Форум АгроКод 2025 стал площадкой для обсуждения развития агропромышленного комплекса и роли искусственного интеллекта в отрасли. В рамках форума обсуждалось, как цифровые технологии и ИИ-подходы уже сегодня трансформируют сельское хозяйство и формируют основу для его дальнейшего развития. В деловой программе форума приняла участие компания R-Style Softlab, представив практические кейсы применения искусственного интеллекта в агросекторе.
Представители команды R-Style Softlab на форуме рассказали о прикладных задачах агробизнеса и технологиях с понятным экономическим эффектом, показав, что ИИ в агропромышленном комплексе уже перестал быть экспериментальной технологией и становится рабочим инструментом для хозяйств разного масштаба.
Руководитель проектов ИИ R-Style Softlab Руслан Абдуллин рассказал о задаче диагностики заболеваний копыт у крупного рогатого скота с помощью искусственного интеллекта – одной из ключевых причин снижения продуктивности и прямых финансовых потерь хозяйств. Разработанное решение на базе компьютерного зрения позволяет по фотографии определить состояние копыта, оценить степень тяжести заболевания и сразу выдать рекомендации по лечению и профилактике с учётом реальных условий фермы, существенно сокращая время принятия решений и снижая риски запущенных случаев.
«Болезни копыт напрямую влияют на продуктивность и прибыль фермера. Чем позже выявляется проблема, тем выше потери удоя и затраты на лечение. Наша задача – сократить время принятия решения с дней до минут и дать фермеру понятный план действий»,
Продуктовый маркетолог и лидер направления АПК R-Style Softlab Илья Морозов говорил о том, как искусственный интеллект меняет подход к созданию и развитию цифровых продуктов в агросекторе. В качестве примера он привёл кейс платформы RS-Agro, предназначенной для анализа здоровья растений на основе фотографий и ИИ-рекомендаций, а также опыт быстрого создания MVP и применения корпоративного вайбкодинга – культуры прототипирования, при которой продукт, маркетинг и разработка работают в едином контуре и могут оперативно проверять гипотезы без лишней бюрократии.
«Сегодня ИИ позволяет не только решать сложные задачи, но и значительно ускорять путь от идеи к рабочему продукту. Мы показали, что MVP можно собрать за считанные дни и сразу проверить его ценность на практике»