Як AI підніме експорт яблук України з 5% до 15%

Понад 60% українського врожаю яблук іде на перероблення, 35% продається на внутрішньому свіжому ринку, і лише 5% — на експорт. До війни експортна частка трималась біля 7%, а зараз, за оцінками учасників ринку, часто падає до 2–3%. Це не «поганий рік». Це системна історія про те, як ми втрачаємо маржу там, де вона найбільша — у контрольованій якості, передбачуваній логістиці та вчасно проданому обсязі.

Порівняння з Європою болюче: Польща експортує близько 21% виробництва, Італія — 38%, Франція — 16%, Іспанія — 18%. А Бельгія й Нідерланди (як великі реекспортери) відвантажують назовні 60–70% відносно власного виробництва. Найцікавіше — наші близькі конкуренти: Молдова експортує близько 22%, Сербія — 27%.

Ось моя позиція: у 2026 році підняти експортну частку яблук без цифровізації ланцюга поставок майже нереально. Не через «моду на технології», а через математику: експорт — це гра в точність. І саме тут штучний інтелект у агробізнесі (особливо в садівництві) дає практичну перевагу: прогноз попиту, підбір ринків, план відвантажень, контроль якості, мінімізація втрат, швидші рішення.

Чому Україна експортує так мало: проблема не в яблуках

Ключова причина низького експорту яблук — не обсяг виробництва, а керованість процесу від саду до полиці. Експортний покупець платить за передбачуваність: калібр, забарвлення, залишки ЗЗР у межах норм, стабільний графік, прозора простежуваність партій.

Експорт — це не «знайти покупця», а зібрати ланцюг

Якщо коротко, типові вузькі місця виглядають так:

• Нестача стандартизації якості: різні господарства — різні підходи до сортування, пакування, маркування.
• Нерівномірна якість партій: навіть в одному сховищі партії можуть «роз’їжджатися» за твердістю, BRIX, дефектами.
• Логістична невизначеність: затримки, зміни маршрутів, «вікна» на кордоні, недозавантаження авто/контейнера.
• Відсутність точного плану продажів: яблуко продають тоді, коли «потрібні гроші», а не коли найкраща ціна й найнижчі ризики.

Чому перероблення «з’їдає» маржу

Коли понад 60% йде в перероблення, це часто означає, що частина потенційно експортної якості не дожила до експорту: не встигли відсортувати, не той режим зберігання, не було покупця під конкретний калібр, не зібрали партію потрібного профілю.

І так, переробка потрібна. Але коли вона стає домінуючим каналом, це сигнал: свіжий експортний контур не працює як система.

Де саме AI дає прибуток: 5 точок у ланцюгу поставок

Найкращий спосіб думати про AI в експорті яблук — як про “мозок” над даними виробництва, складу, продажів і логістики. Він не замінює агронома чи експорт-менеджера. Він знімає ручну «інтуїтивну» частину там, де потрібні цифри.

1) Прогноз попиту й ціни по ринках (а не «середня температура»)

AI-моделі можуть прогнозувати попит по країнах/каналах (ритейл, гурт, HoReCa) з урахуванням сезонності, конкуренції та доступної логістики. Практично це означає:

• планувати, які сорти і які калібри варто тримати для експорту;
• заздалегідь розуміти, де буде «вікно ціни» в лютому–квітні;
• уникати продажу в моменті, коли ринок уже «переповнений».

Експортна стратегія без прогнозу — це ставок на удачу. AI прибирає удачу з бюджету.

2) Оптимізація зберігання: коли продавати саме цю партію

Яблуко — продукт часу. Одна й та сама партія може бути придатною для преміального свіжого експорту в січні та перетворитися на переробку в березні, якщо режим або план реалізації хибні.

AI тут працює як система пріоритизації партій:

• оцінює ризик втрати якості за показниками зберігання (температура, вологість, CO₂/O₂, історія партії);
• підказує, яку партію відвантажувати першою;
• попереджає про «зони ризику» (наприклад, де ймовірно зросте відсоток внутрішніх дефектів).

3) Комп’ютерний зір для сортування: менше браку — більше експортного класу

Для експорту критично зменшити частку рекламацій. Комп’ютерний зір на лінії сортування допомагає:

• стабільніше відділяти експортний клас від внутрішнього;
• фіксувати дефекти (побиття, парша, підшкірні плями) однаково, без «людського фактору»;
• формувати однорідні партії під вимоги покупця.

Навіть якщо не купувати дорогу лінію одразу, багато компаній починають з простішого: камер + базової аналітики, щоб хоча б вимірювати, де й чому виникають втрати якості.

4) AI-планування логістики: повне завантаження і менше простоїв

Експорт яблук — це витрати на паливо, тарифи, простої та ризик зриву графіка. AI-модуль планування (або розумна аналітика на базі ERP/CRM) дає:

• підбір найвигідніших маршрутів під дедлайни;
• консолідацію партій так, щоб закривати машину/контейнер без «повітря»;
• симуляцію сценаріїв: що буде з маржею, якщо затримка на 48 годин, якщо зміниться тариф, якщо зрушиться відвантаження.

5) Простежуваність (traceability) як експортний аргумент

Для частини імпортерів простежуваність — не «плюс», а вимога. AI тут не стільки «магія», скільки дисципліна даних:

• партія пов’язана з блоком саду, датою збору, обробками, режимами зберігання;
• рекламації розслідуються швидко (і це знижує втрати);
• з’являється доказова база для переговорів із покупцем.

Практичний план на 90 днів: як почати, якщо ви не IT-компанія

Найрозумніший старт — не з купівлі “AI-платформи”, а з наведення порядку в даних і одного пілотного кейсу. Я бачив, як господарства «згорали» на цифровізації, бо хотіли одразу все. Краще — швидкий цикл: дані → рішення → економічний ефект.

Крок 1. Зробіть “карту втрат” по сезону

За 1–2 тижні зберіть цифри (навіть у таблиці):

• частка браку на сортуванні по сортах;
• втрати в сховищі по партіях;
• рекламації/повернення;
• недовантаження в логістиці;
• різниця ціни між експортом і внутрішнім продажем.

Мета: знайти 1–2 точки, де втрати найбільші.

Крок 2. Виберіть один AI-пілот із швидкою окупністю

Для яблука найчастіше «вистрілюють» такі пілоти:

1. Прогноз продажів і план відвантажень на 8–12 тижнів.
2. Розумна пріоритизація партій у сховищі (що відвантажувати першим).
3. Контроль якості на сортуванні (хоча б аналітика дефектів).

Крок 3. Визначте KPI, які не можна «підмалювати»

Оберіть 3–5 показників, які прямо б’ють у прибуток:

• частка експорту у валовому обсязі (ціль: +3–5 п.п. за сезон);
• частка експортного класу після сортування;
• відсоток рекламацій;
• втрати якості в сховищі;
• логістична собівартість на тонну.

Крок 4. Призначте власника процесу (це важливіше за софт)

AI-проєкти провалюються не через алгоритми, а через те, що «ніхто не відповідає». Потрібен один відповідальний з боку бізнесу: за дані, за рішення, за дисципліну.

Поширені запитання, які чую від садівників

Чи можна підняти експорт яблук без великих інвестицій?

Так. Почніть із аналітики та планування, використовуючи наявні дані зі складу, продажів і сортування. Великі капітальні вкладення (лінії, сенсори, модернізація сховищ) краще робити після пілоту, коли видно ефект.

AI потрібен тільки великим виробникам?

Ні. Малим і середнім господарствам AI часто потрібен навіть більше, бо помилка з партією чи відвантаженням для них болючіша. Реалістичний шлях — кооперація: спільний експортний контур, спільне планування партій і логістики.

Який результат вважати реалістичним у 2026 сезоні?

Реалістична мета для компанії, яка системно підходить до якості й планування: підняти експортну частку з 5% до 10–15% за 1–2 сезони. Для ринку в цілому це складніше, але точково — абсолютно досяжно.

Експорт яблук у 2026: переможе той, хто керує точністю

Україна має садівників, сорти, досвід і бажання рости. Але статистика з часткою експорту — холодний душ: поки ми продаємо мало і часто запізно. Молдова й Сербія показують, що навіть із виробництвом близько 500 тис. тонн на рік можна тримати експорт на рівні 20–27%. Отже, питання не в «неможливості», а в організації.

У серії матеріалів «Як штучний інтелект змінює сільське господарство та агробізнес в Україні» я постійно повертаюсь до однієї думки: AI не створює якість із повітря, він робить її керованою. А керованість у яблуці — це прямий шлях до більшої експортної частки й стабільної маржі.

Якщо ви плануєте експорт у 2026 сезоні, спробуйте простий тест: чи можете ви за 10 хвилин відповісти, які 10 партій у сховищі треба продати першими, куди саме і чому? Якщо відповідь «ні», у вас уже є перший, дуже конкретний кейс для AI.