A MODEL OF AI SUPPORT FOR HR MANAGEMENT IN THE CONTEXT OF A SHORTAGE OF AGRO-INDUSTRIAL SPECIALISTS
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
Keywords:
Agriculture, artificial intelligence, human resources management, agro-industrial complex, digital transformation, personnel management, talent shortages, AI models, HR technologies.Abstract
This article presents an analysis of modern approaches to implementing artificial intelligence technologies in HR management systems in the agro-industrial complex. Based on a study of Russian and international practices in digitalizing HR processes in the agricultural sector, key areas of AI application are examined. Systemic limitations of existing solutions are identified, including their poor adaptation to the specifics of agricultural production, fragmented implementation, and the inconsistency of their algorithmic logic with real-world working conditions in rural areas. The analysis revealed that most developments are focused on simulating standard HR procedures but do not provide strategic support for HR policies in the face of a shortage of qualified specialists. Based on this analysis, a new model of AI support for HR management is proposed, aimed at increasing the resilience and adaptability of HR processes in the agro-industrial complex. The model aims to overcome current limitations by integrating intelligent technologies into the HR management lifecycle, from forecasting needs to supporting professional development.
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
References
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.
