СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ ОТЕЧЕСТВЕННЫХ И ЗАРУБЕЖНЫХ МЕТОДИК ОЦЕНКИ РЫНКА ТЕХНОЛОГИЙ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В АГРОПРОМЫШЛЕННОМ КОМПЛЕКСЕ
СИБИРСКАЯ ЕЛЕНА, ВЛАДЫКО ИРИНА
DOI 10.33305/266-18
УДК 338.43:004.8
Выпуск № 6, Июнь 2026 г., статья № 3, стр. 18-31
Рубрика: Цифровизация в апк
Ключевые слова: ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ, АГРОПРОМЫШЛЕННЫЙ КОМПЛЕКС, МЕТОДИКИ ОЦЕНКИ, ЦИФРОВИЗАЦИЯ СЕЛЬСКОГО ХОЗЯЙСТВА, ЭКОНОМИЧЕСКАЯ ЭФФЕКТИВНОСТЬ, СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ, ИНВЕСТИЦИИ В ИИ, БАРЬЕРЫ ВНЕДРЕНИЯ
Аннотация: В статье представлен сравнительный анализ методологических подходов к оценке рынка технологий искусственного интеллекта в агропромышленном комплексе, применяемых в российской и зарубежной практике. Актуальность исследования обусловлена необходимостью формирования единой системы оценки эффективности внедрения ИИ-решений в сельском хозяйстве на фоне стремительного роста глобального рынка агротехнологий. Анализ зарубежных методик показывает их ориентацию на макроэкономический уровень, в противовес этому отечественные разработки фокусируются на микроуровне. Сравнительный анализ применительно к России дает главное – понимание того, что ни один из подходов в чистом виде не работает. Зарубежные методики обеспечивают сопоставимость и стандартизацию, но игнорируют российскую аграрную специфику (почвенно-климатические зоны, структуру хозяйств, кадровый дефицит). Отечественные разработки глубоко адаптированы, но фрагментарны и не унифицированы. Гармонизация, таким образом, становится не академическим пожеланием, а необходимым условием для создания национальной системы pre-инвестиционной оценки, которой сегодня не хватает большинству агропредприятий. С использованием актуальных статистических данных (Минсельхоза РФ, РАНХиГС, Минцифры, НАУРР) представлена количественная оценка потенциала внедрения ИИ-технологий в российском АПК и идентифицированы основные барьеры, препятствующие их масштабированию. Определены направления дальнейшей интеграции отечественных методик с международными стандартами, что создает основу для формирования национальной системы мониторинга и оценки эффективности ИИ-проектов в агропромышленном комплексе.
Авторы:
Сибирская Елена Викторовна, Цифровая школа госуправления, ВШГУ РАНХиГС
Владыко Ирина Юрьевна, Цифровая школа госуправления, ВШГУ РАНХиГС
Библиографическая запись:
На бумажную версию:
Сибирская, Е. В. Сравнительный анализ отечественных и зарубежных методик оценки рынка технологий искусственного интеллекта в агропромышленном комплексе / Е. В. Сибирская, И. Ю. Владыко. – DOI 10.33305/266-18. – Текст : непосредственный // АПК: Экономика, управление. – 2026. – № 6. – (Цифровизация в апк). – С. 18-31.
COMPARATIVE ANALYSIS OF RUSSIAN AND FOREIGN METHODOLOGIES FOR ASSESSING THE ARTIFICIAL INTELLIGENCE TECHNOLOGIES MARKET IN THE AGRO-INDUSTRIAL COMPLEX
DOI 10.33305/266-18
Issue № 6, 2026, article № 3, pages 18-31
Section: Digitalization in agrarian and industrial complex
Keywords: ARTIFICIAL INTELLIGENCE, AGRO-INDUSTRIAL COMPLEX, ASSESSMENT METHODOLOGIES, DIGITALIZATION OF AGRICULTURE, ECONOMIC EFFICIENCY, COMPARATIVE ANALYSIS, AI INVESTMENTS, IMPLEMENTATION BARRIERS
Abstract: The article presents a comparative analysis of methodological approaches to assessing the artificial intelligence technology market in the agro-industrial complex as applied in Russian and international practice. The relevance of the study stems from the need to establish a unified system for evaluating the effectiveness of AI solutions in agriculture against the backdrop of rapid growth in the global agtech market. The analysis of foreign methodologies reveals their macroeconomic orientation, whereas Russian domestic developments focus primarily on the micro level. The comparative analysis yields a key insight for Russia: neither approach works in its pure form. Foreign methodologies ensure comparability and standardization but ignore Russian agricultural specificities – soil and climatic zones, farm structures, and skills shortages. Domestic methodologies are deeply adapted to local conditions but remain fragmented and non‑standardized. Harmonization, therefore, becomes not an academic wish but a prerequisite for building a national pre‑investment assessment system, which most agricultural enterprises currently lack. Drawing on current statistical data (Ministry of Agriculture of the Russian Federation, RANEPA, Ministry of Digital Development, NAURR), the paper provides a quantitative assessment of the potential for AI technology adoption in Russian agriculture and identifies the main barriers to its scaling. The study also outlines directions for further integration of domestic methodologies with international standards, thereby laying the groundwork for a national monitoring and performance evaluation system for AI projects in the agro-industrial complex.