В российском агропроме искусственный интеллект чаще обсуждают как перспективу, чем как рабочий инструмент. Однако на отдельных предприятиях цифровые решения уже помогают принимать управленческие решения, корректировать рационы, снижать издержки и повышать производительность.
Один из таких примеров — ООО «Шербакульское» в Омской области. За 12 месяцев предприятие сумело увеличить производство молока с 4 до 10 тонн в сутки при неизменном поголовье в 600 дойных коров, сократить сезонные колебания производства и выстроить систему выращивания молодняка по современным стандартам. Значительную роль в этих изменениях сыграло использование искусственного интеллекта как инструмента анализа и быстрого доступа к специализированным знаниям.
Опыт компании показывает, что цифровизация сельского хозяйства не всегда требует многомиллионных инвестиций. На первом этапе достаточно правильно работать с данными, задавать точные вопросы и быть готовым принимать решения, которые идут вразрез с устоявшейся практикой.
От переработки молока — к управлению сельхозпредприятием
ООО «Шербакульское» — компания, которая специализируется на переработке молока. Ее руководителем на базе СПК «Славянский» стал Юрий Межунцу — инженер по образованию. До назначения у него не было практического опыта в животноводстве.
«Мои знания в животноводстве и растениеводстве были равны нулю», — говорит он.
Однако именно отсутствие отраслевых шаблонов, по словам руководителя, позволило посмотреть на ситуацию под другим углом и принимать решения без оглядки на принцип «так всегда делали».
На момент начала работы предприятие производило лишь 4 тонны молока в сутки при стаде в 600 дойных коров. Сегодня этот показатель составляет 10 тонн товарного молока в сутки, а еще около 1,5 тонны ежедневно используется для выпойки телят.
Первое управленческое решение: изменить базовые условия
Рост начался не с внедрения сложных технологий, а с системной работы над фундаментальными факторами. Компания улучшила условия содержания животных, модернизировала организацию труда сотрудников и пересмотрела подход к воспроизводству стада. Эти меры позволили относительно быстро поднять производство до 8 тонн молока в летний период.
Одной из ключевых проблем была выраженная сезонность. Зимой объемы производства существенно снижались, а летом резко росли. Соотношение достигало 1:3, что считается признаком нестабильной производственной системы.
К 2026 году этот показатель удалось улучшить до 1:1,5. В 2027 году предприятие рассчитывает приблизиться к уровню 1:1,2, который характерен для высокоэффективных федеральных молочных комплексов.
Ставка на искусственное осеменение
Одним из наиболее рискованных решений стал полный отказ от использования быков и переход на искусственное осеменение. Для консервативной производственной среды это был серьезный шаг: в хозяйстве отсутствовали собственные специалисты, а ошибки могли привести к снижению воспроизводства стада.
Тем не менее руководство решило инвестировать в обучение сотрудников и привлечь внешних экспертов. Уже через год предприятие полностью перешло на новую систему.
«Попытка выйти на серьезный уровень всегда связана с рисками. Пришлось взять их на себя», — отмечает Юрий Межунц.
Одновременно была внедрена практика регулярного внешнего аудита. Специализированная компания анализирует:
- соотношение жира и белка в молоке;
- динамику надоев по отделениям;
- качество кормов;
- состав рационов;
- изменения физиологического состояния стада.
Такой подход позволяет принимать решения на основе объективных данных, а не внутренних предположений.
Искусственный интеллект как персональный отраслевой аналитик
Использовать искусственный интеллект предприятие начало не как автономную систему управления, а как интеллектуальный инструмент анализа. По сути, ИИ выполняет роль цифрового консультанта, который обрабатывает массивы данных, строит графики, выявляет тренды и помогает руководителю быстро разобраться в узкопрофессиональных вопросах.
«Это как библиотекарь, который мгновенно приносит нужные книги», — объясняет Межунц.
Для руководителя такой подход стал способом быстро освоить и углубиться в отраслевую экспертизу.
«То, на что раньше ушли бы месяцы, я получал за 15–20 минут», — говорит он.
Сегодня данные из программы учета стада выгружаются в отчеты и анализируются с помощью искусственного интеллекта. Это позволяет экономить один-два часа управленческого времени на каждом цикле анализа.
Решение, которое увеличило прибыль за три недели
Одним из первых практических результатов использования ИИ стало устранение проблемы снижения жирности молока. Для молочных предприятий этот показатель напрямую влияет на цену реализации. Базисное молоко в России соответствует жирности 3,4% и содержанию белка 3%. Более высокие показатели позволяют существенно увеличить отпускную цену.
Когда жирность начала снижаться, искусственный интеллект проанализировал данные и указал на вероятную причину — ацидоз, вызванный избыточным потреблением комбикорма. Решение выглядело простым, но требовало серьезной управленческой воли: изменить состав рациона, несмотря на сопротивление сотрудников.
«Критики было очень много. Все были уверены, что производство упадет», — вспоминает руководитель.
Через три недели соотношение жира и белка восстановилось до оптимального уровня 1,25, улучшилось состояние животных, а предприятие увеличило доходность.
Почему главный резерв роста — телята
Несмотря на улучшение показателей текущего стада, руководство пришло к выводу, что стратегическое развитие невозможно без качественного молодняка.
«На старом поголовье можно улучшить показатели, но кардинально изменить ситуацию нельзя», — говорит Межунц.
На момент его прихода среднесуточный привес телят составлял 400–500 граммов, что, по его словам, находилось «на грани краха».
После пересмотра стандартов выращивания, использования ИИ для расчета рационов и строгого контроля удалось добиться среднесуточного привеса в 1130 граммов.
Для отрасли это показатель, соответствующий высоким современным стандартам.
Отдельное подтверждение результата — итоги районного трудового соперничества. Среди хозяйств Шербакульского муниципального района ежегодно оценивают достижения аграриев и животноводов. По итогам 2025 года среди телятников лучший результат показал животновод ООО «Шербакульское» Хасенов Жетпис Хаирболатович. Среднесуточный привес телят в его группе составил 930 граммов — почти на 200 граммов больше, чем у лидера по итогам 2023 года. Это стало практическим подтверждением того, что новая система выращивания молодняка работает не только в управленческих расчетах, но и в ежедневной производственной практике.
Искусственный интеллект помог сэкономить более миллиона рублей в месяц
Одним из наиболее показательных кейсов стала оптимизация схемы выпойки телят.
На основе рекомендаций специалистов и анализа состава молока искусственный интеллект рассчитал, что для достижения целевого уровня роста каждому теленку требуется количество белка, эквивалентное 12 литрам молока в день. При рыночной стоимости молока такая схема была слишком затратной.
В ответ предприятие разработало комбинированный рацион: 8 литров цельного молока и сухое обезжиренное молоко собственного производства. ИИ рассчитал точную дозировку — 25 граммов сухого продукта на литр смеси.
Результат оказался двойным:
- сохранен целевой прирост массы;
- снижены расходы на выпойку.
По расчетам компании, экономия достигает около 1,2 млн рублей в месяц в периоды максимальной нагрузки.
Технологии работают только при поддержке людей
Внедрение новых подходов сопровождалось сопротивлением коллектива. Например, решение увеличить объем молока для телят с 4 до 8 литров вызвало серьезные опасения сотрудников.
Ключевую роль сыграл один из работников, отвечавших за молодняк. Он поддержал эксперименты, участвовал в реализации новой системы и впоследствии добился лучших результатов по привесам в регионе. Рост производительности напрямую отразился на его заработной плате, что стало важным подтверждением эффективности изменений.
От точечных решений — к полноценной цифровизации
Сегодня искусственный интеллект в ООО «Шербакульское» используется прежде всего, как аналитический инструмент. Однако руководство рассматривает более масштабные возможности автоматизации.
В перспективе речь идет о внедрении:
- интеллектуальных ошейников для мониторинга животных;
- систем компьютерного зрения;
- нейросетей для раннего выявления заболеваний;
- автоматизированного управления выпасом.
По мнению Юрия Межунца, такие технологии способны существенно снизить потери и повысить эффективность животноводства.
«Я не вижу минусов. Искусственный интеллект может изменить отрасль только в лучшую сторону», — убежден он.
Управленческий урок для бизнеса
История ООО «Шербакульское» показывает, что цифровая трансформация начинается не с покупки дорогого оборудования, а с управленческой позиции руководителя.
За 12 месяцев предприятие:
- увеличило производство молока в 2,5 раза;
- стабилизировало сезонность;
- выстроило современную систему выращивания молодняка;
- достигло привесов свыше 1,1 кг в сутки;
- сократило затраты на кормление телят более чем на миллион рублей в месяц.
Главный вывод состоит в том, что технологии становятся конкурентным преимуществом только тогда, когда руководитель готов пересматривать привычные подходы, брать на себя риски и использовать данные как основу для решений.
Именно такой подход превращает искусственный интеллект из модного термина в реальный инструмент роста бизнеса.
Реклама. ООО «ШЕРБАКУЛЬСКОЕ», ИНН 5507301621. Erid:2VtzqwcYmbv