-hozyaystve-tekuschaya-situatsiya-i-perspektivy/viewer (дата обращения: 26.09.2026).
17. Проблема кадров в АПК становится ключевой // Агроинвестор. URL: agroinvestor.ru/markets/news/44293problema-kadrov-v-apk-stanovitcya-klyuchevoy (дата обращения: 26.09.2026).
24. Росстат. Среднегодовая численность занятых в экономике по видам деятельности за 2025 год. URL:
rosstat.gov.ru/opendata/7708234640-employees2025 (дата обращения: 26.09.2026).
18. Российский АПК переходит на цифру: неспешно, но уверенно // ФАО. URL: fao.org/russianfederation/news/news-detail/russian-agriculture-going-digital--slow-but-steady/ru (дата обращения: 26.09.2026).
25. Росстат. Национальные счета: производительность труда. URL: rosstat.gov.ru/statistics/accounts (дата
обращения: 26.09.2026).
19. Кудрявцев А. А., Ильясова А. В., Каешова И. В. Барьеры цифровизации деятельности малых
сельскохозяйственных товаропроизводителей // Международный сельскохозяйственный журнал. 2025. № 3.
С. 329–334. URL: cyberleninka.ru/article/n/bariery-tsifrovizatsii-deyatelnosti-malyh-selskohozyaystvennyhtovaroproizvoditeley (дата обращения: 26.09.2026).
26. По итогам 2025 года сельхозпроизводство в РФ выросло на 4,9% (Росстат) // ФГБУ «Центр Агроаналитики».
03.02.2026. URL: specagro.ru/news/202602/po-itogam-2025-goda-selkhozproizvodstvo-v-rf-vyroslo-na-49-rosstat
(дата обращения: 26.09.2026).
20. Практики и перспективы внедрения технологий ИИ // ИСИЭЗ НИУ ВШЭ. URL:
issek.hse.ru/news/986408315.html (дата обращения: 26.09.2026).
27. Правительство РФ. Стратегия развития АПК. URL: government.ru/docs/all/157663/?page=2 (дата обращения:
26.09.2026).
21. Распоряжение Правительства РФ от 6 марта 2026 г. № 436-р // ГАРАНТ. URL:
garant.ru/products/ipo/prime/doc/413713010 (дата обращения: 26.09.2026).
28. Правительство РФ. О поддержке подготовки кадров для АПК: постановление от 12.12.2025 № 2015. URL:
government.ru/docs/57339/ (дата обращения: 26.09.2026).
14