Искусственный интеллект меняет сельское хозяйство: спрос на аграриев с ИТ‑навыками вырос вдвое
Сельское хозяйство вступает в эру искусственного интеллекта
В 2025 году спрос на аграриев, владеющих навыками работы с искусственным интеллектом (ИИ), вырос более чем вдвое по сравнению с 2024 годом. По данным кадровых сервисов, озвученным в «Известиях», на треть увеличилось и число вакансий для вахтовиков с такими компетенциями. Эксперты отмечают: профессии, где раньше доминировал ручной труд, теперь требуют понимания цифровых систем и навыков аналитики данных. Компании переходят от простой механизации к интеллектуальному управлению — во многом из‑за дефицита кадров.
В каких отраслях нужен искусственный интеллект
По данным сервиса «Авито Работа», в 2025 году число вакансий для вахтовиков с навыками ИИ и автоматизации выросло на 34 % по сравнению с 2024 годом. Наиболее ярко тренд проявился в аграрном секторе — здесь спрос на таких специалистов взлетел на 112 %.
Рекордные темпы демонстрирует профессия оператора машинного доения: количество предложений для дояров и доярок увеличилось в 2,1 раза. Сегодня от специалистов требуют не только традиционного ухода за животными, но и умения работать с высокотехнологичным оборудованием: считывать данные с датчиков, анализировать сигналы системы мониторинга и оперативно принимать решения. Умные камеры и сенсоры выявляют признаки болезней и стресса у скота задолго до того, как их заметит человек.
Регионы с самым высоким спросом на «цифровых» вахтовиков
- Ростовская область — число вакансий увеличилось в 2,2 раза;
- Воронежская область — рост на 98 %;
- Саратовская область — спрос поднялся на 86 %.
В десятку регионов с самым стремительно растущим спросом на специалистов сельского хозяйства с навыками автоматизации и ИИ также вошли Волгоградская, Тульская, Липецкая, Рязанская, Тамбовская, Пензенская области и Мордовия. Это регионы, где сосредоточено большинство сельхозугодий страны, отметил директор HR‑Tech в «Авито» Дмитрий Королев.
«Умение работать с ИИ и автоматизированными системами всё чаще становится базовой компетенцией во многих отраслях, в том числе в сельском хозяйстве, — сказал он. — Многие профессии, где раньше доминировал ручной труд, трансформируются и требуют от специалистов понимания принципов работы оборудования, цифровых систем и аналитики данных. ИИ‑решения помогают бизнесу не только повышать эффективность и снижать издержки, но и перестраивать сами производственные процессы, что постепенно меняет требования к персоналу».
Как ИИ корректирует рынок труда
По данным Росстата, в 2024 году лидерами среди отраслей по доле организаций, применяющих искусственный интеллект, были:
- телеком (25 %);
- высшее образование (15 %);
- торговля (13 %);
- финансы (8 %);
- транспорт (6 %);
- энергетика и здравоохранение (5 %).
Ведущий научный сотрудник Президентской академии (РАНХиГС) Пётр Отоцкий пояснил, что ИИ — это, в том числе, модели для прогнозирования, классификации и детекции аномалий. Такой ИИ массово внедряется в отраслях экономики и социальной сферы для:
- предиктивного ремонта (прогнозного технического обслуживания);
- контроля качества;
- диагностики заболеваний на ранней стадии;
- оптимизации расхода ресурсов;
- выявления мошенников и решения многих других задач.
Интеллектуальные системы поддержки принятия решений
Руководитель Института искусственного интеллекта ИТМО Александр Бухановский заявил, что важной областью ИИ, подходящей для линейного персонала, стали интеллектуальные системы поддержки принятия решений. Эти системы получают информацию с помощью компьютерного зрения и формируют для человека конкретные рекомендации, оптимизирующие его труд и позволяющие избегать ошибок. Они применяются:
- в процессах ручной сборки;
- для проведения обслуживания и ремонта оборудования;
- при организации работ на стройплощадках и решении других подобных задач.
Способ взаимодействия с человеком у таких систем может сильно различаться: от обычного текстового интерфейса (когда ИИ фактически заменяет справочник) до использования дополненной реальности, визуально совмещающей объекты реального мира и указания ИИ.
Применение ИИ в сельском хозяйстве
Доцент кафедры инфокогнитивных технологий Московского политехнического университета Олеся Змазнева рассказала, что в сельском хозяйстве ИИ используется на разных уровнях:
- агроном работает со спутниковыми картами состояния поля;
- механизатор — с аналитикой маршрутов и норм внесения удобрений;
- оператор теплицы — с системами управления микроклиматом.
На современных фермах роботизированные доильные системы отслеживают здоровье животного, его продуктивность и качество молока. Сотрудник управляет системой и реагирует на отклонения, а не работает вручную.
По словам Олеси Змазневой, ИИ эффективен там, где нужно быстро обработать большой поток данных и сделать прогноз: в биологии, агрономии, животноводстве.
Директор ИИ‑вертикали российской технологической компании Selectel Александр Тугов подтвердил, что ИИ востребован не только в замене рутинных операций, но и в повышении общей эффективности:
«Сейчас на рабочих комбайнах внедряют системы компьютерного зрения для контроля сбора урожая, а дроны и edge‑устройства (периферийные датчики) анализируют данные в реальном времени, снижая расход воды и удобрений, а также повышая урожайность. И это не просто автоматизация, это интеллектуальная оптимизация, требующая интеграции оборудования, цифровых двойников и быстрой обработки данных».
Как ИИ решает вопрос нехватки кадров
Директор исследовательского центра искусственного интеллекта Президентской академии Сергей Боловцов констатировал, что рабочим не нужно становиться высококвалифицированными специалистами по ИИ, но базовое понимание логики работы ИИ‑решений становится новым типом грамотности — как когда‑то умение пользоваться компьютером.
«Работнику нужно понимать базовые возможности ИИ‑систем, чтобы, например, корректировать данные для обучения нейросетей и помогать с донастройками систем», — пояснил он.
Сергей Боловцов предположил, что причинами роста числа вакансий с требованиями ИИ‑компетенций могут быть:
- господдержка цифровизации аграрно‑промышленного комплекса;
- структурное снижение цен на ИИ‑решения (в разы за два года);
- дефицит кадров.
Эксперт отметил, что к 2026 году значительная часть крупных предприятий уже интегрировала ИИ‑системы в производственные процессы. При этом работодатели осознают: требования к соответствующим компетенциям в вакансиях следует формулировать на перспективу, с учётом будущих темпов внедрения технологий.
Доцент кафедры управления персоналом Государственного университета управления Екатерина Каштанова уверена, что рост спроса на «цифровых» вахтовиков вызван критическим дефицитом кадров:
«Он заставляет компании переходить от простой механизации к интеллектуальному управлению ресурсами для компенсации нехватки людей. При этом для компаний это ещё и оптимизация расходов, так востребованная в нынешнее время. Механик на удалённом прииске или буровой теперь использует ИИ для диагностики по звуку и вибрации. Вместо того чтобы перебирать мотор по регламенту (например, раз в полгода), он использует датчики, подключённые к ИИ, который предсказывает поломку конкретного узла за две недели до инцидента».
По её словам, в этом случае вахтовик превращается в аналитика технического состояния, который работает по наводке алгоритма, предотвращая миллиардные простои.
В сельском хозяйстве ИИ успешно применяется не только операторами доения и автоматизированных ферм, но и операторами беспилотной техники: системы компьютерного зрения в реальном времени мониторят не только здоровье стада, но и точность внесения удобрений.
Екатерина Каштанова отметила, что сейчас формируется класс «гибридных рабочих», которые используют ИИ‑подсказки для быстрой обработки накладных и отчётов прямо в поле, экономя время на рутине. По её мнению, проникновение ИИ в реальный сектор — это уже не эксперимент, а единственный способ масштабировать производство в условиях, когда традиционные трудовые ресурсы практически исчерпаны.
Однако массовое проникновение ИИ в рабочие профессии пока сдерживается стоимостью его внедрения, указал Александр Тугов:
«Нужны роботы, датчики, интеграция и обучение в виртуальных средах. Компаний, прошедших даже первые пилотные этапы, крайне мало».
Тем не менее очевидно, что внедрение ИИ становится неотъемлемой частью конкурентоспособности производственных, сельскохозяйственных и других рабочих профессий.