МЕТОДИЧЕСКИЙ ПОДХОД К ОЦЕНКЕ ВЛИЯНИЯ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА НА ЭФФЕКТИВНОСТЬ АГРОПРОМЫШЛЕННОГО КОМПЛЕКСА РЕГИОНА

АННОТАЦИЯ

В статье предложен методический подход к оценке влияния искусственного интеллекта на эффективность агропромышленного комплекса региона. Обоснована необходимость оценивать не уровень цифровизации сам по себе, а изменение конкретных производственных, ресурсных, финансовых и управленческих показателей. Предложены пять блоков оценки: производственный результат, ресурсная эффективность, финансово-экономический эффект, управленческая эффективность и цифровая зрелость хозяйств. Показана возможность применения подхода в исследовании АПК Республики Татарстан с учетом региональной специфики, качества данных и различий между хозяйствами.

Ключевые слова: методика оценки; искусственный интеллект; цифровые технологии; АПК; региональная экономика; эффективность; показатели; Республика Татарстан.

Введение

В публикациях о цифровизации АПК часто можно встретить общее утверждение: искусственный интеллект повышает эффективность сельского хозяйства. Для научного исследования такого утверждения недостаточно. Нужно понимать, где именно возникает эффект, как его измерить и как отделить влияние цифровой технологии от других факторов: погоды, цен, субсидий, изменения структуры посевов, масштаба хозяйства или качества управления.

Эта проблема особенно важна для диссертационного исследования по региональной и отраслевой экономике. Если цифровизация рассматривается только как наличие программного продукта, датчика или аналитической панели, то оценка становится формальной. Хозяйство может быть «цифровым» по описанию, но не получать экономического результата. И наоборот, сравнительно простой инструмент учета или прогнозирования может давать заметный эффект, если он реально влияет на управленческие решения.

Республика Татарстан представляет интерес для разработки такого подхода, поскольку регион имеет развитый агропромышленный комплекс и заметные масштабы производства. В 2024 г. объем валовой продукции сельского хозяйства в Татарстане превысил 341 млрд руб., а республика вошла в тройку лидеров по производству сельскохозяйственной продукции в России [4]. В этих условиях методика оценки влияния ИИ должна быть не абстрактной, а применимой к хозяйствам разного масштаба и к региональному управлению.

Цель статьи - предложить методический подход к оценке влияния искусственного интеллекта на эффективность агропромышленного комплекса региона. Задача состоит не в расчете готового индекса по Татарстану, а в формировании логики, по которой такой расчет может быть выполнен на следующих этапах исследования.

Что именно следует оценивать

Первый вопрос методики - определить объект оценки. На практике оценивается не «искусственный интеллект» вообще, а изменение конкретного процесса после внедрения цифрового инструмента. Это может быть прогнозирование урожайности, мониторинг заболеваний растений, управление кормлением, контроль работы техники, планирование складских мощностей или логистика. Чем точнее определен процесс, тем меньше риск получить общий и непроверяемый вывод.

Второй вопрос - выбрать уровень оценки. Для отдельного хозяйства важны себестоимость, производительность труда, расход ресурсов, маржинальность и окупаемость инвестиций. Для региона дополнительно важны устойчивость выпуска, технологическое распространение, доступность решений для разных групп производителей и влияние на отраслевую структуру. Поэтому одна и та же цифровая технология может иметь разную оценку на микро- и мезоуровне.

Третий вопрос - связать цифровой инструмент с управленческим действием. Если система машинного зрения выявляет заболевание растения, но решение по обработке поля принимается как раньше, то экономический эффект может быть нулевым. Если же информация используется для выборочной обработки и сокращения потерь, появляется измеримая связь между технологией и результатом. Именно эту связь должна фиксировать методика.

Блоки показателей оценки

Предлагаемый подход включает пять блоков показателей. Первый блок - производственный. Он отражает урожайность, продуктивность животных, объем выпуска, долю потерь, качество продукции и соблюдение технологических сроков. Эти показатели важны потому, что АПК остается материальным производством, а цифровизация должна в конечном счете улучшать производственный результат.

Второй блок - ресурсная эффективность. В него входят расход топлива, удобрений, кормов, электроэнергии, воды и труда на единицу результата. Именно здесь часто проявляется практический эффект цифровых решений. Например, точное внесение удобрений или более рациональный маршрут техники могут не увеличивать урожайность напрямую, но снижать затраты на производство.

Третий блок - финансово-экономический. Он включает себестоимость, выручку, прибыльность, маржинальность, окупаемость инвестиций и изменение затрат на обслуживание цифровой инфраструктуры. Этот блок нужен для того, чтобы не подменять экономическую эффективность технологической оснащенностью. Система может быть современной, но слишком дорогой для конкретного хозяйства.

Четвертый блок - управленческая эффективность. Его сложнее измерить, но он важен для цифрового АПК. Сюда можно отнести скорость выявления отклонений, регулярность управленческой отчетности, качество планирования, прозрачность данных и снижение числа решений, принимаемых только по интуиции. Для региона такой блок важен еще и потому, что управляемость отрасли зависит от сопоставимости данных между хозяйствами.

Пятый блок - цифровая зрелость. Он показывает, насколько хозяйство готово использовать ИИ: есть ли данные, датчики, учетные системы, ответственные сотрудники, регламенты и практика применения рекомендаций. Этот блок не должен заменять экономические показатели, но без него трудно объяснить, почему в одних хозяйствах технология дает эффект, а в других остается формальностью.

Логика расчета и сравнения

Наиболее корректная схема оценки - сравнение показателей до и после внедрения технологии при учете внешних факторов. Например, если после запуска цифрового мониторинга урожайность выросла, нельзя автоматически приписывать весь рост ИИ: нужно учитывать погоду, изменение сортов, цены, объем удобрений и структуру посевов. В противном случае методика будет завышать результат цифровизации.

Вторая возможная схема - сравнение хозяйств с близкими производственными условиями, но разным уровнем цифровой зрелости. Этот вариант особенно полезен на региональном уровне. Однако он требует аккуратного подбора сопоставимых объектов: нельзя напрямую сравнивать крупный агрохолдинг с малым фермерским хозяйством, если у них разные масштабы, доступ к финансированию и структура производства.

Для предварительной оценки может использоваться интегральный показатель. В общем виде его можно представить как сумму пяти блоков: I = w1P + w2R + w3F + w4U + w5D, где P - производственный блок, R - ресурсный, F - финансово-экономический, U - управленческий, D - цифровая зрелость, а w1...w5 - веса блоков. Такой индекс не заменяет детальный анализ, но помогает сопоставлять хозяйства, процессы и периоды.

Весовые коэффициенты следует задавать в зависимости от цели исследования. Для предприятия важнее финансовый результат и ресурсная эффективность. Для регионального управления большее значение могут иметь устойчивость выпуска, распространение практик и вовлечение разных групп производителей. Поэтому универсальный набор весов был бы спорным. В диссертационном исследовании их можно уточнять через экспертный опрос или анализ приоритетов региональной программы развития АПК.

Нормирование показателей целесообразно проводить по шкале от 0 до 1 либо через индекс изменения к базовому периоду. Например, если расход топлива на единицу продукции снизился, показатель должен увеличиваться, а если потери выросли - снижаться. Важно заранее определить направление влияния каждого показателя, иначе интегральная оценка будет методически неустойчивой.

Применение подхода для Республики Татарстан

Для Татарстана методику можно применять поэтапно. На первом этапе следует выделить процессы, где использование ИИ наиболее вероятно и измеримо: мониторинг состояния посевов, прогнозирование урожайности, контроль техники, кормление животных, логистика и планирование ресурсов. На втором этапе нужно определить группы хозяйств, для которых эти процессы сопоставимы. На третьем этапе собираются данные за несколько периодов, включая показатели затрат и результата.

Особое внимание следует уделить качеству исходных данных. В сельском хозяйстве часто есть разрыв между фактической работой и управленческим учетом. Если сведения о затратах, технике, полевых операциях или продуктивности ведутся нерегулярно, цифровой инструмент не может быть оценен корректно. Поэтому методика должна включать предварительную проверку данных: полноту, сопоставимость, периодичность и ответственность за ввод.

Для регионального исследования полезно различать прямые и косвенные эффекты. Прямой эффект связан с конкретным изменением: меньше потерь, ниже расход ресурсов, выше продуктивность. Косвенный эффект проявляется через лучшую дисциплину учета, прозрачность процессов, повышение управляемости и накопление данных. В реальной практике косвенные эффекты могут быть не менее важны, хотя их сложнее показать в финансовой форме.

Предложенный подход также позволяет избежать ошибки, когда цифровизация оценивается только по числу установленных систем. Для экономики важнее не установка решения, а регулярность его использования и влияние на решения. Поэтому в анкете или форме сбора данных нужно спрашивать не только «есть ли система», но и «как часто используется», «кто принимает решение по ее результатам», «какой показатель меняется после применения».

Связь с научной специальностью 5.2.3 выражается в том, что методика соединяет отраслевую специфику АПК, региональный уровень анализа и оценку эффективности хозяйственной деятельности. Предметом исследования становится не алгоритм как технический объект, а его влияние на процессы управления, затраты, выпуск и устойчивость регионального агропромышленного комплекса [1].

Ограничения методики

Предлагаемый подход не устраняет всех методических трудностей. Во-первых, в сельском хозяйстве результат сильно зависит от природно-климатических условий. Один благоприятный сезон может создать впечатление эффективности цифрового решения, хотя фактическая причина будет иной. Поэтому оценку лучше проводить за несколько периодов или с учетом погодных индикаторов.

Во-вторых, эффект ИИ может проявляться с задержкой. В первый год хозяйство может только накапливать данные и настраивать процессы, а экономический результат появится позже. Это особенно характерно для систем прогнозирования и управленческой аналитики, где качество рекомендаций зависит от накопленной истории.

В-третьих, часть эффектов трудно монетизировать. Например, повышение прозрачности данных или снижение управленческой неопределенности не всегда сразу видно в прибыли, но может влиять на устойчивость хозяйства. Поэтому методика должна сочетать количественные показатели и экспертную интерпретацию, а не сводиться только к одному финансовому коэффициенту.

Заключение

Оценивать влияние ИИ на эффективность АПК региона следует через изменение конкретных производственных, ресурсных, финансовых и управленческих показателей. Факт внедрения цифровой технологии сам по себе не доказывает экономического эффекта. Важно показать, какой процесс изменился и каким результатом это подтверждается.

Предложенная система из пяти блоков показателей может быть использована как основа для дальнейшего эмпирического исследования Республики Татарстан. Она позволяет учитывать не только результат, но и цифровую зрелость хозяйств, качество данных и управленческое использование технологий.

Практическая ценность подхода состоит в том, что он помогает формулировать более точные решения для предприятий и органов управления АПК. Вместо общей задачи «внедрять искусственный интеллект» появляется более конкретная логика: выбрать процесс, определить показатель, оценить исходные данные, внедрить решение и проверить изменение результата.

Список литературы:

1. Паспорт научной специальности 5.2.3 «Региональная и отраслевая экономика». ВАК, справочные материалы. URL: https://vak.gisnauka.ru/search-analytical-system/reference-materials (дата обращения: 31.05.2026).
2. Распоряжение Правительства Российской Федерации от 08.09.2022 № 2567-р «Об утверждении Стратегии развития агропромышленного и рыбохозяйственного комплексов Российской Федерации на период до 2030 года» (ред. от 19.12.2025). URL: https://government.ru/docs/all/143037/ (дата обращения: 31.05.2026).
3. Правительство Российской Федерации. Правительство актуализировало стратегическое направление в области цифровой трансформации агропромышленного и рыбохозяйственного комплексов до 2030 года. Распоряжение от 06.03.2026 № 436-р. URL: https://government.ru/docs/58022/ (дата обращения: 31.05.2026).
4. Министерство сельского хозяйства и продовольствия Республики Татарстан. Республика Татарстан вошла в тройку лидеров по производству продукции сельского хозяйства в 2024 году. URL: https://agro.tatarstan.ru/index.htm/news/2382531.htm (дата обращения: 31.05.2026).
5. Muhammed D., Ahvar E., Ahvar S., Trocan M., Montpetit M.-J., Ehsani R. Artificial Intelligence of Things (AIoT) for smart agriculture: A review of architectures, technologies and solutions // Journal of Network and Computer Applications. 2024. Vol. 228. Article 103905. DOI: 10.1016/j.jnca.2024.103905.
6. Sachithra V., Subhashini L.D.C.S. How artificial intelligence uses to achieve the agriculture sustainability: Systematic review // Artificial Intelligence in Agriculture. 2023. Vol. 8. P. 46-59. DOI: 10.1016/j.aiia.2023.04.002.
7. Ghazal S., Munir A., Qureshi W.S. Computer vision in smart agriculture and precision farming: Techniques and applications // Artificial Intelligence in Agriculture. 2024. Vol. 13. P. 64-83. DOI: 10.1016/j.aiia.2024.06.004.
8. Klerkx L., Jakku E., Labarthe P. A review of social science on digital agriculture, smart farming and agriculture 4.0: New contributions and a future research agenda // NJAS - Wageningen Journal of Life Sciences. 2019. Vol. 90-91. Article 100315. DOI: 10.1016/j.njas.2019.100315.