CC BY
5
ОТРАСЛЕВАЯ ЭКОНОМИКА
УДК: 637.112 Э01: 10.24412/2071-6435-2023-6-59-76
ДЕФИЦИТ РАБОТНИКОВ В СЕЛЬСКОМ ХОЗЯЙСТВЕ И ВОЗМОЖНОСТИ ЕГО СНИЖЕНИЯ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ СИСТЕМ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА
Сельское хозяйство функционирует в условиях дефицита кадров, что вызывает необходимость использования трудосберегающих технологий, в том числе систем искусственного интеллекта. Цель исследования — выполнить анализ потребностей в работниках для замещения вакантных рабочих мест в сельском хозяйстве и дать оценку возможностей использования систем искусственного интеллекта для снижения дефицита кадров. Установлены профессии с наибольшим дефицитом кадров. Выполнена группировка вакантных рабочих мест по возможности их автоматизации с использованием систем искусственного интеллекта. Выделены группы профессий с высоким, средним и слабым воздействием использования систем искусственного интеллекта на снижение дефицита кадров. Даны конкретные рекомендации по использованию этих систем для снижения дефицита операторов машинного доения, трактористов, водителей грузовых автомобилей. Приведены доводы о безосновательности дискуссии о массовой безработице в условиях использования систем искусственного интеллекта в сельском хозяйстве.
Ключевые слова: сельское хозяйство, системы искусственного интеллекта, дефицит кадров, вакантные рабочие места, трудосберегающие технологии.
Основные положения
1. Системы искусственного интеллекта применяются в различных отраслях народного хозяйства. В сельском хозяйстве они используются в прогнозировании урожайности сельскохозяйственных культур, распознавании болезней культурных растений, обнаружении сорняков, уборке урожая, пре-диктивной аналитике состояния техники и других областях.
Е. А. Скворцов
* ьг '
1Ч
Е. Г. Скворцова
2. Сельское хозяйство функционирует в условиях дефицита работников, который составил в конце 2022 года 56,9 тысячи человек, в Свердловской области количество вакансий в отрасли увеличилось с 195 на начало 2018 года до 280 в 2023 году, или на 43,6%. Снизить дефицит кадров возможно с применением трудосберегающих технологий, в том числе систем искусственного интеллекта.
3. За анализируемый период потребность организаций сельского хозяйства Свердловской области в работниках для замещения вакантных рабочих мест операторов машинного доения возросла на 57,9%, трактористов — на 36,0%, а водителей грузовых автомобилей и автобусов в 2,2 раза. Потребности в ветеринарах увеличились на 40,7%, в техниках искусственного осеменения на 80%.
4. Выделены группы профессий по влиянию использования систем искусственного интеллекта на снижение дефицита кадров. Сильное влияние наблюдается по профессиям — оператор машинного доения, скотник, среднее по профессиям — тракторист, водитель, экономист, бухгалтер, агроном. Имеется острая потребность в разработке систем искусственного интеллекта, позволяющих повысить производительность труда или заместить живой труд по профессиям — ветеринар, зоотехник, электрик, техник искусственного осеменения.
Введение
Искусственный интеллект — это область науки, которая направлена на создание компьютерных систем, способных воспринимать окружающий мир, анализировать информацию, принимать решения и выполнять задачи, схожие с теми, которые выполняет человек. Эта область науки направлена на создание машин, которые обладают «интеллектом» — способностью к самообучению, адаптации и принятию решений на основе собранных данных. Системы искусственного интеллекта включают широкий спектр технологий, методов и подходов, таких как машинное обучение, компьютерное зрение, обработка естественного языка и многие другие.
В настоящее время системы искусственного интеллекта применяются в различных отраслях народного хозяйства. Растет применение этих систем в медицине [10], бизнесе [6], образовании [2], государственном управлении [9], юриспруденции [7]. Параллельно развивается дискуссия о последствиях использования искусственного интеллекта [8; 12]. В такой
консервативной отрасли, как сельское хозяйство системы искусственного интеллекта применяются во многих областях: в прогнозировании урожайности сельскохозяйственных культур [3], распознавании болезней культурных растений [1], обнаружении сорняков [14], уборке урожая [5], предиктивной аналитике состояния техники [11] и других. Вместе с тем темпы внедрения этих систем в отрасли остаются низкими. В экономической науке ведется дискуссия о последствиях дальнейшего использования систем искусственного интеллекта и их влиянии на занятость населения. По имеющимся оценкам экспертов, значительная доля рабочих мест в мире и в России может быть автоматизирована в среднесрочной перспективе, до 2035 года [16; 17]. Это вызывает необходимость анализа влияния использования систем искусственного интеллекта на сокращение дефицита кадров в сельском хозяйстве.
Материалы и методы
В качестве методов исследования используется анализ данных из открытых источников о финансово-экономических показателях развития отрасли. Для оценки дефицита работников в сельском хозяйстве использованы данные Министерства агропромышленного комплекса и потребительского рынка Свердловской области и данные Росстата. Выполнен анализ списков вакантных должностей в сельскохозяйственных организациях Свердловской области за 2018-2023 годы. При этом использованы данные на 1 января текущего года. Для анализа динамики среднемесячной номинальной начисленной заработной платы работников в регионе использованы данные Росстата.
Выполнен анализ публикаций в международных базах цитирования Elibrary и Web of Science о системах искусственного интеллекта. При этом для отбора публикаций использован поиск по ключевым фразам «искусственный интеллект» и «сельское хозяйство». Для выявления закономерностей в отобранных научных публикациях выполнен анализ аннотаций и в некоторых случаях использовано полнотекстовое прочтение статей. Анализ рынка систем искусственного интеллекта выполнен путем анализа прогнозов ведущих консалтинговых компаний в этой сфере. Для выявления имеющихся систем искусственного интеллекта для сельского хозяйства использован скрининг сети Интернет о реализованных проектах в данной сфере.
Цель исследования — выполнить анализ потребностей в работниках
для замещения вакантных рабочих мест в сельском хозяйстве и дать оценку возможностей использования систем искусственного интеллекта для снижения дефицита кадров.
Задачи исследования:
— произвести обобщение предпосылок использования систем искусственного интеллекта;
— выполнить анализ численности работников, производительности труда, заработной платы в организациях сельского хозяйства;
— выполнить анализ потребностей в работниках для замещения вакантных рабочих мест в организациях сельского хозяйства;
— дать оценку влияния использования систем искусственного интеллекта на снижение дефицита работников в сельском хозяйстве по профессиям.
Результаты
Рост использования систем искусственного интеллекта привел к формированию соответствующего рынка. По данным компании Next Move Strategy Consulting, ожидается значительный рост рынка систем искусственного интеллекта к 2030 году. Наиболее существенный рост этого рынка по оценкам экспертов произойдет в медицине, промышленном производстве, автомобилестроении, образовании, энергетике и сельском хозяйстве. Ожидается, что рынок этих систем достигнет 1847 млрд долларов (рисунок 1)
Годы
Рисунок1.Объеммировогорынкасистем искусственногоинтеллекта в 2021 годуспрогнозомдо2030года(вмлрддолларовСША) [15]
Наблюдается стремительный рост объема рынка систем искусственного интеллекта,чтовызвано наличиемрядапредпосылок. Наиболее
значимыми предпосылками внедрения систем искусственного интеллекта в сельском хозяйстве, являются:
— необходимость интенсификации сельскохозяйственного производства в условиях ограниченности ресурсов (прежде всего, земельных и водных), необходимость снижения неопределенности об объектах управления в отрасли;
— существенный технический прогресс в разработке алгоритмов и архитектур, повышение производительности систем искусственного интеллекта и их способности к обучению на различных типах данных, в том числе об объектах сельскохозяйственного производства, рост вычислительных мощностей этих систем;
— необходимость обработки значительного объема данных, получаемых от объектов аграрного производства, что связано с увеличением объема информации, получаемой от датчиков, сенсоров и других средств;
— необходимость оптимизации процессов производства и снижение издержек;
— дефицит квалифицированных кадров, необходимость снижения воздействия «человеческого фактора» на результаты производства, необходимость снижения рискового поведения работников.
Дефицит работников является одной из наиболее существенных предпосылок внедрения систем искусственного интеллекта в сельское хозяйство. Так, дефицит кадров является значимым барьером при реализации инвестиционных проектов в отрасли, особенно в удаленных сельских территориях. Для снижения его воздействия субъекты хозяйствования внедряют средства автоматизации, в том числе на основе систем искусственного интеллекта. Применение систем искусственного интеллекта для снижения дефицита кадров позволяет:
— автоматизировать выполнение рутинных задач, которые требуют значительного количества рабочего времени. Это может включать в себя обработку данных, анализ информации, сортировку и классификацию объектов, что позволяет работникам сельского хозяйства сосредоточиваться на более сложных и стратегических задачах;
— повысить производительность труда, что особенно актуально в условиях ограниченных трудовых ресурсов, неблагоприятной демографической ситуации, старении населения;
— снизить количество ошибок по причине человеческого фактора, возникающих при выполнении монотонных и повторяющихся опера-
ций в сельскохозяйственном производстве, снизить риски ошибок при выполнении операций, требующих высокой точности.
Представляется целесообразным рассмотреть численность работников, производительность труда и заработную плату в организациях сельского хозяйства региона (таблица 1).
Таблица 1
Численность работников, производительность труда и заработная плата в организациях сельского хозяйства Свердловской области за 2018-2022 годы
Показатель 2018 2019 2020 2021 2022 2022 к 2018,%
Численность работников всего*, человек 27311 26878 26201 24358 23328 85,4
в том числе в сельскохозяйственном производстве* 23474 22956 22461 22461 20294 86,5
Производительность труда на 1 работника в сельском хозяйстве*, тыс.рублей 2256,1 2482,9 2653,7 3296,0 3663,6 162,4
Средняя заработная плата в отрасли*, рублей 24963 27599 31769 34007 39312 157,5
Среднемесячная номинальная начисленная заработная плата работников организаций в регионе**, рублей 38052 41110 43256 48590 55308 145,3
* по данным Министерства агропромышленного комплекса и потребительского рынка Свердловской области ** по данным Росстата
Как видно по данным таблицы, численность работников в организациях сельского хозяйства Свердловской области за 2018-2022 годы снизилась на 14,6%. При этом численность занятых непосредственно в сельскохозяйственном производстве снизилась на 13,5% и составила 20294 человека. По данным министерства агропромышленного ком-
плекса и потребительского рынка Свердловской области производительность труда на 1 работника в сельском хозяйстве увеличилась на 62,4%. Средняя заработная плата в отрасли за рассматриваемый период достигла 31530 рублей, что составляет 69,7% от средней заработной платы в регионе. Существенное отставание заработной платы в сельском хозяйствеот оплаты труда в другихотраслях снижает привлекательность аграрного гектвра в рлядлзацив трдподлга плтахциалв, лсобенпо длт мхтодоод еежоления влоров.
Организациисельавтьо отктвства функционируют в условиях роста дефтцитт ртботвиков. лздлвк работников из ягвлркегвx0зяйртта лдр^ресекаорвэкoнвмикрyсиливеея дефицик кдллифицярованных специвтист ов и работников (рисунок 2).
ла,а тл,ь
та,а
"^ту Ро^а 2ь,ь ра,т
4а,а ра,а 2а,а 1а,а а,а
I '
2аа8 2а1а 2а12 2а14 2а1л 2а18 2а2а 2а22
Рисунок2. Потребностьорганизацийсельскогохозяйства Российской Федерациив работникахдлязамещения вакантныхрабочихместна 31 октября (поданнымвыборочногообследованияорганизаций), тыс.
человек*
* по данным Росстата
Каквидноизрисунка,дефицит кадров в организацияхсельского хозяйстваРоссийскойФедерациив последниегоды существенновозрос. Так,в 2020 годудефицитработников составлял41,7 тысячи человек, а в конце 2022 года — 56,9 тысячи человек. Это происходит, в том числе, по причине оттока работников из сельской местности в крупные города. Большое значение имеет детальная оценка вакантных рабочихместпо профессиям.Этуоценкуможно выполнитьпо Свердловскойобласти (таблица2).
Таблица 2
Потребность организаций сельского хозяйства Свердловской области в работниках для замещения вакантных рабочих мест
на 1 января *
Показатель 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2023 к 2018,%
Рабочие 116 163 146 223 224 210 181,0
в том числе: — скотники 5 7 10 5 5 4 80,0
- операторы машинного доения 19 21 20 30 30 30 157,9
- трактористы 25 27 35 28 28 34 136,0
- водители 10 14 17 24 24 22 220,0
- механики 6 8 8 5 5 6 100,0
- электромонтеры, электрики 6 11 13 11 11 6 100,0
- техники искусственного осеменения 5 4 7 6 7 9 180,0
- электрогазосварщики 2 3 3 10 7 15 750,0
- прочие 38 68 33 104 107 84 221,1
Специалисты 79 88 76 89 74 70 88,6
в том числе: — экономисты, бухгалтеры 7 7 5 8 4 4 57,1
- ветеринары 27 28 32 40 29 38 140,7
- агрономы 13 14 10 11 21 11 84,6
- зоотехники 22 29 21 22 16 13 59,1
- инженеры 10 10 8 8 4 4 40,0
Всего 195 251 222 312 298 280 143,6
* по данным Министерства агропромышленного комплекса и потребительского рынка Свердловской области
Как видно из данных таблицы, наибольшее количество вакансий в организациях сельского хозяйства Свердловской области наблюдается среди представителей рабочих специальностей. Их количество увеличи-
лось на 81,1% за рассматриваемый период. При этом потребность в операторах машинного доения возросла на 57,9%, трактористов — 36,0%, а водителей грузовых автомобилей и автобусов в 2,2 раза. Наиболее существенно увеличилась потребность в электрогазосварщиках (в 4,5 раза). Количество вакансий механиков и электромонтеров не изменилась за рассматриваемый период, а потребность в скотниках снизилась на 20%.
Количество вакансий специалистов увеличилось в 2,2 раза за рассматриваемый период. При этом наибольший рост количества вакансий наблюдается по позиции ветеринаров и ветфельдшеров. Насчитывается 38 вакансий, а темпы прироста составили 40,7% за рассматриваемый период. В регионе имеется высокая потребность в агрономах, хотя она несколько снизилась (на 15,4%). На начало 2023 года сократилась потребность в зоотехниках, их требовалось 13 штатных единиц, что составляет 59,1% от потребностей в 2018 году. Количество вакансий инженеров снизилось на 60%. Наименьшее количество вакансий за рассматриваемый период — по позициям экономист и бухгалтер, их потребность уменьшилась на 32,9%. За 2018-2023 годы потребность организаций сельского хозяйства Свердловской области в специалистах снизилась на 11,4%.
Всего в организациях сельского хозяйства Свердловской области количество вакансий увеличилось с 195 на начало 2018 года до 280 в 2023 году, или на 43,6%. Наибольший рост вакансий наблюдался в 2021 году, что могло быть связано с ковидными ограничениями и запретом работников на перемещение в другие регионы. Вероятно, ковидные ограничения привели к тому, что работники из соседних регионов не смогли приехать на рабочие места в Свердловской области. Следует отметить, что для снижения дефицита кадров субъекты хозяйствования вынуждены повышать оплату более высокими темпами, превышающими средние темпы роста заработных плат в регионе. Так, темпы роста зарплаты в сельском хозяйстве составили 57,5% за 2018-2023 годы, а в целом по отраслям 45,3%.
Увеличивающийся дефицит кадров вынуждает субъекты хозяйствования применять трудосберегающие технологии, в том числе с использованием систем искусственного интеллекта. Так, для снижения дефицита кадров в животноводстве субъектами хозяйствования региона применяется доильная робототехника, последние модели которой оснащены машинным (компьютерным) зрением. Данная техническая система
включает несколько узлов, в том числе руку-манипулятор с доильными стаканами, блок управления, устройство для подачи корма-приманки и другие. Робот по доению оснащен датчиками, позволяющими определять местоположение вымени коровы, направления сосков и прочее. В роботах последнего поколения (4-е поколение роботов компании DeLaval VMS™ V310 [4]) применяются трехмерные камеры, в которых используется компьютерное зрение. Их применение позволяет определить расположение сосков в режиме реального времени. Данная техника позволяет повышать до 99,8% надежность присоединения доильных стаканов к соскам, повышая тем самым эффективность процесса доения.
В сельском хозяйстве региона используется также другая техника с автоматическим управлением на основе систем искусственного интеллекта. Это нейросетовой вычислитель для беспилотных тракторов и комбайнов производства НПО «Автоматики» и компании «Cognitive Technologies». По данным основателя и президента российской компании «Cognitive Technologies» Ольги Усковой, в настоящее время в Российской Федерации применяется более 1000 комбайнов с этими системами [13]. Данная техника имеет значительные преимущества по сравнению с «традиционными» комбайнами. В частности, захват кромки при управлении комбайном составляет не более 10 см, что позволяет снизить количество проходов техники и сэкономить топливо. При этом, по оценкам Ольги Усковой, себестоимость зерна снижается на 3-5%. Следует понимать, что в настоящее время применение комбайнов с автоматизированным управлением на основе машинного зрения не позволяет полностью «устранить» человека из этого процесса. Уборка сельскохозяйственных культур комбайнами — сложный процесс, где ряд операций, к примеру, выгрузка зерна из бункера в грузовой автомобиль, пока не автоматизированы. Полная автоматизация процесса уборки зерновых культур возможна при комплексном подходе, когда беспилотными будут не только комбайны, но и грузовые автомобили, осуществляющие транспортировку зерна к местам его хранения. Россия является одним из лидеров в области создания систем искусственного интеллекта для автоматизированного управления техникой. В перспективе применение беспилотных тракторов и комбайнов позволит снизить зависимости отрасли от дефицита в водителях и механизаторах.
Следует выделить вакантные должности в сельскохозяйственных организациях Свердловской области и наличие (отсутствие) систем
искусственного интеллекта, позволяющих снизить дефицит в этих работниках. Для этого использованы следующие оценки влияния систем искусственного интеллекта на снижение дефицита работников:
— сильное воздействие характеризуется наличием систем искусственного интеллекта, позволяющих полностью автоматизировать выполнение операций, которые традиционно выполняет человек, снижение дефицита кадров по данной профессии;
— среднее воздействие характеризуется наличием систем искусственного интеллекта, позволяющих лишь частично автоматизировать выполнение отдельных операций, что позволяет снизить трудоемкость и существенно повысить производительность труда работников;
— слабое воздействие характеризуется отсутствием в настоящее время систем искусственного интеллекта, позволяющих автоматизировать процессы или повысить производительность труда, по причине сложности процессов с высокой долей ручных операций, нейтральное влияние на дефицит в работниках.
В таблице 3 приведены вакантные рабочие места, которые возможно автоматизировать с использованием системы искусственного интеллекта, и тем самым снизить дефицит работников в отрасли.
Таблица 3
Вакантные рабочие места, системы искусственного интеллекта и характер их влияния на снижение дефицита
кадров
Вакантные рабочие места Системы искусственного интеллекта, позволяющие автоматизировать выполнение операций Влияние использования систем искусственного интеллекта на снижение дефицита кадров
Рабочие, в том числе: — скотники Роботы по подравниванию кормов, роботы по уборке навоза Сильное (замещено 12 рабочих мест)
- операторы машинного доения Доильные роботы с системами машинного зрения Сильное (замещено 114 рабочих мест)
- трактористы Системы искусственного интеллекта по автоматизированному вождению Среднее
- водители Системы искусственного интеллекта по автоматизированному вождению Среднее
- механики Системы предиктивной диагностики состояния техники Слабое
- электромонтеры, электрики Отсутствие систем искусственного интеллекта в данной области Слабое
- техники искусственного осеменения Отсутствие систем искусственного интеллекта в данной области Слабое
- электрогазосварщики Отсутствие систем искусственного интеллекта в данной области Слабое
Специалисты, в том числе: — экономисты, бухгалтера Частичная автоматизация с применением компьютерных программ, CRM- и ERP-систем Среднее
- ветеринары Автоматизация диагностики болезней животных, наступления эструса Слабое
- агрономы Системы анализа состояния почвы,обеспеченности водными ресурсами,борьба с сорняками и вредителями, уборка сельскохозяйственных культур Среднее
- зоотехники Составление рационов животных, контроль условий содержания Слабое
- инженеры Системы предиктивной диагностики состояния техники Слабое
Источник: составлено авторами
Как видно из данных таблицы, в настоящее время имеется ряд вакантных рабочих мест, дефицит кадров по которым можно снизить путем использования систем искусственного интеллекта. К этим вакантным рабочим местам относятся скотники по уходу за крупным рогатым скотом, деятельность которых может быть автоматизирована с применением роботов по подравниванию кормов и роботов по уборке навоза. В Свердловской области применяется 8 роботов по подравниванию кормов зарубежного производства. В среднем один такой робот позволяет высвободить 1,5 скотника. Таким образом, их применение хозяйствами региона высвобождает 12 рабочих мест. Роботы по уборке навоза зарубежного производства в настоящее время проходят тестовые
испытания в условиях климата средней полосы России. Применение доильных роботов с системами машинного зрения позволяет полностью автоматизировать процесс доения крупного рогатого скота и снизить дефицит кадров в операторах машинного доения. В среднем один доильный робот позволяет обслуживать 60 дойных коров, что позволяет заменить 2,2 оператора машинного доения. В Свердловской области используется 52 доильных робота, что позволяет заместить 114 рабочих мест, по которым наблюдается наиболее острый дефицит кадров. Следует отметить слабую разработанность данной техники отечественным сельскохозяйственным машиностроением.
В ряде профессий наблюдается среднее воздействие возможностей снижения дефицита работников с использованием систем искусственного интеллекта. Так, применение современных компьютерных программ, CRM- и ERP- систем позволяет существенно повысить производительность экономистов и бухгалтеров, что снижает общую потребность в этих работниках. В настоящее время системы автоматизированного вождения с системами искусственного интеллекта не позволяют полностью исключить человека из этого процесса. Это продиктовано рядом причин технического, юридического и этического характера. Тем не менее имеется существенный прогресс в этом направлении, что позволяет оценить воздействие этих систем на покрытие дефицита кадров как среднее. В перспективе это позволит снизить зависимость отрасли от дефицита трактористов, водителей, механиков.
Характер многих профессий в сельском хозяйстве предполагает выполнение работ с большим количеством сложных манипуляций руками. К этим профессиям относятся ветеринары и ветфельдшеры, техники искусственного осеменения, электромонтеры и электрики. Их деятельность слабо поддается описанию алгоритмами, что вызывает сложности для автоматизации этих видов работ с применением систем искусственного интеллекта. Можно оценить характер влияния использования систем искусственного интеллекта на снижение дефицита кадров по этим профессиям как слабое.
Обсуждение
Дискуссия о том, что применение систем искусственного интеллекта в сельском хозяйстве может вызвать массовую безработицу в сельских территориях, являются безосновательными. На протяжении длитель-
ного времени организации сельского хозяйства функционируют в условиях дефицита кадров. Общая потребность отрасли в работниках составляет 56,9 тысячи человек. Дальнейшие перспективы развития кадрового потенциала отрасли можно оценить весьма пессимистично. Это связано с неблагоприятной демографической ситуацией, низкой привлекательностью труда в отрасли, отставанием заработной платы в сельском хозяйстве от оплаты труда в других отраслях. Это позволяет предположить дальнейшее усиление дефицита кадров. Выходом из сложившего положения может быть дальнейшее развитие систем искусственного интеллекта, использование которых позволяет снизить дефицит кадров. Как показывает анализ, наименьший дефицит кадров наблюдается по вакантным рабочим местам экономиста и бухгалтера, что можно объяснить широким применением компьютерных систем, в том числе с искусственным интеллектом. Имеется положительный опыт применения средств автоматизации с системами искусственного интеллекта для доения животных, подравнивания кормов. Наиболее остро стоит вопрос о разработке систем искусственного интеллекта для диагностики здоровья животных, лечения болезней, проведения искусственного осеменения.
Заключение
Потребность организаций сельского хозяйства Российской Федерации в работниках для замещения вакантных рабочих мест составляла 56,9 тысячи в 2022 году, при этом увеличение составило 72,4% по сравнению с 2008 годом. В Свердловской области потребность организаций сельского хозяйства в работниках увеличилась с 195 человек в 2018 году до 280 в 2023 году, или на 43,6%. Для снижения дефицита кадров субъекты хозяйствования региона повысили оплату на 57,5%, что выше темпов роста заработной платы в регионе (45,3%). При этом величина заработной платы составляет 69,7% от средней по региону. Наибольшая потребность организаций сельского хозяйства Свердловской области в работниках для замещения вакантных рабочих мест наблюдается по представителям рабочих специальностей. К ним относятся операторы машинного доения, трактористы, водители грузового транспорта, электрогазосварщики. Наибольшие потребности в специалистах наблюдаются по вакансиям ветеринаров, агрономов, зоотехников. Применение систем искусственного интеллекта позволяет автоматизировать процессы, по-
высить производительность труда и тем самым снизить дефицит кадров
Литература
1. Аксенов А. Г., Тетерин В. С., Овчинников А. Ю., Панферов Н. С., Пехнов С. А. Использование нейронной сети для выявления больных растений картофеля // Аграрная наука. 2022. № 7-8. С.167-171.
2. Баганова З. А., Магомедова П. О. Искусственный интеллект в образовании // Вопросы устойчивого развития общества. 2021. № 4. С. 352-356.
3. Гагарин А. Г., Рогачев А. Ф. Применение искусственных нейронных сетей для прогнозирования урожайности на основе анализа кросс-региональных данных // Известия НВ АУК. 2018. № 2. С. 339-346.
4. Доильный робот DeLaval VMS™ V310. URL: https://www.delaval. com/ru/explore/milking/delaval-vms-series/ (дата обращения: 10 декабря 2023 года).
5. Дорохов А. С., Сибирев А. В., Аксенов А. Г., Мосяков М. А., Сазонов Н. В. Модель искусственной нейронной сети при повышении эффективности уборки картофеля качественной заделкой посадочного материала // Аграрный научный журнал. 2023. № 1. С. 128-135.
6. Дружиловская Т. Ю. Цифровизация и искусственный интеллект в бухгалтерском учете: достижения и перспективы // Международный бухгалтерский учет. 2023. Т. 26. № 5 (503). С.500-521.
7. Емельянова Н. Ю., Рахмонбердиев Б. У. Искусственный интеллект в уголовном судопроизводстве // Государственная служба и кадры. 2022. № 5. С. 188-190.
8. Искусственный интеллект в здравоохранении: использования, риски и этические и социальные последствия // Проблемы окружающей среды и природных ресурсов. 2023. № 4. С. 26-125.
9. Катанандов С. Л., Ковалев А. А. Технологическое развитие современных государств: искусственный интеллект в государственном управлении // Государственное и муниципальное управление. Ученые записки. 2023. № 1. С. 174-182.
10. Кобринский Б. А. Телемедицина и искусственный интеллект
// Новости искусственного интеллекта. 2003. № 1. С. 15-19.
11. Костомахин М. Н., Пестряков Е. В. Программный комплекс для дистанционного контроля узлов и агрегатов // Сельскохозяйственные машины и технологии. 2022. Т. 16. № 4. С. 19-25.
12. Крушанов А. А. Искусственный интеллект — освобождение человека от трудностей или его вытеснение? // Вопросы философии. 2022. № 11. С. 87-98.
13. Мать отечественных беспилотников — о роботах в рабстве и чипированных людях. URL: https://www.youtube.com/ watch?v=sa2LJWcTk9E (дата обращения: 10 декабря 2023 года).
14. Мирзаев М. А. Разработка алгоритма роботизированного устройства точного внесения средств защиты растений // Сельскохозяйственные машины и технологии. 2022. Т. 16. № 3. С. 74-80.
15. Объем мирового рынка искусственного интеллекта (ИИ) в 2021 году с прогнозом до 2030 года. URL: https://www.statista. com/statistics/1365145/artificial-intelligence-market-size (дата обращения: 10 декабря 2023 года).
16. Brynjolfsson E., McAfee A. The second machine age: Work, progress, and prosperity in a time of brilliant technologies. New York; Oxford: W. W. Norton & Company, 2014. 306 p.
17. Manyika J, Chui M., Miremadi M., Bughin J., George K, Willmott P., Dewhurst M. A future that works: Automation, employment, and productivity. McKinsey Global Institute, 2017.
References
1. Aksenov A. G., Teterin V. S., Ovchinnikov A. Yu., Panferov N. S., Pekhnov S. A. Using a neural network to identify diseased potato plants. Agrarnaya nauka [Agrarian Science], 2022, no. 7-8, pp. 167-171 (in Russian).
2. Baganova Z. A., Magomedova P. O. Artificial intelligence in education. Voprosy ustojchivogo razvitiya obshchestva [Issues of sustainable development of society], 2021, no. 4, pp. 352-356 (in Russian).
3. Gagarin A. G., Rogachev A. F. The use of artificial neural networks for forecasting yields based on the analysis of cross-regional data.
Izvestiya NV AUK [Izvestiya NV AUK], 2018, no. 2, pp. 339-346 (in Russian).
4. Additional work of DeLaval VMS ™ V310. Available at: https://www. delaval.com/ru/explore/milking/delaval-vms-series (accessed: 10 December, 2023) (in Russian).
5. Dorokhov A. S., Sibirev A. V., Aksenov A. G., Mosyakov M. A., Sazonov N. V. Model of an artificial neural network for increasing the efficiency of potato harvesting by high-quality sealing of planting material. Mezhdunarodnyj buhgalterskij uchet. Agrarnyj nauchnyj zhurnal [Agrarian Scientific Journal], 2023, no. 1, pp. 128-135 (in Russian).
6. Druzhilovskaya T. Y. Digitalization and artificial intelligence in accounting: achievements and prospects. Mezhdunarodnyj buhgalterskij uchet [International accounting], 2023, vol. 26, no. 5 (503), pp. 500-521 (in Russian).
7. Yemelyanova N. Yu., Rakhmonberdiev B. U. Artificial intelligence in criminal proceedings. [Civil service and personnel], 2022, no. 5, pp. 188-190 (in Russian).
8. Artificial intelligence in healthcare: uses, risks and ethical and social consequences. Problemy okruzhayushchej sredy i prirodnyh resursov [Problems of the environment and natural resources], 2023, no. 4, pp. 26-125 (in Russian).
9. Katanandov S. L., Kovalev A. A. Technological development of modern states: artificial intelligence in public administration. Gosudarstvennoe i municipal'noe upravlenie. Uchenye zapiski [State and municipal management. Scientific notes], 2023, no. 1, pp. 174182 (in Russian).
10. Kobrinsky B. A. Telemedicine and artificial intelligence. Novosti iskusstvennogo intellekta [Artificial intelligence news], 2003, no. 1, pp. 15-19 (in Russian).
11. Kostomakhin M. N., Pestryakov E. V. A software package for remote control of assemblies and aggregates. Sel'skohozyajstvennye mashiny i tekhnologii [Agricultural machines and technologies], 2022, vol. 16, no. 4, pp. 19-25 (in Russian).
12. Krushanov A. A. Artificial intelligence — human liberation from difficulties or its displacement? Voprosy filosofii [Questions of philosophy], 2022, no. 11, pp. 87-98 (in Russian).
13. The mother of domestic drones is about robots in slavery and chipped people. Available at: https://www.youtube.com/ watch?v=sa2LJWcTk9E (accessed: 10 December, 2023) (in Russian).
14. Mirzaev M. A. Development of an algorithm for a robotic device for precise application of plant protection products. Sel'skohozyajstvennye mashiny i tekhnologii [Agricultural machines and technologies], 2022, vol. 16, no. 3, pp. 74-80 (in Russian).
15. The volume of the global artificial intelligence (AI) market in 2021 with a forecast until 2030. Available at: https://www.statista.com/ statistics/1365145/artificial-intelligence-market-size (accessed: 10 December, 2023) (in Russian).
16. Brynjolfsson E., McAfee A. The second age of machines: work, progress and prosperity in a time of brilliant technology. New York; Oxford: W. W. Norton & Company, 2014. 306 p.
17. Manyika J., Chui M., Miremadi M., Bugin J., George K., Wilmott P., Dewhurst M. A future that works: automation, employment and productivity. The McKinsey Global Institute in 2017.
