Больше половины российских аграриев используют ИИ, но с недоверием
Искусственный интеллект вошел в повседневную практику российских аграриев, однако пока не воспринимается ими как полноценная замена экспертным знаниям. К такому выводу пришли специалисты компании «Еврохим» по итогам опроса, проведенного среди партнеров в АПК, участников профессиональных мероприятий и подписчиков отраслевых информационных площадок.
«Согласно результатам исследования, более половины респондентов (54%) уже используют нейросети для решения бытовых задач. Если говорить исключительно о профессиональной агрономической информации, то этот показатель еще выше — 63%. При этом лишь 21% участников опроса применяют ИИ для повышения своих профессиональных компетенций», — сообщается в исследовании.
Нейросети чаще всего помогают аграриям:
- составлять схемы минерального питания растений
- объяснять сложные агрономические термины
- определять болезни сельскохозяйственных культур по описанию или фотографии
- быстро находить необходимую справочную информацию.
Самые популярные модели ИИ среди аграриев: зарубежные Deepseek, ChatGPT, Gemini, Notebook LM, Perplexity, а также российские GigaChat и Алиса AI.
Вместе с тем, несмотря на растущую популярность нейросетей, они получили довольно низкую оценку доверия, констатируют авторы исследования. Многие опрошенные аграрии отмечали, что воспринимают ответы ИИ лишь как отправную точку для поиска решения и предпочитают сверять рекомендации с профессиональной литературой, собственным опытом или консультациями специалистов.
«Это важный сигнал для всего рынка: будущее агрономического знания нельзя просто переложить на стандартные нейросети. У фермеров есть запрос на специализированную и выверенную информацию», – отмечает директор департамента маркетинга «Еврохима» Татьяна Гребенникова (цитата из исследования).
Это объясняет растущий интерес отрасли к специализированным цифровым помощникам – нейросетевым агрономам. Базой знаний у таких помощников служат данные реальных запросов фермеров из разных регионов и климатических зон.
Так, в России активно развивается ассистент «Андрей Тимофеевич», названный в честь основоположника российской агрономии Болотова. Система учитывает регион, тип почвы и культуру, умеет диагностировать болезни по фото и считать нормы удобрений. Похожим путем идут сервисы определения болезней растений по фотографии, в частности Botan AI, созданный при участии ученых РАН из Тимирязевской академии.
По оценке Татьяны Гребенниковой, свыше 70% участников исследования сказали, что в повседневной практике чаще полагаются на обмен опытом с коллегами и поездки в другие хозяйства.
Рекомендуем по теме
сегодня, 11:38 
Подписка на рассылку
Подпишитесь на нашу рассылку и будьте в курсе всех новостей
Нажимая на кнопку «Подписаться», Вы соглашаетесь на обработку персональных данных в соответствии с
«Политикой конфиденциальности»
Законодательство
