Рассчитать питание растений, подсказать схему обработки и по фотографии разобраться, что происходит с посевами: часть задач, с которыми раньше обращались к агроному, сельхозпроизводители теперь поручают нейросети. В малых хозяйствах она закрывает нехватку консультаций, а специалистам помогает одновременно работать с несколькими предприятиями. Однако означает ли это, что цифровой помощник способен заменить сотрудника, пока остается открытым вопросом.
«Абирег» разобрался, какие функции аграрии уже передают ИИ, на примере «Андрея Тимофеевича» — помощника холдинга-экспортера «Доставка Морем». О работе сервиса рассказал директор по IT и инновациям компании Павел Конев. Данные об аудитории, запросах и примеры использования предоставила команда проекта.
Не нанять специалиста, а задать вопрос боту
По словам Конева, причиной создания помощника стала нехватка агрономов в малых и средних хозяйствах. Задача была прикладной: дать возможность получить консультацию прямо в поле, а не откладывать поиск ответа до возвращения в кабинет.
Сервис запустили в мае 2026 года. Постепенно пользователи стали обращаться не только по поводу растений и обработок. Вопросы касаются федеральных государственных информационных систем, документов, экономики хозяйства и бюджетирования. Таким образом, запрос к цифровому агроному оказался шире его первоначальной специализации.
Что именно поручают нейросети
По внутренней статистике проекта, на болезни растений приходится 17% обращений, на защиту растений — 16,4%, на удобрения и питание — 10,4%. Среди других тем — семена и сорта, севооборот, погода, уборка и работа техники.
Каждый пятый вопрос сопровождается фотографией. Пользователи снимают листья, стебли, сорняки, насекомых и повреждения растений. В одном из обращений аграрий отправил сразу девять снимков.
Такая консультация начинается с того же, с чего мог бы начать специалист: что случилось с растением и какие данные нужны, чтобы разобраться. По словам Конева, если система оценивает вероятность правильного ответа ниже 80%, она просит уточнения — например, описать условия или сфотографировать растение с другого ракурса.
Однако этот порог — характеристика работы сервиса со слов разработчика, а не подтвержденная точность диагностики. В предоставленных материалах нет результатов независимой проверки, которые позволяли бы оценить, насколько часто рекомендации оказываются правильными в реальных условиях.
Один агроном на 14 хозяйств
Наиболее показательный пример компании — агроном-консультант из Воронежской области, которая работает сразу с 14 хозяйствами. Она использует помощника для расчета питания растений, работы с севооборотом и определения погодных окон для опрыскивания.
«ИИ реально разгружает рутину: расчет NPK, севооборот, погодные окна для опрыскивания», — говорится в отзыве, предоставленном компанией.
Другой пользователь рассказал, что благодаря сервису меньше времени проводит в кабинете за поиском информации и больше — непосредственно в поле. Экономию времени главным практическим результатом называет и Конев.
В этом случае нейросеть не заменила агронома, а забрала часть его работы. Но для рынка труда различие существенно: вопрос уже не только в том, может ли программа консультировать хозяйство, но и в том, сколько предприятий способен обслуживать один специалист с таким инструментом.
При этом в материалах нет данных, сколько хозяйств консультант вела до подключения помощника, сколько часов экономит и изменились ли затраты ее заказчиков. Поэтому связывать работу с 14 предприятиями исключительно с использованием ИИ было бы преждевременно.
Кто проверяет цифрового агронома
Недоверие к ответам нейросети Конев называет одним из препятствий для распространения сервиса. Когда пользователи сомневались в рекомендациях, команда направляла им ссылки на статьи и исследования с обоснованием предложений.
По словам собеседника, в обучении помощника на добровольной основе участвуют преподаватели вузов. Они задают профессиональные вопросы и оценивают ответы. Если система ошибается, ее работу корректируют. Также предусмотрен чат поддержки.
Это описание процесса доработки сервиса, при этом оценка рекомендаций нейросети требует учитывать специфику самого инструмента. Как и при работе с другими ИИ-сервисами, полученные ответы используются как дополнительный источник информации, а окончательное решение об их применении в конкретном хозяйстве принимает специалист с учетом состояния посевов, погодных условий и других факторов.
Для оценки роли такого помощника это принципиально: нейросеть может ускорить поиск информации, расчеты и предварительный анализ ситуации, при этом решение об обработке конкретного поля и ответственность за него остаются за человеком.
«Ты тут?» — даже в три часа ночи
По внутренней статистике проекта, пик обращений приходится примерно на 14 часов. Самые активные дни — вторник и среда. Но вопросы поступают и с полуночи до пяти утра: например, около трех часов пользователь пытался определить жука на льне.
Не все обращения профессиональные. Один агроном попросил вычитать собственную биографию, другой — написать четверостишие для плаката механизаторам. Манера общения при этом часто напоминает переписку со знакомым специалистом: «Ты тут?», «Смотри», «Вот подскажи».
Пока приведенные примеры показывают прежде всего передачу нейросети отдельных функций: поиска информации, расчетов и предварительного разбора проблем с растениями. Доказательств полной замены агронома в материале нет. Но часть работы, ради которой раньше требовалось время специалиста, пользователи уже готовы поручать программе.
ООО «Доставка Морем» зарегистрировано в Москве 9 августа 2016 года. Основной вид деятельности — оптовая торговля зерном, необработанным табаком, семенами и кормами для сельскохозяйственных животных. Генеральный директор — Наталья Тугалева.
В 2025 году выручка юридического лица составила 6,3 млрд рублей, снизившись на 27%, чистая прибыль — 87 млн рублей, сократившись на 47%. Эти показатели относятся к отдельному ООО, а не ко всему холдингу.
