Искусственный интеллект переходит из зоны технологических экспериментов в сферу жесткого государственного регулирования, отмечает информационно-аналитический центр Experts Club. Ведущие экономики мира уже делят рынок на два подхода: риск-ориентированное регулирование с обязательными требованиями и более мягкую модель, где государство делает ставку на инновации, отраслевые стандарты и контроль постфактум.
Для Украины и других стран Восточной Европы эта тема становится актуальной. ИИ уже используется в банках, телекоммуникациях, оборонных технологиях, медицине, образовании, государственных услугах, промышленности и медиа. Поэтому вопрос больше не в том, нужно ли регулировать искусственный интеллект, а в том, как не задушить инновации и одновременно защитить граждан, бизнес и государство от рисков.
Наиболее развитый правовой режим уже принят в Европейском союзе. EU AI Act вступил в силу 1 августа 2024 года и внедряется поэтапно. Его логика построена на классификации рисков: запрещенные практики, AI-системы с высоким риском, системы с требованиями прозрачности и модели общего назначения. Для стран, ориентированных на рынок ЕС, этот акт фактически становится внешним стандартом, даже если они не являются членами Евросоюза.
Южная Корея стала одной из первых стран за пределами ЕС, принявших комплексный национальный закон об искусственном интеллекте. AI Basic Act вступил в силу в январе 2026 года и сочетает поддержку AI-индустрии с требованиями к прозрачности, безопасности, маркировке AI-контента и надзору за системами с высоким воздействием.
Китай выбрал другой путь — не единый универсальный закон, а набор обязательных правил для отдельных сегментов. Важнейшим документом стали временные меры по управлению генеративными AI-сервисами, действующие с 2023 года. Китайская модель делает акцент на контроле контента, безопасности данных, регистрации алгоритмов, проверке генеративных сервисов и соответствии политическим требованиям государства.
Япония в 2025 году приняла первый национальный закон, напрямую посвященный ИИ. Однако японская модель значительно мягче европейской: закон прежде всего направлен на продвижение исследований, разработок и использования искусственного интеллекта, а не на подробные запреты и штрафы. Это отражает стремление Японии сохранить конкурентоспособность технологического сектора и не создавать чрезмерную нагрузку на бизнес.
У США пока нет единого федерального закона об искусственном интеллекте. Регулирование развивается фрагментарно: через президентские указы, федеральные рекомендации, стандарты NIST и законы отдельных штатов. Наиболее заметный пример — Colorado AI Act, который устанавливает обязанности для разработчиков и пользователей высокорисковых AI-систем и направлен на предотвращение алгоритмической дискриминации. При этом на федеральном уровне США делают ставку на сохранение лидерства, инфраструктуру, безопасность и ограничение чрезмерного регулирования.
Великобритания выбрала модель «pro-innovation regulation». Вместо единого закона об ИИ Лондон предложил набор принципов для существующих регуляторов: безопасность, прозрачность, справедливость, подотчетность и возможность обжалования решений. Такой подход позволяет быстрее адаптироваться к изменениям технологий, но создает меньшую правовую определенность, чем европейская модель.
Канада пыталась принять Artificial Intelligence and Data Act в составе Bill C-27, но законопроект долго находился в парламентском процессе и не стал полноценным действующим законом об ИИ. Это показывает, что даже развитые демократии сталкиваются с трудностями: регулирование ИИ затрагивает одновременно цифровые права, бизнес, авторское право, безопасность, конкуренцию и рынок труда.
Бразилия также находится в процессе создания комплексного регулирования ИИ. Сенат одобрил законопроект об искусственном интеллекте в декабре 2024 года, но для вступления в силу он должен пройти рассмотрение в Палате депутатов и получить окончательное утверждение.
Бразильская модель близка к риск-ориентированному подходу, но также делает сильный акцент на правах человека, авторском праве и ответственности разработчиков.
Сербия находится на этапе перехода от стратегии к обязательному регулированию. Страна уже приняла стратегические документы по развитию ИИ и создала рабочую группу по подготовке первого закона об искусственном интеллекте. Новый закон должен приблизить Сербию к европейской модели и предоставить бизнесу более понятные правила работы с ИИ-системами.
Для Украины вопрос регулирования ИИ также становится неизбежным. С одной стороны, страна нуждается в максимально быстрой технологической модернизации, в частности в сферах defense tech, govtech, медицины, кибербезопасности и образования. С другой стороны, интеграция в рынок ЕС потребует совместимости с EU AI Act, особенно для компаний, которые работают с европейскими клиентами или экспортируют цифровые продукты.
Главный выбор для стран, которые еще не приняли законы, заключается в выборе между тремя моделями. Первая — европейская, с жесткой классификацией рисков и высоким уровнем compliance. Вторая — британско-японская, с мягким регулированием и акцентом на инновации. Третья — китайская, с сильным государственным контролем над контентом, данными и алгоритмами.
Для Восточной Европы наиболее вероятной станет гибридная модель. Страны, связанные с евроинтеграцией или экспортом IT-услуг в ЕС, будут вынуждены учитывать EU AI Act. Но из-за ограниченных ресурсов регуляторов они, вероятно, будут вводить нормы поэтапно, начиная с чувствительных сфер: госуслуги, биометрия, медицина, финансы, образование, трудоустройство и критическая инфраструктура.
Experts Club считает, что регулирование ИИ станет одним из ключевых факторов инвестиционной привлекательности цифровых экономик. Компании будут выбирать юрисдикции, где правила достаточно понятны для бизнеса, но не создают чрезмерных барьеров для разработки и тестирования новых продуктов.
Для Украины важно не просто скопировать EU AI Act, а адаптировать его к собственным возможностям. Оптимальная модель должна включать реестр высокорисковых AI-систем, регуляторные песочницы, требования к прозрачности в государственных сервисах, защиту персональных данных, маркировку синтетического контента и понятные правила ответственности.
В ближайшие годы искусственный интеллект станет такой же регулируемой инфраструктурой, как финансы, телекоммуникации или энергетика. Страны, которые раньше создадут понятные и гибкие правила, получат преимущество в привлечении инвестиций, развитии стартапов и экспорте цифровых услуг.
Использование искусственного интеллекта уже стало повседневной практикой для большинства студентов и работников, однако ключевым конкурентным преимуществом на рынке труда в ближайшие годы будут оставаться не технические, а человеческие навыки — коммуникация, лидерство, эмоциональный интеллект, критическое мышление и способность работать с людьми. К такому выводу пришли участники пресс-конференции на тему «Высшее образование и образование MBA в эпоху искусственного интеллекта. Какие профессии и навыки останутся за человеком?», состоявшейся в агентстве «Интерфакс-Украина» в среду.
Как сообщила директор Центра бизнес-образования и повышения квалификации Института психологии и предпринимательства Мария Фурман, исследование, проведённое на основе сотрудничества студентов и бизнеса, охватило более 250 респондентов из сфер юриспруденции, HR, IT, консалтинга, маркетинга, менеджмента, внешнеэкономической деятельности, образования, продаж и финансов.
«В настоящее время более 97% опрошенных уже используют искусственный интеллект в работе или повседневной жизни, а более 50% обращаются к нему как минимум раз в день. Наиболее распространёнными инструментами оказались ChatGPT, Google Gemini, Claude и Copilot, а основными сценариями использования — объяснение сложной информации, написание и редактирование текстов, генерация идей, перевод, анализ данных и подготовка итогов», — отметила она во время презентации исследования «Использование ИИ в работе и повседневной жизни».
В то же время, по словам Фурман, распространение ИИ не означает автоматического роста доверия к его ответам. Она обратила внимание на то, что около 30% ежедневных функций уже замещаются такими инструментами, однако наибольшая доля респондентов оценила уровень доверия к ответам ИИ как средний — информации можно доверять только при условии проверки. Более 50% опрошенных всегда проверяют сгенерированные ответы, ещё 33% делают это, если информация выглядит подозрительной, а 13% — когда речь идёт об особенно важной работе. Кроме того, более 30% респондентов очень часто сталкивались с искажением информации, а ещё 53,6% сообщили, что такие случаи происходили с ними несколько раз.
«По оценкам Всемирного экономического форума, к 2030 году в мире изменится более 40% навыков, а это означает необходимость быстрого переобучения как действующих работников, так и студентов. Она подчеркнула, что высшая школа должна не просто знакомить молодёжь с цифровыми инструментами, а перестраивать подходы к обучению таким образом, чтобы готовить специалистов, способных работать вместе с ИИ, а не механически полагаться на него», — подчеркнула эксперт.
По её словам, искусственный интеллект уже стал частью обучения и бизнеса, однако его эффект заключается не в полной замене человека, а в трансформации его функций.
«Именно поэтому сегодня особую ценность имеют аналитическое мышление, коммуникация, адаптивность, управление людьми, эмоциональный интеллект и креативность», — подчеркнула Фурман.
Она добавила, что ИИ не сможет вытеснить управленцев, психологов, HR-специалистов, менеджеров по коммуникациям, преподавателей, наставников, а также тех, кто отвечает за стратегию и развитие команд, поскольку именно в этих профессиях решающими остаются человеческое доверие, лидерство, эмпатия и способность работать с контекстом.
В свою очередь, доктор экономических наук, профессор, проректор по научно-педагогической и учебной работе Института психологии и предпринимательства Ираида Зайцева акцентировала внимание на том, что даже самые мощные алгоритмы не могут заменить руководителя, поскольку лишены сознания, творчества и моральной рефлексии. Она напомнила, что машина может посоветовать сократить персонал ради более высокой прибыли, однако не способна оценить социальные, этические и даже геополитические последствия такого решения.
«Искусственный интеллект — это мощный двигатель, но только человек должен быть тем пилотом, который знает, куда и зачем летит. Мы учим студентов не просто пользоваться инструментом, а валидировать решения, критически относиться к «чёрному ящику» алгоритма и нести персональную ответственность за результат. В институте ИИ разрешается использовать как вспомогательное средство для структурирования материала или поиска идей, однако студент обязан указывать факт его применения, проверять источники и отвечать за содержание работы, иначе это может расцениваться как академическая недобросовестность», — отметила Зайцева.
Генеральный директор Capolavoro Group (Бразилия), преподаватель бразильского института AMF и инвестор в технологические стартапы Весли Ласерда сосредоточил внимание на рисках неправильного использования искусственного интеллекта в бизнесе. По его оценке, главная опасность заключается не только в технологии как таковой, а в постепенном когнитивном ослаблении человека, когда пользователь привыкает передавать машине собственную память, аналитические способности, речь и даже элементарную способность к самостоятельному принятию решений. В своей презентации он отдельно назвал основными рисками широкого внедрения ИИ когнитивные ухудшения, снижение интеллекта, ослабление способности к рефлексии и потерю социальных навыков.
«Искусственный интеллект нужно использовать как инструмент для аналитики данных, а не как замену человеческого мышления. Когда человек перестаёт понимать, что стоит за ответом машины, он теряет собственные когнитивные способности, а вместе с ними — и способность принимать самостоятельные решения», — отметил Ласерда в ходе доклада.
Он также обратил внимание на то, что новая волна автоматизации формирует спрос прежде всего на AI-аналитиков, AI-инженеров, специалистов по AI Ops и алгоритмическому аудиту, а не только и не столько просто на IT-специалистов. Однако и в этих ролях решающим остаётся человеческое понимание того, что и для чего делается, а не только умение написать машине правильный промпт.
В свою очередь, рекрутер 3S Agency София Ворушко подчеркнула, что в сфере найма искусственный интеллект создаёт иллюзию объективности, но всё же не может заменить живого рекрутера. По её словам, кандидаты всё лучше готовятся к собеседованиям с помощью ИИ, используют правильные формулировки и социально желательные ответы, однако алгоритм не способен полноценно считывать невербальные сигналы, понять мотивацию человека, его реальный опыт и соответствие культуре конкретной компании. Она привела пример двух одинаковых на первый взгляд вакансий ассистента руководителя, для которых на практике требовались совершенно разные кандидаты из-за различного стиля управления руководителей.
«Сегодня рынок всё меньше оценивает работника только по хард-скиллам и всё больше — по софт-скиллам. Коммуникация, жизнестойкость, гибкость, адаптивность, лидерство и умение строить отношения становятся критически важными, потому что именно их труднее всего автоматизировать», — добавила Ворушко.
Она сослалась на глобальные оценки, согласно которым 63% работодателей называют дефицит мягких навыков барьером для развития бизнеса, 67% компаний ищут гибкость и адаптивность, 61% — лидерство и социальное влияние, а спрос на социальные и эмоциональные навыки к 2030 году вырастет ещё на 24%. По словам рекрутера, в настоящее время 75% долгосрочного успеха работника зависят именно от софт-скиллов, тогда как на хард-скиллы приходится лишь около 20%.
Вместе с тем директор ООО «Формация» Николай Гой отметил, что для бизнеса, построенного на коммуникации с клиентами, партнёрами, дилерами, производителями и поставщиками, прямой перенос решений на ИИ крайне ограничен. По его словам, в его компании, работающей в области солнечной энергетики, около 95% рабочего времени — это именно работа с людьми, а потому шаблонные алгоритмы не способны полноценно заменить живой контакт ни в продажах, ни в подборе команды, ни в разработке маркетинговых решений.
«В бизнесе можно использовать искусственный интеллект, но только если очень чётко понимать его границы. Основание бизнеса, подбор команды, маркетинг, продажи, работа с клиентом и быстрое принятие решений в меняющейся среде остаются зоной ответственности человека, потому что здесь нужны не шаблоны, а знания, опыт и понимание другого человека», — подчеркнул Гой.
Он добавил, что применение ИИ в HR-процессах может приводить к ошибкам, если компания пытается оценивать кандидатов только по формальным признакам, не давая человеку возможности раскрыть свой потенциал в живом общении.
Отдельно участники отметили, что Институт психологии и предпринимательства делает ставку на специальности, которые, по мнению организаторов, в наименьшей степени поддаются автоматизации: управление персоналом, коммуникативный менеджмент и психологию. В учебном заведении сообщили, что стоимость обучения на бакалавриате составляет 42 тыс. грн в год, а в колледже — 28 тыс. грн в год; также было заявлено о сотрудничестве с партнёрами в странах Балтии, а также в Польше, ОАЭ и Бразилии, где студенты могут проходить практику. Благодаря онтологическому подходу, который помогает развить личность, и сочетанию психологии с актуальными знаниями от бизнес-практиков, студенты института всесторонне развивают персональные и профессиональные навыки. Это помогает стать управленцем высокого уровня и не быть зависимым от технологий. Такой уровень подготовки позволяет студентам, начиная со второго курса, работать в бизнес-проектах по профессиональной специальности.
Подводя итоги дискуссии, эксперты сошлись во мнении, что украинское высшее образование и MBA-программы уже не могут игнорировать искусственный интеллект, однако и не должны делать его самоцелью. Речь идёт не о борьбе человека с машиной, а о новом распределении ролей, при котором ИИ берёт на себя рутинные, аналитические и технические функции, тогда как за человеком остаются стратегия, этика, креативность, эмпатия, управление командами и ответственность за решения. Именно эти качества, по мнению участников мероприятия, будут определять конкурентоспособность специалиста в ближайшие 5–10 лет.
HR, ВЕСЛІ ЛАСЕРДА; 3S AGENCY, ИИ, ИНСТИТУТ ПСИХОЛОГИИ И ПРЕДПРИНИМАТЕЛЬСТВА, ИРАИДА ЗАЙЦЕВА; CAPOLAVORO GROUP, МАРІЯ ФУРМАН, НИКОЛАЙ ГОЙ, ОБРАЗОВАНИЕ, ОБУЧЕНИЕ, СОФІЯ ВОРУШКО, ФОРМАЦІЯ
Schneider Electric, глобальный лидер в сфере энергетических технологий, представила новые достижения в рамках своего стратегического сотрудничества с Microsoft на Hannover Messe, продемонстрировав, как их совместные технологии помогают производителям модернизировать операции, ускорять инженерные процессы и повышать устойчивость.
Schneider Electric обеспечивает основу промышленной реализации этого сотрудничества благодаря EcoStruxure Automation Expert — своей открытой программно-определяемой платформе автоматизации, которая стабильно работает в локальных, периферийных (edge) и гибридных средах. Microsoft расширяет эту основу с помощью облачных сервисов Azure и решений искусственного интеллекта, которые анализируют и оптимизируют промышленные процессы. В результате формируется единый подход к агентному производству, открытой автоматизации и сквозной устойчивости.
Сегодня производители сталкиваются с растущей вариативностью продукции, нестабильностью цепочек поставок и усиленным давлением в отношении безопасной модернизации. Schneider Electric отвечает на эти вызовы, сочетая инженерную концепцию с выполнением операций в реальном времени. Их совместная платформа позволяет командам стандартизировать повторно используемую логику, проверять автоматизацию посредством симуляции, обеспечивать прослеживаемость на протяжении всего жизненного цикла и масштабировать совместимые операции на различных площадках и оборудовании.
Schneider Electric сотрудничает с Microsoft над разработкой следующего поколения агентного, программно-определяемого производства — интегрированного рабочего процесса, охватывающего проектирование, инжиниринг, строительство, ввод в эксплуатацию и операции. В основе лежит EcoStruxure Automation Expert, который позволяет производителям один раз создавать, моделировать, проверять и внедрять логику автоматизации и запускать ее где угодно без дополнительной перенастройки. Глубокая экспертиза Schneider Electric в сфере безопасности, соответствия нормам и промышленной интеграции обеспечивает надежность в строго регулируемых средах.
«От агентного проектирования до программно-определяемых операций, Microsoft и Schneider Electric демонстрируют единый, совместимый рабочий процесс, который позволяет последовательно проверять, моделировать и внедрять логику автоматизации как в облаке, так и на периферии», — отметила Гвенель Юэ, исполнительный вице-президент по промышленной автоматизации Schneider Electric.
В то время как традиционные программы автоматизации требуют отдельных инструментов и передачи между этапами — проектированием, моделированием, вводом в эксплуатацию и операциями — общая платформа объединяет их в единый прозрачный рабочий процесс. Специализированные AI-агенты, координируемые централизованной системой управления, автоматизируют рутинные инженерные решения и проверяют логику перед внедрением, сокращая время от проектирования до запуска и повышая эффективность с первой попытки. Промышленный копилот Schneider Electric для производителей на базе Azure AI уже демонстрирует результаты на практике: инженерные команды сообщают о сокращении времени до 50% на настройку систем управления и подготовку документации, а изменения в производственных линиях, которые раньше занимали недели, теперь выполняются за часы.
В одном из проектов по внедрению автономного производства «зеленого» водорода в реальных условиях совместно с H2E Power, индийским пионером в сфере «зеленого» водорода, платформа обеспечила более 6 000 часов стабильной автономной работы в одной из самых требовательных промышленных сред — высокотемпературном твердооксидном электролизе для производства «зеленого» водорода — снизив приведенную стоимость водорода до 10%, что эквивалентно примерно €500 000 в год для типовой установки мощностью 10 МВт.
«Благодаря агентскому проектированию мы замыкаем цикл от инженерной концепции до операционной реальности, автоматизируя решения, обеспечивая раннюю валидацию и передавая повторно используемые пакеты автоматизации, которые Schneider Electric может моделировать и последовательно внедрять как в облаке, так и на периферии», — отметил Дайан Родригес, корпоративный вице-президент по производству и мобильности Microsoft.
На своих стендах на Hannover Messe 2026 Schneider Electric и Microsoft представили практические демонстрации возможностей совместных инноваций на ранних этапах развития, включая живые демонстрации, инженерный ИИ и экосистему открытых стандартов, в рамках масштабной программы развития следующего поколения производства.
О компании Schneider Electric
Schneider Electric — глобальный лидер в сфере энергетических технологий, который повышает эффективность и способствует устойчивому развитию посредством электрификации, автоматизации и цифровизации промышленности, бизнеса и жилых помещений. Технологии компании позволяют зданиям, дата-центрам, фабрикам, инфраструктуре и энергосетям функционировать как открытые, взаимосвязанные экосистемы, повышая производительность, устойчивость и экологичность.
Портфель компании включает интеллектуальные устройства, архитектуры, определяемые программным обеспечением, системы на базе искусственного интеллекта, цифровые сервисы и профессиональные консультационные услуги. Имея 160 000 сотрудников и 1 миллион партнеров в более чем 100 странах, Schneider Electric стабильно входит в число самых устойчивых компаний мира.
Узнайте больше на сайте https://www.se.com/ua/uk/
Премьер-министр Индии Нарендра Моди призвал международное сообщество формировать «человекоцентричное» будущее искусственного интеллекта и представил рамку MANAV для глобального управления ИИ во время AI Impact Summit 2026 в Нью-Дели.
По словам Моди, ИИ способен ускорять изменения до масштабов, которые ранее измерялись десятилетиями, поэтому ключевым является подход, при котором технологии служат человеку, а не наоборот, и в центре стоит благосостояние общества.
В рамках предложенной Индией рамки MANAV (в значении «человек») премьер обозначил пять опор: моральные и этические принципы, подотчетное управление, уважение к национальному суверенитету над данными, доступность и инклюзивность, а также законность и верифицируемость систем ИИ.
Отдельно Моди подчеркнул необходимость противодействия дипфейкам и дезинформации, предложив вводить общие стандарты маркировки цифрового контента, в частности водяные знаки и проверку источника происхождения, а также подчеркнул важность защиты детей при взаимодействии с ИИ.
В качестве примеров практического применения ИИ в Индии он привел цифрового помощника для фермеров «Sarlaben», который, по его словам, предоставляет консультации по здоровью скота и производительности молочного хозяйства, а также инициативы для многоязычных консультаций аграриям, в частности Bharat-VISTAAR.
Премьер-министр также заявил, что в рамках India AI Mission Индия развертывает вычислительную инфраструктуру и национальный репозиторий данных и моделей, чтобы удешевить доступ к мощностям для стартапов и ускорить развитие экосистемы ИИ.
AgriAcademy открывает регистрацию на новый бесплатный практико-ориентированный курс «Применение технологий искусственного интеллекта в аграрном производстве», разработанный для представителей малого и среднего аграрного бизнеса, управленцев агропредприятий, агроконсультантов и технологических специалистов.
Курс создан командой общественной организации «Клуб экспертов», которая принимала участие в открытом конкурсе предложений по разработке учебных онлайн-курсов, проведенном Продовольственной и сельскохозяйственной организацией ООН (ФАО) в партнерстве с Министерством аграрной политики и продовольствия Украины и Министерством образования и науки Украины в 2025 году с целью преодоления дефицита профессиональных знаний и навыков в агросекторе, пищевой и перерабатывающей промышленности с фокусом на представителей малого и среднего бизнеса (МСБ) в Украине.
Аграрный сектор вступает в фазу, где конкурентоспособность определяется не только технологиями производства, но и качеством работы с данными. Если еще несколько лет назад ИИ воспринимался как экспериментальная технология, сегодня он становится базовым инструментом управления урожайностью, ресурсами, рисками и рыночными стратегиями. Новый курс помогает перейти от теоретического понимания ИИ к практическому внедрению с измеримым экономическим результатом.
Что получат участники
По завершении курса слушатели смогут:
понимать, как работают AI-модели в агросекторе;
оценивать экономическую целесообразность внедрения ИИ;
строить простые прототипы моделей прогнозирования урожайности;
работать с мультиисточными данными (сенсоры, спутники, метео, производственные журналы);
формировать дорожную карту цифровой трансформации предприятия;
избегать типичных ошибок внедрения дорогих, но неэффективных цифровых решений.
Программа курса: от базовых принципов к управленческим решениям
Введение. ИИ как новая инфраструктура агропроизводства
Переход от интуитивного управления к data-driven подходам. Как начать с пилота и быстро оценить эффект.
Модуль 1. Возможности искусственного интеллекта для агробизнеса
машинное обучение и генеративный ИИ в агросекторе;
работа с агроданными и сенсорной инфраструктурой;
автоматизация аналитики и управленческих процессов;
формирование data-архитектуры предприятия.
Практика: анализ возможностей внедрения IoT и Big Data в собственном бизнесе.
Модуль 2. Оптимизация ресурсов и повышение производительности
прогноз урожайности и управление климатическими рисками;
использование спутниковых и полевых данных;
оптимизация воды, энергии, биоэнергетических процессов;
построение AI-моделей прогнозирования.
Практика: создание прототипа модели прогноза урожайности на основе мультисенсорных данных.
Модуль 3. Внедрение ИИ в управление предприятием
AI в животноводстве, логистике, сбыте и финансах;
автоматизация KPI и управление цифровыми проектами;
масштабирование и адаптация международного опыта;
оценка ROI цифровых решений.
Практика: разработка плана внедрения ИИ для собственного предприятия.
Главный результат обучения
Курс формирует системное видение использования искусственного интеллекта — от сбора данных до управленческих решений. Участники Agriacademy научатся не просто тестировать технологии, а строить экономически обоснованные цифровые решения для реального агробизнеса.
Авторы и преподаватели курса
К преподаванию привлечены эксперты на стыке ИТ, науки, бизнеса и управления:
Артем Гончаренко – ИТ-предприниматель, президент International Transfer Technology Association, эксперт по технологическому развитию и цифровым системам мониторинга.
Андрей Станько – доктор компьютерных наук, эксперт по IoT, Smart City, мониторинговым системам и устойчивому развитию.
Александр Морозов-Леонов – специалист по AI, исследователь в сфере вычислительных технологий.
Максим Уракин – PhD по экономике, основатель ОО «Клуб экспертов», эксперт по аналитике и экономическим процессам.
Для кого этот курс
владельцы и руководители агропредприятий;
аграрные менеджеры и технологи;
специалисты по цифровизации агросектора;
консультанты и аналитики агрорынка;
представители аграрного МСБ, планирующие цифровую трансформацию.
Как присоединиться
Регистрация уже открыта на платформе AgriAcademy!
Курс станет практическим инструментом для тех, кто стремится перейти от реактивного управления к прогнозной, информационно-ориентированной модели агробизнеса.
Обучение на курсе является бесплатным и открытым для всех зарегистрированных пользователей платформы AgriAcademy.
Участники могут проходить материалы в удобном для себя режиме онлайн, без ограничений по времени, а после успешного завершения финального тестирования получают Сертификат.
Напомним, что AgriAcademy – это бесплатная платформа онлайн-обучения, созданная по инициативе ЕБРР в рамках программы поддержки продовольственной безопасности в Украине. Ее цель – усилить конкурентоспособность и устойчивое развитие сельского хозяйства, которое понесло значительные потери из-за войны.
Создание и управление платформой (включая разработку курсов, учебные туры и т.д.) осуществляется при поддержке и финансировании ЕБРР, а также:
Многостороннего донорского счета ЕБРР для стабилизации и устойчивого роста Украины (доноры: Дания, Финляндия, Франция, Германия, Италия, Япония, Нидерланды, Норвегия, Польша, Швеция, Швейцария, Великобритания, США и Европейский Союз как крупнейший донор);
Республики Ирландия через Фонд содействия малому бизнесу ЕБРР (другие доноры фонда: Италия, Япония, Южная Корея, Люксембург, Норвегия, Швеция, Швейцария, Тайбэй Китай и США);
Сельскохозяйственной и продовольственной организации ООН (ФАО).
Украина по итогам второго полугодия 2025 года заняла 111-е место из 147 экономик в рейтинге распространения ИИ, подготовленном AI Economy Institute компании Microsoft. Согласно данным отчета, показатель AI Diffusion для Украины во втором полугодии 2025 года составил 9,0% против 9,1% в первом полугодии (изменение -0,1 п.п.).
Для сравнения, в ряде стран региона показатель заметно выше: Польша — 28,5%, Румыния — 16,2%, Молдова — 17,0% (H2 2025). В нижней части списка рядом с Украиной находятся, в частности, Беларусь (8,4%) и Россия (8,0%, 119-е место).
Методология исследования описывает показатель как оценку доли трудоспособного населения, активно использующего ИИ-инструменты, на основе обезличенной телеметрии Microsoft и корректировок на доступ к устройствам; авторы также отмечают сильную связь распространения ИИ с уровнем экономического развития.
В первую десятку рейтинга вошли ОАЭ (64,0%), Сингапур (60,9%), Норвегия (46,4%), Ирландия (44,6%), Франция (44,0%), Испания (41,8%), Новая Зеландия (40,5%), Нидерланды (38,9%), Великобритания (38,9%) и Катар (38,3%).
В последней десятке оказались Лаос (6,7%), Армения (6,6%), Шри-Ланка (6,6%), Узбекистан (6,3%), Руанда (6,3%), Куба (6,1%), Афганистан (5,6%), Таджикистан (5,6%), Туркменистан (5,6%) и Камбоджа (5,1%).
