Сходинки цифрової зрілості

– У партнерстві з Sуngenta ми проаналізували ситуацію з цифровізацією в господарствах Канади, Аргентини, Австралії, Бразилії та України загальною площею понад 3,5 млн га, – розповідає експерт. – Також окремо у співпраці з компанією Frendt дослідили практику українських фермерів, щоб порівняти різні підходи, й розробили власну 4-рівневу шкалу інноваційної зрілості компаній.

На самому початку стоїть рівень D – «Консерватори», які взагалі ще не використовують нові технологічні рішення.

Рівень C – «Початківці», що роблять перші кроки, експериментують і навчаються. До цієї категорії переважно належать невеликі та середні українські фермери. Вони перебувають здебільшого на межі «початківців» і «впроваджувачів», котрі застосовують інноваційні технології точково в агротехнологіях (висівання, обприскування, внесення добрив), де можна швидко домогтися ефекту. Проте така опція, як системне збирання й управління даними, в них поки що на ранній стадії.

Дальший рівень B – «Впровад­жувачі», які мають базовий набір перевірених технологій, інтегрованих в операційну діяльність. Більшість холдингів в Україні та світі вже переступила цей поріг.

І найвищий щабель – рівень A – «Інноватори». Це компанії з послідовною інноваційною стратегією, які мають профільні департаменти, розробляють власні застосунки, освоїли методику збирання та управління даними й уже впроваджують елементи штучного інтелекту у виробництво. Українські агрохолдинги в цій категорії домог­лися дуже високих результатів. За рівнем цифровізації, роботою з BI-звітністю й аналітикою вони перебувають на рівні середніх світових показників або навіть випереджають глобальних гравців.

– Проте, мабуть, кожну з цих категорій можна, своєю чергою, розподілити по різних рівнях?

– Звісно. Під час оцінки роботи з даними ключову роль відіграють три чинники – деталізація, частота оновлення та спосіб зберігання: в розрізнених базах чи в централізованій системі FMS (Farm Management System). Якщо йдеться про збирання інформації щодо якості ґрунту, важливо знати, як часто збираються проби, який набір показників аналізується. Великі холдинги проводять регулярні тестування з широким набором показників (макро-, мікро-, мезоелементи, органіка). Щодо погодних даних тут також є кілька підходів: наприклад, фермери, які перебувають на початковому етапі, використовують безкоштовні ресурси, тоді як холдинги інвестують у власні метеостанції з більшою кількістю датчиків і вищою точністю даних.

Більшість холдингів має цифрові додатки, де агроном може не лише фіксувати свої спостереження, а й діставати рекомендації, закладені в алгоритм. Стандартизація й уніфікація даних є базою для переходу на найвищий рівень – впровад­ження ШІ. Світові дослідження свідчать, що 91 % керівників вважають ШІ важливим для конкурентоздатності, але реальне масштабне впровад­ження поки що стримується: лише 7 % компаній у світі повністю інтегрували його в усі підрозділи, інші – на етапах пілотів або масштабування окремих кейсів. Проте що вищий рівень якості й стандартизації інфраструктури їхніх даних, то ближче компанія до ефективного ШІ.

– Що таке ШІ в агросфері?

– Із самим поняттям «ШІ» серед представників агробізнесу спостерігається велика термінологічна плутанина. Ми бачимо з наших досліджень, що загалом є різне трактування ШІ – тож коли компанії спілкуються між собою, то зчаста користуються різною термінологією. Ця технологія поступово розвивалася від 1950-х, коли це були правилові системи, тобто фахівці вручну прописували правила: якщо трап­ляється якась подія, то наслідок буде такий-то. По тому з’явилися моделі статистичного навчання, що стали навчатися на даних, використовуючи регресію. Згодом, 2010-го, зі збільшенням потужності обчислювальних машин і зростанням масиву інформації для аналізу з’явилися глибинне навчання та нейромережі. Й уже в 2020-х стався зламний момент – з’явився генеративний ШІ (LLM, мультимодальні системи) – моделі, які можуть працювати з текстом, аудіо й відео та створювати новий контент. І дальшим кроком ШІ є агентні системи, що можуть самостійно планувати й виконувати багатокрокові дії та навчатися на даних. Попри ажіотаж навколо теми, реальне масштабне впровадження ШІ у світі поки що скромне: як сказано вище, лише 7 % компаній масштабовано інтегрували його в усіх підрозділах. Близько третини (32 %) перебуває на стадії початкового експериментування, 30 % – у фазі пілотування першого бізнес-кейсу, а ще 31 % – на етапі масштабування.

Орієнтуючись на ці тренди, ми виокремили три типові профілі агрокомпаній щодо їх готовності до використання ШІ. Перший – компанії, які розуміють важливість технології та лише готуються до її впровадження. Вони фокусуються на даних, стандартизують й уніфікують їх і нагромаджують якісну базу знань. Другий – підприємства, що вже точково застосовують окремі ШІ-інструменти для розв’язання конкретних завдань. Їхня мета прагматична – вивільнити людський ресурс і переспрямувати його туди, де він потрібен найбільше. Третій – компанії, що перебувають на етапі масштабування або з чималим рівнем інтеграції ШІ. Вони впроваджують технологію системно, мають спеціалізовані відділи та власних фахівців у цій галузі.

– Які критерії визначення ШІ? Як провести чітку межу між звичайною автоматизацією та ШІ?

– Автоматизація – це робота за принципом: «якщо А, то Б». Програма діє за шаблоном, який у неї заклав програміст, і не вміє адаптуватися до нестандартних умов. Наприклад, трактор їде полем за координатами GPS-навігатора (автопілот). Він прос­то тримає лінію. Якщо перед трактором раптово впаде дерево, звичайна автоматизація його не побачить, а тому він вріжеться, бо в її коді немає команди «об’їхати дерево за координатами». Це просто автоматичне виконання механічної роботи. Техніка стає «розумною» (інтелектуальною) лише тоді, коли вона починає виконувати функцію генерування рішень за умов невизначеності.

– В яких сферах аграрного бізнесу найчастіше використовується ШІ?

– Це агрономія та корпоративні функції. Кожна з цих сфер, своєю чергою, розподіляється на кілька напрямів. Для більшості керівників цінність ШІ залишається передусім економічною: 74 % респондентів чекають від нього підвищення врожайності, а 65 % – поліпшення маржі та скорочення витрат. Водночас 56 % відзначають поліпшення якості самих рішень.

В агрономії предметом ШІ є стратегія та планування, які містять моделювання врожайності: відбувається підбір культур і гібридів, алгоритми аналізують історію полів, поточну погоду, тип ґрунту й динаміку вегетації (NDVI) для прогнозування майбутньої врожайності; на підставі аналізу маси чинників (насиченість ґрунту елементами живлення, вологість, ступінь ущільнення, рельєф) створюються карти-завдання для диференційованої сівби; завдяки ШІ та машинному зору інноваційні обприскувачі можуть розпізнавати бур’яни на тлі культурних рослин і вносити ЗЗР точково, що дає змогу економити ресурси. Можна також прогнозувати спалахи захворювань, поширення шкідників. Це дає змогу агрономам вчасно внести антистресові препарати або скоригувати термін висівання (predictive planning, моделювання ризиків, підбір культур і гібридів, оптимізація сівозміни); провести моніторинг посівів за допомогою комп’ютерного зору (computer vision) й точно управляти такими польовими операціями як диференційне внесення матеріалів.

Якщо казати про корпоративні функції, то можна виокремити два напрями: фінанси та облік, а також управління персоналом. У фінансах найпоширенішим першим кроком до впровад­ження ШІ є розпізнавання первинної документації та рахунків, що звільняє фахівців від рутини. Також ШІ успішно впорається з функціями HR-асистента, генеруючи опис вакансій, аналізуючи й відбираючи резюме, а також надаючи рекомендації щодо організаційної структури та виявляючи дублювання функцій.

Утім, оптимізм супроводжується прагматичними бар’єрами. Головні виклики для компаній – це інтеграція ШІ в наявні системи (63 %), нечіткий ROI (58 %) та якість і доступність самих даних (49 %). Попри це, 70 % керівників очікують побачити відчутну цінність від технології вже впродовж двох років. Галузь справді наближається до зламу, й найуспішнішими стануть ті компанії, які зможуть перейти від точкових експериментів до системної інтеграції ШІ в основу своїх процесів.