Агритехніка без прем’єр: ставка на AI, а не залізо

На Agritechnica 2025 у Ганновері сталося те, що ще кілька років тому виглядало б як дивина: John Deere вдруге поспіль приїхав без гучних прем’єр тракторів. Замість «нового заліза» компанія показувала виробничі ланцюжки, цифрові рішення, а також 9 проєктів у сфері автономності та альтернативних приводів. Частину оновлень (зокрема вузькоколійні трактори серії 5EN) бренд вирішив презентувати вже після виставки — коли техніка буде готова до відвантаження.

Для України це новина з підтекстом. Бо коли один із найвпливовіших виробників сільгосптехніки відходить від виставкових «прем’єр за календарем», це сигнал: центр ваги зміщується від металу до софту. А софт — це якраз там, де штучний інтелект в агробізнесі України може дати найшвидший ефект уже в сезоні 2026, навіть якщо парк техніки не змінюється.

Чому відсутність «нових тракторів» — це важливо

Ключова думка проста: інновації в агротехніці дедалі частіше виходять не через нову модель, а через новий алгоритм. Якщо техніка стала платформою (як смартфон), то оновлення цінності відбувається через:

• автокерування й точніше позиціювання;
• машинний зір для обприскування/міжряддя;
• аналітику телематики та діагностики;
• інтеграції з ERP/FMS (Farm Management System);
• оптимізацію логістики й завантаження елеваторів.

John Deere прямо пояснює свою логіку: не прив’язувати релізи до виставкових календарів, а випускати рішення тоді, коли вони готові до експлуатації та відвантаження. Я підтримую цей підхід. У полі важливо не те, як продукт виглядає на стенді, а те, чи він стабільно працює під навантаженням, на різних ґрунтах, у різних регіонах.

Що це означає для українських господарств

В українських реаліях 2025–2026 років «прем’єра трактора» часто програє в пріоритетах більш приземленим речам: економії пального, контролю списань, точності внесення, скороченню простоїв, керованості виробництва.

І тут важлива теза: AI-рішення можна впроваджувати поверх існуючого парку техніки. Не обов’язково чекати на новий комбайн, щоб:

• зменшити перекриття при внесенні добрив;
• зловити проблему з двигуном до поломки;
• зробити диференційоване внесення по зонах поля;
• навести лад у обліку виконаних робіт.

Тренд Agritechnica 2025: софт перемагає шоу

Agritechnica традиційно сприймається як «парад техніки». Але дискусія навколо John Deere (і реакція конкурентів на кшталт Fendt) підсвітила інше: виробники більше не зобов’язані робити прем’єри заради прем’єр.

Ще один показовий момент зі статті: John Deere все частіше використовує для презентацій технологій не суто аграрні виставки, а події на кшталт CES. Це теж симптом. Коли агротехніка виходить на технологічні виставки, значить вона вже конкурує софтом, автономністю, сенсорами, даними — а не лише кінськими силами.

Міф: «немає нової техніки — немає прогресу»

Насправді прогрес у полі часто виглядає нудно:

• мінус 3–5% пального на гектар;
• мінус 10–20 хвилин простою на зміні;
• мінус 1 зайвий прохід по полю;
• плюс 1–2% точності дозування.

Це не те, що красиво фотографується на стенді. Але це те, що дає маржу.

Де AI приносить гроші, навіть якщо техніка «стара»

Найкращий сценарій для більшості українських агровиробників на старті 2026 року — підняти ефективність наявної техніки й процесів. Нижче — напрямки, де штучний інтелект у сільському господарстві дає вимірюваний ефект.

1) Точне землеробство: AI + карти + контроль виконання

Відповідь без прикрас: точне землеробство починається не з дронів, а з дисципліни даних. AI може допомогти, коли у вас є:

• нормальні контури полів;
• історія врожайності/NDVI або хоча б супутникові індекси;
• дані про фактичне внесення і швидкість агрегату.

Тоді алгоритми можуть:

• будувати зони продуктивності;
• рахувати економіку диференційованого внесення;
• знаходити аномалії (пропуски, перекриття, «підозрілі» зупинки).

Практичний крок на 30 днів: оберіть 10 «проблемних» полів і зробіть для них базовий пакет даних (контур, культури за 3 роки, супутникові шари, карти внесення). Далі вже є з чим працювати.

2) Розумне обприскування: машинний зір і контроль якості

Навіть без «нового обприскувача» можна підсилити процес:

• камери + комп’ютерний зір для виявлення пропусків і двійників по штанзі;
• аналіз погодних вікон і ризиків знесення;
• підказки оператору щодо швидкості й тиску для стабільної норми.

Для України це болюча тема, бо вартість ЗЗР висока, а помилки внесення швидко перетворюються на прямі втрати.

3) Прогнозування поломок: телематика і предиктивне ТО

Найпростіша «AI-економіка» — менше простоїв у сезон. Алгоритми працюють на даних з CAN-шини/телематики:

• температура, тиск, навантаження;
• аномальні патерни роботи;
• повторювані помилки.

Велика проблема в тому, що дані часто є, але ніхто не приймає рішень. Правило, яке я бачу як робоче: кожна одиниця техніки має мати відповідального за сигнали телематики і 15-хвилинний щотижневий ритуал розбору.

4) Автономність як «план Б» для дефіциту персоналу

У статті згадано 9 проєктів автономності. Для України автономність — не про футуризм, а про дефіцит людей, нічні зміни й безпеку.

Реалістичні сценарії, з яких починають:

• автопілот і контроль рядків на простих операціях;
• напівавтоматичні розвороти, геозони, обмеження швидкості;
• дистанційний моніторинг операторами зміни.

Повна автономність — це довго. Але часткова автономність уже дає ефект через стабільнішу якість роботи.

5) AI в управлінні агробізнесом: план-факт і «сліпі зони»

Якщо говорити про leads (і про реальні потреби), то найчастіше запит звучить так: «Ми хочемо зрозуміти, де втрачаємо гроші». І це правильно.

AI в агробізнесі України найшвидше окупається там, де є багато ручної рутини:

• звірка маршрутів і списань пального;
• план-факт по технологічних операціях;
• контроль підрядників;
• прогноз грошового розриву на сезон.

Один із найкорисніших підходів: побудувати “єдину правду” по полю — коли площа, норми, фактичні внесення, витрати і врожайність зводяться в один зрозумілий дашборд.

Як підготувати господарство до AI (і не потонути в «цифрі»)

Правило номер один: не починайте з “купити платформу”. Починайте з задачі, яку болить.

Чеклист на старт (працює для 80% господарств)

1. Оберіть 2 процеси з найбільшими втратами (пальне, обприскування, простої, логістика).
2. Зафіксуйте базову метрику: наприклад, л/га, га/зміна, % перекриття, години простою.
3. Зберіть дані за 60–90 днів у придатному вигляді (навіть якщо це Excel + телематика).
4. Запустіть пілот на 1 кластері (10–20 тис. га або 1 виробничий підрозділ).
5. Призначте власника процесу з правом змінювати правила, а не просто «дивитися звіти».

Хороший AI-проєкт у полі виглядає так: одна метрика, один відповідальний, один короткий цикл покращення щотижня.

Типові помилки, які я бачу знову і знову

• Прагнення “оцифрувати все” замість конкретного кейсу.
• Дані є, але немає операційних рішень (ніхто не дзвонить механику/агроному за сигналом).
• Немає стандартів: одна й та сама операція фіксується трьома способами.
• Пілот не масштабується, бо немає навчання людей і простих інструкцій.

Що робити Україні, якщо «нового заліза» не завезли

Ось позиція, з якою складно сперечатись: у 2026 році виграють не ті, хто купить найновіший трактор, а ті, хто стабільно виконає технологію дешевше і точніше.

Так, нова техніка потрібна. Але у більшості господарств найближчий резерв — це:

• прозорий облік і контроль виконання;
• підвищення коефіцієнта використання техніки;
• точніші операції на вже наявних агрегатах;
• краща координація «поле–елеватор–логістика».

І саме тут штучний інтелект у сільському господарстві України відпрацьовує інвестиції швидше за будь-які виставкові прем’єри.

Наприкінці року, коли господарства закривають фінмодель і планують сезон, є хороший момент зробити тверезу інвентаризацію: де ви реально сильні, а де втрачаєте на дрібницях щодня.

Якщо хочете, я б почав з простого запитання для вашої команди на планерці: які 3 рішення ми могли б приймати щотижня, якби довіряли своїм даним на 95%? Саме з цього зазвичай і стартує доросла цифровізація.