Як збільшити експорт яблук України за допомогою AI

Україна продає за кордон лише близько 5% свого врожаю яблук, тоді як понад 60% іде на перероблення, а 35% залишається на внутрішньому свіжому ринку. Для порівняння, Польща експортує 21%, Італія — 38%, Франція — 16%, Іспанія — 18%. Навіть наші найближчі конкуренти з подібними масштабами виробництва — Молдова (22%) і Сербія (27%) — продають назовні кратно більше.

Цифри неприємні, але корисні: вони чітко показують, що проблема не в тому, що «Україна не вміє вирощувати яблука». Проблема в тому, що експорт — це система, де помилка на будь-якій ланці (якість, калібр, сортування, холод, прогноз попиту, контракти, логістика) швидко перетворює товар на «переробку».

У серії матеріалів «Як штучний інтелект змінює сільське господарство та агробізнес в Україні» я постійно бачу один і той самий патерн: AI дає результат не тоді, коли «поставили нейромережу», а коли з’єднали виробництво з ринком даними. Для яблук це означає просту річ: більше прогнозованості — менше втрат — вища частка експорту.

Чому Україна експортує так мало яблук (і це не про «невезіння»)

Коротка відповідь: експорт вимагає стабільної якості партій і керованого ланцюга поставок, а ці дві речі в нас часто розірвані між садом, сортувальною лінією та комерцією.

За даними, озвученими Володимиром Гуржієм (USPA Fruit), довоєнна частка експорту була близько 7%, а зараз — 2–3%. Це натякає на дві реальності одночасно:

• конкуренція та вимоги ринків зросли, а допуск до полиці став складнішим;
• частина виробників стала обережнішою й «скидає ризик» у переробку, бо це швидше і менш вибагливо до стандартизації.

Експорт — це не «знайти покупця», а тримати планку 20 тижнів

Багато хто сприймає експорт як переговори й документи. Насправді експорт яблук — це здатність регулярно відвантажувати партії однакових параметрів: калібр, колір, твердість, brix, відсутність дефектів, правильна передпродажна підготовка, стабільний холодовий ланцюг.

Як тільки зникає стабільність, відвантаження зупиняються, а яблуко йде туди, де вимоги нижчі. Найчастіше — в переробку.

Маркетинг у ЄС — це дані, а не слоган на коробці

У статті звучить важлива думка: країни-експортери «добре розуміються на маркетингу», і це «дещо глибше, вибудуване десятиліттями». Я б сказав ще пряміше: у них маркетинг — це аналітика попиту + планування виробництва + управління якістю. І це якраз зона, де AI може швидко скоротити відставання.

Де саме AI додає експортну частку: 5 практичних сценаріїв

Коротка відповідь: AI піднімає експорт не магією, а тим, що зменшує невизначеність у якості, обсягах і продажах.

Нижче — п’ять сценаріїв, які реально «прошивають» ланцюг від саду до контракту.

1) Прогноз врожайності та калібру: менше сюрпризів — більше контрактів

Експортеру важливо знати не тільки «скільки тонн буде», а й який буде розподіл за калібром і класом. Саме це вирішує, чи є сенс у контрактах під конкретні ринки.

AI-модель може будувати прогноз на основі:

• історичних даних по кварталах/ділянках (врожайність, калібр, якість);
• погодних рядів і фенології;
• супутникових індексів вегетації та неоднорідності саду;
• польових оглядів зі смартфона (фото плодів, дефекти, зав’язь).

Практичний ефект: ви раніше розумієте, де буде “експортний” товар, і не змішуєте його з проблемними зонами під час збирання.

2) Комп’ютерний зір на сортуванні: стабільність партій без «людського фактора»

Лінії з оптичною оцінкою давно відомі. Але зараз різниця в тому, що комп’ютерний зір + AI:

• точніше відділяє мікродефекти (підшкірні плями, пошкодження, сліди тиску);
• вчиться на конкретних сортах і ваших умовах зберігання;
• підлаштовує пороги під вимоги різних клієнтів (ретейл vs трейдер).

Це прямо впливає на експорт: якщо партія «пливе» по якості, рекламації з’їдають маржу швидше, ніж ви встигаєте зробити друге відвантаження.

3) Розумне зберігання: AI як диспетчер холодильника

Експорт яблук — це часто продаж не в день збирання, а через місяці зберігання. Тут AI працює як система раннього попередження:

• прогнозує ризик фізіологічних розладів під конкретний сорт і партію;
• радить режими зберігання (температура, газове середовище) на основі якості при закладанні;
• сигналізує, які партії треба продавати першими.

Один чіткий принцип: експорт любить передбачувану якість, а не героїчне “витягнули якось”.

4) Прогноз попиту та цін: продажі стають планом, а не азартом

Український агробізнес часто продає яблука реактивно: «сьогодні така ціна — поїхали». У ЄС і у великих постачальників підхід інший: вони керують портфелем ринків і каналів.

AI-аналітика продажів може:

• будувати прогноз попиту по країнах/мережах/калібрах;
• підказувати, куди вигідніше спрямувати партію з урахуванням логістики й втрат;
• попереджати про “вікна” у конкурентів (коли у них закінчується товар або падає якість).

Це не замінює експорт-менеджера, але прибирає хаос і дає аргументи для переговорів.

5) Оптимізація логістики й відповідності вимогам: менше простоїв на кордоні

Експорт — це ще й документи, простежуваність, температурні режими, пакування, маркування, інколи — специфічні вимоги мереж.

AI у ланцюгу поставок (supply chain) найкраще працює як система контролю виконання:

• зводить дані з саду, складу, сортування, відвантаження;
• автоматично формує «паспорт партії» (по суті — цифрову простежуваність);
• контролює критичні точки (температура в дорозі, час на рампі, завантаження).

Результат для експорту простий: менше відхилень — менше повернень — вища повторюваність контрактів.

Що робити виробнику вже цього сезону: план з 6 кроків

Коротка відповідь: починайте не з «великої AI-платформи», а з однієї метрики, яка впливає на експортну частку.

Ось робоча послідовність, яку я б радив садівничим господарствам у кінці грудня 2025 — на старті планування сезону 2026:

1. Розділіть сад на зони якості (навіть грубо) і зафіксуйте історичні дані: врожайність, калібр, дефекти, переробка/свіжий/експорт.
2. Введіть стандарти оцінки партій при закладанні в холодильник: твердість, brix, основні дефекти, дата збирання, ділянка.
3. Налаштуйте цифровий облік партій (не обов’язково ERP — інколи достатньо дисциплінованих скан-етикеток + таблиць).
4. Виберіть один AI-кейс на сезон:
   • комп’ютерний зір на сортуванні, або
   • прогноз калібру/врожайності, або
   • ранжування партій на зберіганні.
5. Підв’яжіть це до продажів: не просто «оптимізували якість», а «збільшили частку партій класу X під експорт».
6. Порахуйте економіку: маржа експорту мінус додаткові витрати (сортування, пакування, логістика, ризики). AI має бути в P&L, а не в презентації.

Сильна позиція, яку я відстоюю: експорт яблук не виростає з мотивації — він виростає з керованості процесів. AI — це спосіб зробити керованість дешевшою і швидшою.

Поширені питання, які зазвичай зупиняють впровадження AI

«AI — це тільки для великих садів?»

Ні. Малим і середнім господарствам AI часто потрібен навіть більше, бо у них менше запасу міцності на помилки. Просто починати треба з вузьких задач: контроль якості, облік партій, прогноз.

«Що важливіше: врожайність чи експорт?»

Експорт. Висока врожайність без збуту потрібного класу часто збільшує частку переробки. Правильна логіка — підтягувати агротехнологію під вимоги ринку, а не навпаки.

«Який KPI ставити, щоб не обманути себе?»

Найкращий KPI для цієї теми: частка яблук, проданих на експорт, від загального врожаю (або від сегменту “на свіжий ринок”). Другий KPI — частка рекламацій/повернень.

Куди реально може вирости експортна частка (і що має статися)

Коротка відповідь: щоб вийти з 2–5% до двозначних показників, Україна має навчитися робити дві речі стабільно — якість партій і маркетинг на основі даних.

Польща, Італія чи Нідерланди продають більше не тому, що їх яблуко «чарівніше». Вони сильні в системності: стандарти, сортування, планування, контракти, бренд і логістика. Українським виробникам не потрібно копіювати все. Потрібно чесно відповісти: де ми втрачаємо експортний клас — у саду, на сортуванні чи в продажах — і закрити цю діру даними.

Якщо ви зараз плануєте сезон 2026, правильний момент, щоб поставити питання не «як виростити більше», а «як продати більше на експорт і менше віддати в переробку». І так, у 2026 це питання майже завжди впирається в AI-аналітику, комп’ютерний зір та цифровий ланцюг поставок.

Хочете, щоб ваша експортна стратегія перестала бути лотереєю? З чого ви почнете: з прогнозу калібру, контролю якості на сортуванні чи з цифрового обліку партій?