Сучасний аграрний сектор перебуває на етапі глибокої технологічної трансформації, зумовленої активним впровадженням цифрових технологій, зокрема штучного інтелекту (ШІ), великих даних (Big Data), Інтернету речей (IoT) та безпілотних систем. У 2023-2024 рр. особливу увагу привертають генеративні моделі штучного інтелекту (Generative AI), здатні створювати тексти, зображення, прогнози, сценарії управлінських рішень та оптимізаційні моделі. За даними McKinsey (2023), упровадження генеративного ШІ у сферу управління може забезпечити зростання продуктивності на 15-30%, а в агросекторі – скорочення витрат до 20% [1].
В Україні аграрний сектор ще формує значну частку ВВП та 59% загального експорту (2024) [2], тож використання генеративного ШІ є важливим чинником забезпечення конкурентоспроможності галузі. Водночас виникають ризики, пов’язані з кібербезпекою, відсутністю національного регулювання ШІ, дефіцитом цифрових кадрів та етичними проблемами. Це обумовлює актуальність дослідження можливостей та ризиків використання генеративного ШІ саме на рівні оперативного менеджменту аграрних підприємств.
Мета дослідження: проаналізувати можливості та ризики впровадження генеративного ШІ в оперативний менеджмент аграрних підприємств та визначити його вплив на трансформацію управлінських процесів.
Завдання дослідження: охарактеризувати сутність генеративного ШІ та його функціональні властивості; визначити сфери застосування в оперативному менеджменті агропідприємств; систематизувати переваги, зокрема, економічні, управлінські, тощо; виявити ризики – технічні, організаційні, правові та соціальні; сформулювати рекомендації щодо безпечного і ефективного впровадження.
Методи дослідження: системний підхід, аналіз і синтез, метод порівняння, контент-аналіз публікацій, а також законодавства України щодо напрямків цифровізації та використання штучного інтелекту.
Генеративний ШІ – це тип моделей, які здатні створювати новий контент на основі навчання на великих масивах даних (наприклад, ChatGPT, Gemini, Claude та ін.). На відміну від традиційного штучного інтелекту, що лише класифікує або прогнозує, генеративний ШІ синтезує нові рішення, формує сценарії дій, звіти, аналітичні записки, моделює ризики та результати управлінських рішень.
В аграрному менеджменті генеративний ШІ може інтегруватися у такі системи: ERP-системи (1С, SAP, BAS Agro), CRM та системи планування ресурсів, цифрові платформи Farm Management Information Systems (FMIS), GPS-моніторинг. Можлива інтеграція з даними IoT-системи полів та тваринництва, наприклад, щодо моніторингу стану ґрунту, погодних умов, рівня вологи [3, с.79].
Згідно з дослідженнями FAO (2024), використання ШІ в управлінні підприємствами підвищує швидкість прийняття рішень та зменшує людський фактор в операційній діяльності (помилки, затримки, дублювання даних) [4].
Можливості генеративного ШІ в оперативному менеджменті аграрних підприємств можуть бути розглянуті у таких функціональних сферах:
1. Прогнозування та планування виробничих процесів: для формування прогнозу врожайності на основі погодних даних, супутникових знімків, історії полів; для прогнозування цін на агропродукцію та добрива (дані FAO Food Price Index); для автоматичного створення посівних планів, графіків технічних робіт.
2. Розподіл ресурсів і оптимізація операцій: для планування логістики (пальне, маршрути техніки, доставка продукції); під час розподілу робочої сили, графіки змін; при генерації оптимальних сценаріїв використання техніки.
3. Автоматизація документообігу та звітності: для створення договорів, накладних, актів, митної документації; при формуванні аналітичних звітів (Excel, PDF, ERP); для автоматичного ведення журналів технологічних операцій.
4. Аналіз даних та підтримка управлінських рішень: при аналізі фінансових показників (собівартість, маржа, рентабельність); для виявлення відхилень у виробництві (зниження врожайності, перевитрата ресурсів); з метою генерації рекомендацій під час проведення аналізу даних та прогнозування ефектів (what-if).
Ризиків та обмежень впровадження генеративного ШІ може бути значно більше за поточних умов розвитку технологій та законодавства:
1. У технічній сфері наразі присутня низька якість або відсутність даних для навчання моделей. В Україні лише 22% агропідприємств застосовують штучний інтелект для прогнозування майбутнього врожаю [5]. Виникають помилки алгоритмів, генерація недостовірних або вигаданих даних (AI-hallucinations). Також при використанні ШІ виникає висока залежність від стабільного інтернету, серверів і хмарних сервісів, і це треба у полях.
2. У сфері кібербезпеки та захису даних є ризик витоку комерційної інформації про землю, урожай, контракти компаній, можуть відбутись атаки на системи ШІ з пошкодженням даних або інфраструктури, виникають питання збереження можливих персональних даних.
3. У сфері економічних ризиків наявна висока початкова вартість впровадження (на обладнання, ПЗ, навчання персоналу), невизначеність періоду окупності інвестицій (коливання можуть бути від 1 до 3 років), а також залежність від іноземних компаній та їх рішень (OpenAI, Google, Microsoft тощо).
4. У сфері соціальних ризиків може відбутися зменшення потреби у традиційних професіях, таких як агроном, бухгалтер, диспетчер. Це призведе до опору працівників змінам та недовірі до алгоритмів, а також до необхідності перекваліфікації та цифрової освіти кадрів.
5. З боку правових та етичних ризиків в Україні наразі відсутній чинний спеціальний закон про ШІ, а існує лише схвалена Концепції розвитку штучного інтелекту в Україні (2020) [6]. Питання відповідальності, якщо ШІ прийняв неправильне рішення, що призвело до збитків, юридично не врегульовано.
У Стратегії розвитку сільського господарства України до 2030 року штучний інтелект розглядається як ключовий елемент цифрової трансформації аграрного сектору. Його впровадження має забезпечити ефективніше управління ресурсами, оптимізацію виробничих процесів, зниження екологічного навантаження та підвищення продуктивності. Особлива увага приділяється застосуванню ШІ у точному землеробстві, прогнозуванні врожайності, моніторингу стану ґрунтів і посівів, а також у ветеринарному контролі [7]. Усе це спрямовано на створення стійких, технологічно розвинених і конкурентоспроможних господарств. Також робиться акцент на створення цифрової інфраструктури – аграрного реєстру, геоінформаційних систем, мережі обміну знаннями (AKIS) та платформи інновацій.
Отже, генеративний ШІ є одним із найперспективніших інструментів цифровізації оперативного менеджменту аграрних підприємств. Його використання сприяє підвищенню продуктивності, оптимізації ресурсів, автоматизації документообігу та аналітики. Найбільші можливості спостерігаються у сферах: прогнозування, управління виробництвом, логістики, документообігу і прийняття рішень у реальному часі. Водночас існують вагомі ризики: технічні, кібернетичні, правові та соціальні, що потребують системного управління. Для ефективного впровадження необхідні: цифрова інфраструктура; нормативне регулювання ШІ; навчання персоналу та етичні стандарти; підтримка держави та міжнародних донорів. Розвиток інфраструктури, використання новітніх технологій та, зокрема, ШІ аграрними підприємствами закладено до Стратегії розвитку сільського господарства та сільських територій в Україні на період до 2030 року. Розвиток ШІ у сільському господарстві України до 2030 року розглядається не як ізольована технологічна мета, а як частина комплексної стратегії цифровізації, що підвищує продовольчу безпеку, сприяє євроінтеграції та формує основу для сталого зростання агросектору.
Список літератури:
1. McKinsey & Company. The economic potential of generative AI: The next productivity frontier. 2023. URL: https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/the-economic-potential-of-generative-ai-the-next-productivity-frontier
2. Верховна Рада України. Комітет з питань аграрної та земельної політики. “У 2024 році аграрна продукція склала 59% в загальному експорті”. URL: https://komagropolit.rada.gov.ua/news/main_news/75828.html
3. Ganapathy, Kumar & Elumalai, P. & Raja, Anthonisamy. (2025). DIGITAL AGRICULTURE: INNOVATIONS AND FUTURE TRENDS. 15. 77-82.
4. FAO. Artificial Intelligence: the Next Frontier in Agrifood Systems Transformation. 2024. URL: https://www.fao.org/brussels/news/news-detail/artificial-intelligence--the-next-frontier-in-agrifood-systems-transformation/en
5. «Цифрове Агро України». Дослідження AGGEEK. 2025. URL: https://www.aggeekaggency.com/digitalagro2025
6. КАБІНЕТ МІНІСТРІВ УКРАЇНИ. Концепція розвитку штучного інтелекту в Україні. Розпорядження від 2 грудня 2020 р. № 1556-р, Київ. URL: https://zakon.rada.gov.ua/laws/show/1556-2020-%D1%80#Text
7. КАБІНЕТ МІНІСТРІВ УКРАЇНИ. Стратегія розвитку сільського господарства та сільських територій в Україні на період до 2030 року. Розпорядження від 15 листопада 2024 р. № 1163-р, Київ. URL: https://zakon.rada.gov.ua/laws/show/1163-2024-%D1%80#Text
_________________________
Науковий керівник: Гайдуцький Андрій Павлович, доктор економічних наук, Національний науковий центр "Інститут аграрної економіки", м.Київ
|
Голосування 
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License
Знайшли помилку? Виділіть помилковий текст мишкою і натисніть Ctrl + Enter