Исследование ЕвроХима: больше половины российских аграриев используют ИИ, но доверие к нему остается низким

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. Эксперты уверены, следующий этап развития прикладного ИИ произойдет, когда в обучение включатся эксперты соответствующих областей, а в основу лягут наработанные годами, верифицированные специалистами базы практических профессиональных знаний. Сочетание растущих возможностей LLM-моделей с многолетней выверенной экспертизой позволит давать гораздо более точные, достоверные и ценные рекомендации.

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.

Чаще всего нейросети помогают аграриям составлять схемы минерального питания растений, объяснять сложные агрономические термины, определять болезни сельскохозяйственных культур по описанию или фотографии, а также быстро находить необходимую справочную информацию. Наиболее распространенные 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. Многие участники исследования 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.

Во многом именно этот запрос 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. В России, вероятно, одной из самых известных является 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. 

При этом, как подчеркивает Татьяна Гребенникова, свыше 70% участников исследования сказали, что в повседневной практике чаще полагаются на обмен опытом с коллегами и поездки в другие хозяйства.

«На наш взгляд, это может означать, что несмотря на всё новые и новые технологии наиболее ценным будет оставаться кураторский подход и личное присутствие специалиста. Принципиальная вещь, которую важно понимать: ни одна из перечисленных технологий пока не может заменить агрономическую квалификацию и практический опыт», – резюмировала она. 

Помимо этого, было отмечено, что в таких наукоемких сферах как агрономия преуспеют разработчики искусственного интеллекта, которые сумеют первыми наладить диалог с экспертами и компаниями, предоставляющими глубокую экспертизу. Ответы нейросетевых моделей должны строится на конкретных проверенных опытных путем источниках, считают в компании ЕвроХим.