МОДЕЛЬ ИИ-ПОДДЕРЖКИ КАДРОВОГО МЕНЕДЖМЕНТА В УСЛОВИЯХ ДЕФИЦИТА СПЕЦИАЛИСТОВ АПК
DOI:
https://doi.org/10.25806/uu-6002Статья поступила в редакцию: 04.02.2026
Статья принята к публикации: 31.03.2026
Статья опубликована: 03.04.2026
Ключевые слова:
Сельское хозяйство, искусственный интеллект, кадровый менеджмент, агропромышленный комплекс, цифровая трансформация, управление персоналом, кадровый дефицит, ИИ-модели, HR-технологии.Аннотация
В статье представлен анализ современных подходов к внедрению технологий искусственного интеллекта в системы управления персоналом агропромышленного комплекса. На основе изучения российской и международной практики цифровизации HR-процессов в сельскохозяйственной отрасли рассмотрены ключевые направления применения ИИ. Выявлены системные ограничения существующих решений, связанные с низкой адаптацией к специфике аграрного производства, фрагментарностью внедрения и несоответствием алгоритмической логики реальным условиям труда в сельской местности. Анализ показал, что большинство разработок ориентированы на имитацию стандартных HR-процедур, но не обеспечивают стратегической поддержки кадровой политики в условиях дефицита квалифицированных специалистов. На основе проведенного анализа предложена новая модель ИИ-поддержки кадрового менеджмента, направленная на повышение устойчивости и адаптивности кадровых процессов в АПК. Модель ориентирована на преодоление текущих ограничений за счёт интеграции интеллектуальных технологий в жизненный цикл управления персоналом, от прогнозирования потребностей до сопровождения профессионального развития.
Информация о публикации
Финансирование: Исследование выполнено без привлечения внешнего финансирования, если иное не указано авторами.
Вклад авторов: Все авторы внесли существенный вклад в подготовку статьи, ознакомились с окончательной версией рукописи и одобрили ее к публикации.
Конфликт интересов: Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов, если иное не указано в публикации.
Правообладатель: Издательский дом «Академический».
Лицензия: Статья распространяется на условиях лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0).
Машиночитаемый файл метаданных: JATS XML
Список литературы
Ежегодная потребность в новых сотрудниках в АПК составляет 160 тыс. человек. [Электронный ресурс]. URL: https://поле.рф/journal/publication/ezhegodnaya-potrebnost-v-novykh-sotrudnikakh-v-apk-sostavlyaet-160-tys-chelovek-lut?ysclid=mhx49jm0e3229998225 (дата обращения 13.12.2025).
Войтюк В.А., Слинько О.В. Конкурентоспособность аграрных предприятий в условиях цифровизации: вызовы и решения // Вестник техносферной безопасности и сельского развития. 2025. № 3(42). С. 12-14. EDN: ISERGG.
В 90% случаев молодые специалисты уходят из АПК в менее трудоемкие сферы. [Электронный ресурс]. URL: https://www.kommersant.ru/doc/8037445?ysclid=mhx4cx23lc119377664 (дата обращения 13.12.2025).
Магомедов А.М. Зарубежный опыт в основу цифровизации отечественного сельского хозяйства // Экономика и управление: проблемы, решения. 2024. Т. 4, № 6(147). С. 324-331. DOI: 10.36871/ek.up.p.r.2024.06.04.042 EDN: FGCAHE.
Grow your careeron AgCareers.com. [Электронный ресурс]. URL: https://www.agcareers.com/search.cfm#gsc.tab=0 (дата обращения 13.12.2025).
ИТ в агропромышленном комплексе в мире. [Электронный ресурс]. URL: https://www.tadviser.ru/index.php/ysclid=mhx4hdlfil350091192 (дата обращения 13.12.2025).
AgriBot: Your Intelligent Farm Assistant. [Электронный ресурс]. URL: https://www.ijraset.com/research-paper/agribot-your-intelligent-farm-assistant (дата обращения 13.12.2025).
Черданцев В.П., Бугаев К.П., Криницын И.В. Подходы к цифровизации в агропромышленном комплексе (АПК) и перспективы их применения // Вопросы рыболовства. 2023. Т. 24, № 4. С. 167-171. DOI: 10.36038/0234-2774-2023-24-4-167-171 EDN: PNNAWQ.
Погонышев В.А., Погонышева Д.А. Трансформация управления персоналом в сфере АПК с применением искусственного интеллекта // Современная наука: актуальные вопросы, достижения и инновации. Пенза: Наука и Просвещение (ИП Гуляев Г.Ю.), 2024. С. 48-66.
Якубин И.С. Применение искусственного интеллекта в АПК // Электротехнологии АПК 2024: сб. тезис. VI ежегодной студ. науч.-техн. конф. Новосибирск: ИЦ НГАУ "Золотой колос", 2024. С. 91. EDN: PTABAE.
Волов Ю.М. Влияние искусственного интеллекта на развитие АПК // Вестник Московского Международного Университета. 2024. № 2(2). С. 64-67. EDN: PMQTHW.
Петренко М.В. Искусственный интеллект в подборе кадров для АПК // Горинские чтения. Инновационные решения для АПК: Матер. VI Международной студ. науч. конф. Майский: ФГБОУ ВО Белгородский ГАУ, 2024. С. 89-90.
Решетникова Н.В. Развитие цифровых технологий и искусственного интеллекта в АПК РФ: современное состояние и перспективы // Островские чтения. 2024. № 1. С. 226-228. EDN: MMOAUV.
Полухин А.А., Алпатов А.В., Ставцев А.Н. Оценка состояния, использования и воспроизводства материально-технической базы сельскохозяйственных организаций Орловской области // Вестник Орловского государственного аграрного университета. 2012. № 5 (38). С. 78-84. EDN: PWIXGF.
