CC BY
15
процесса и с другой стороны есть неопределенность в понимании результата, в таком случае многие из вариантов гибридизации могут быть полезны и позволяют решить одновременно обе задачи.
Причинами потенциального положительного влияния гибридных подходов к управлению на повышение устойчивости региональных экономических систем или одними из их преимуществ являются:
1. Обеспечение возможности эффективной адаптации к изменениям и сохранения контроля над процессами в РЭС, благодаря сочетанию гибкости и формализованной структуры [5].
2. Тесное взаимодействие всех участников проекта или процесса позволяет достигать прозрачности в отчётности и выполнении работ, а также повышения мотивированности государственных служащих РОИВ.
3. Применение структурированного подхода для критически важных элементов проекта или процесса РОИВ и более гибкий подход для второстепенных задач, позволяют осуществлять эффективное распределение ресурсов и сокращает трудозатраты РОИВ.
4. Объединение методологий управления позволяет добиваться снижения рисков: проектный офис контролирует наиболее значимые этапы проекта, не лишая команду свободы при выполнении своих задач.
Источники:
1. Алферов П.А. Современные подходы управления проектами: возможности и ограничения / П.А. Алферов // Омские научные чтения: материалы VI Всероссийской научной конференции, Омск, 01-28 февраля 2024 года. Омск: Омский государственный университет им. Ф.М. Достоевского. 2024. С. 185-192. EDN IUPHVH.
2. Дмитриева М.А. Цифровые тренды в стратегическом управлении и существующие ИТ-риски / М.А. Дмитриева, Ю.Н. Шедько // Управленческие науки. 2023. № 13 (2). С. 6-15. DOI: 10.26794/2304-022X-2023-13-2-6-15.
3. Моисеев И. Внедрение проектного управления в государственном секторе // Эксперт БФТ : сетевой журн. 2017. URL: https://bftcom.com/expert-bft/3588/ (дата обращения: 17.04.2024).
4. Панина О.В. Модель реализации стратегии цифровой трансформации государственного управления в Российской Федерации / О.В. Панина // Менеджмент и бизнес-администрирование. 2023. № 2. С. 85-96. DOI 10.33983/2075-1826-2023-2-85-96.
5. Созонов Д. Гибридный подход к управлению проектами: как одновременно работать с классическими и гибкими методологиями // ECM-Joumal — портал о цифровизации, электронном документообороте и бизнес-процессах. 2024. URL: https://ecm-joumal.ru/material/gibridnyjj-podkhod-kak-odnovremenno-rabotat-s-klassicheskimi-i-gibkimi-metodologijami (дата обращения: 15.04.2024).
6. Суряднов В.В. Взаимосвязанность цифровой трансформации и внедрения гибридных подходов к управлению в региональных экономических системах / В.В. Суряднов // Вестник евразийской науки. 2023. Т. 15. № 5. DOI: 10.15862/83ECVN523.
7. Текущее состояние и тенденции развития проектного управления в России 2024. Официальный сайт Центра оценки и развития проектного управления // Официальный сайт АНО «Центр оценки и развития проектного управления». 2024. URL: https://www.isopm.ru/download/Otchet_B1.pdf (дата обращения: 15.04.2024).
8. Устойчивость региональной экономической системы: институциональные и финансовые факторы. Монография / Ю.В. Коречков, В.А. Кваша, А.П. Соколов, Р.В. Колесов, С.А. Сироткин, М.В. Овчинникова. Ярославль: Аверс Плюс, 2023. 164 с.
9. Цифровая трансформация является одной из пяти национальных целей развития страны до 2030 года // Официальный сайт Аналитического центра при Правительстве РФ. 2024. URL: https://ac.gov.ru/news/page/cifrovaa-transformacia-avlaetsa-odnoj-iz-pati-nacionalnyh-celej-razvitia-strany-do-2030-goda-27696?ysclid=lwjdk9e54z360792317 (дата обращения: 16.04.2024).
10. Шаталова О.И. Понятие и сущность устойчивости региональных экономических систем / О.И. Шаталова // Научное обозрение. Серия 1: Экономика и право. 2023. № 4. С. 10-20. DOI 10.26653/2076-4650-2023-04-01.
11. Эксперт ПИУ РАНХиГС о цифровизации как инструменте развития государства и общества // Официальный сайт Администрации Вольского муниципального района Саратовской области. 2024. URL: http://вольск.рф/about/info/news/5544/ (дата обращения: 20.04.2024).
EDN: PGCXRW
С.В. Сухорукое - старший преподаватель, Сибирский институт управления - филиал Российской академии народного хозяйства и государственной службы при Президенте Российской Федерации, Новосибирск, Россия, [email protected],
5.V. Sukhorukov - senior lecturer, Siberian Institute of Management - branch of the Russian Academy of National Economy and Public Administration under the President of the Russian Federation, Novosibirsk, Russia;
Р.Б. Яковлев - старший преподаватель, Сибирский институт управления - филиал Российской академии народного хозяйства и государственной службы при Президенте Российской Федерации, Новосибирск, Россия, [email protected],
R.B. Yakovlev - senior lecturer, Siberian Institute of Management - branch of the Russian Academy of National Economy and Public Administration under the President of the Russian Federation, Novosibirsk, Russia.
ТЕХНОЛОГИИ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА ДЛЯ СЕЛЬСКОГО ХОЗЯЙСТВА В РЕГИОНЕ ARTIFICIAL INTELLIGENCE TECHNOLOGIES FOR AGRICULTURE IN THE REGION
Аннотация. Актуальность рассматриваемой в статье проблемы обусловлена ролью внедрения искусственного интеллекта в сельское хозяйство, как одного из основных драйверов роста отрасли. Развитие цифровых технологий и искусственного интеллекта, в частности, значительно оказывает влияние на сферу экономики в том числе. Технологии искусственного интеллекта имеют огромный потенциал для улучшения эффективности сельского хозяйства в регионах. Они могут применяться для оптимизации процессов управления ресурсами, прогнозирования урожайности, мониторинга состояния почвы и растений, автоматизации сельскохозяйственных операций и принятия решений, что помогает увеличить урожайность, снизить затраты на производство, улучшить качество продукции и минимизировать негативное воздействие на окружающую среду. В результате использование технологий искусственного интеллекта способствует устойчивому развитию сельского хозяйства в регионах, повышению доходов фермеров и обеспечению продовольственной безопасности.
Absrtract. The relevance of the problem discussed in the article is due to the role of the introduction of artificial intelligence in agriculture, as one of the main drivers of industry growth. The development of digital technologies and artificial intelligence, in particular, has a significant impact on the economic sphere as well. Artificial intelligence technologies have enormous potential to improve the efficiency of agriculture in the regions. They can be used to optimize resource management processes, predict yields, monitor soil and plant health, automate agricultural operations and make decisions that help increase yields, reduce production costs, improve product quality and minimize negative environmental impacts. As a result, the use of artificial intelligence technologies contributes to the sustainable development of agriculture in the regions, increasing farmers' incomes and ensuring food security.
Ключевые слова: сельское хозяйство, цифровизация, искусственный интеллект, технологии искусственного интеллекта, роботизация, машинное обучение.
Keywords: agriculture, digitalization, artificial intelligence, artificial intelligence technologies, robotization, machine learning.
Применение современных технологий искусственного интеллекта для сельского хозяйства в регионах является актуальным и важным направлением развития, а сельское хозяйство играет ключевую роль в обеспе-
чении продовольственной безопасности и устойчивого развития регионов, и новейшие технологии могут существенно повысить его эффективность. Поэтому использование искусственного интеллекта в сельском хозяйстве позволяет улучшить процессы управления ресурсами, оптимизировать производственные операции, повысить эффективность прогнозирования урожайности, управлять качеством почвы и растений, а также улучшить мониторинг состояния сельскохозяйственных угодий. Все это ведет к более высокой производительности, сокращению затрат и минимизации негативного воздействия на окружающую среду, а также его использование может способствовать повышению квалификации сельскохозяйственных работников, улучшению качества продукции и обеспечению стабильности поставок сельскохозяйственной продукции.
Особенно актуально внедрение технологий искусственного интеллекта в сельском хозяйстве регионов в контексте государственной поддержки устойчивого развития сельских территорий, увеличения производительности и обеспечения продовольственной безопасности.
Технологии искусственного интеллекта (ИИ) - технологии, основанные на использовании искусственного интеллекта, включая компьютерное зрение, обработку естественного языка, распознавание и синтез речи, интеллектуальную поддержку принятия решений и перспективные методы искусственного интеллекта [1]. Эти цифровые технологии позволяют достичь повышения эффективности и производительности труда, с помощью автоматизации разных процессов и задач за счет реализации потенциала больших данных.
В настоящее время разработка, внедрение и эксплуатация технологий ИИ является одним из наиболее актуальных векторов развития 1Т-индустрии в процессе цифровой трансформации в Российской Федерации. Актуальность и востребованность технологии ИИ обусловлена увеличением совокупных вычислительных мощностей компьютерного парка, появлением высокопроизводительных нейро- и графических процессоров, развитием технологий облачных вычислений и концепции «гибридных облаков». Появились новые возможности обработки больших данных, растёт потребность в автоматизации и интеллектуализации бизнес-процессов, в т.ч. и в сельском хозяйстве.
Технологии искусственного интеллекта (ИИ) уже активно применяются в сельском хозяйстве, и их применение может быть ключевым фактором для улучшения эффективности и устойчивости сельскохозяйственного производства, несколько способов применения ИИ в сельском хозяйстве приведены на рисунке 1.
Рисунок 1 - Возможности применения искусственного интеллекта в сельском хозяйстве региона
Использование технологий ИИ в сельском хозяйстве может значительно повысить его эффективность, устойчивость и уменьшить негативное воздействие на окружающую среду, а в сельском хозяйстве могут быть использованы для таких инструментов как прогнозирование урожайности, оптимизации использования ресурсов, мониторинга состояния почвы и растений, а также для автоматизации процессов управления фермой и другие.
В частности, с помощью анализа данных и машинного обучения можно разрабатывать более точные модели прогнозирования погоды и климатических условий для оптимизации земледелия, кроме того, современные технологии ИИ могут быть использованы для определения оптимальных условий для выращивания определенных культур, контроля за заболеваниями растений и предотвращения вредителей.
Что касается автономных сельскохозяйственных машин, то их оснащение технологиями машинного обучения, могут применяться для автоматизации процессов посева, уборки и ухода за посевами, что позволит сельским хозяйственным предприятиям значительно увеличить производительность труда, так эффективное использование технологий ИИ в сельском хозяйстве в регионах не только увеличит его эффективность и прибыльность, но также поможет сократить потребление ресурсов, уменьшить негативное воздействие на окружающую среду и сделать процессы производства продовольствия более устойчивыми.
Согласно прогнозам международной исследовательской компании IDC, к 2024 году объем мирового рынка ИИ достигнет отметки в 500 млрд USD [2]. По оценкам специалистов аналитической компании Gartner, пандемия коронавируса способствовала ускорению темпов развития технологий ИИ во всем мире, разрабатывающие ИИ-решения стартапы привлекли более 73 млрд USD в 4 квартале 2020 года, что на 15 млрд USD больше, чем за аналогичный период 2019 года [3]. Согласно прогнозам консалтинговой компании PwC, внедрение технологий ИИ во всех отраслях мировой экономики к 2030 году будет способствовать увеличению объема глобального рынка товаров [3].
В настоящее время современные организации сельского хозяйства всего мира осуществляют переход к цифровым технологиям и автоматизированным системам для повышения производительности, оптимизации ресурсов и улучшения управления процессами, что включает в себя использование датчиков для мониторинга почвы, климата и растений, применение автономных технологий для уборки урожая, использование дронов для мониторинга полей и принятия решений на основе анализа данных. Определенно цифровые технологии также помогают сельскохозяйственным организациям улучшать свою точность и эффективность при планировании посевов, управлении скотом, организации логистики и многое другое. Также подобные инновации помогают снижать издержки, увеличивать урожайность, улучшать качество продукции и в целом повышать эффективность развития сельскохозяйственного предприятия, а также позволяют следить за соответствием нормам безопасности и устойчивости окружающей среды (рисунок 1).
В нашей стране с 2019 года реализуется «Национальная программа «Цифровая экономика Российской Федерации» (далее - Национальная программа) [4]. Для расширения сфер практического применения ИИ, Указом Президента Российской Федерации была утверждена национальная стратегия развития искусственного интеллекта на период до 2030 года, определяющая основные цели развития ИИ. На основании данного указа Правительство Российской Федерации разработало и утвердило федеральный проект «Искусственный интеллект», в рамках которого будет осуществляться финансирование поддержки проектов в сфере ИИ.
К числу задач федерального проекта «Искусственный интеллект» относится создание условий для использования продуктов и услуг, основанных на преимущественно отечественных технологии ИИ, обеспечивающих качественно новый уровень эффективности деятельности (рисунок 2).
Рисунок 2 - Задачи применения искусственного интеллекта для предприятий сельского хозяйства
Эти задачи направлены на повышение эффективности и производительности сельского хозяйства с помощью современных технологий и искусственного интеллекта. На реализацию целей до 2024 года планируется выделить 5,26 млрд руб. В части, касающейся сельского хозяйства, Национальной программой определяется задача постепенного перехода к «цифровому сельскому хозяйству», «точному земледелию», масштабирования использования цифровых технологий. Предполагается, что это может к 2024 году: увеличить вклад сельского хозяйства в ВВП страны до 5,9 трлн руб.; повысить экспортный потенциал отрасли до 45 млрд USD, путём значительного повышения эффективности сельхозпроизводства [4].
Также, Министерством сельского хозяйства РФ реализуется Ведомственный проект «Цифровое сельское хозяйство», главной целью которого является внедрение цифровых технологий и платформенных решений для обеспечения технологического прорыва в АПК и достижения роста производительности на «цифровых» сельскохозяйственных предприятиях в 2 раза к 2024 году [5].
«Интерес к технологии ИИ виден на примере резкого увеличения количества публикаций по теме применения данных технологий в сельском хозяйстве в наукометрических базах Scopus/Web of Science. В процессе исследования выявлена в общей сложности 1141 такая статья, опубликованная с 2008 по 2018 годы» [3]. При этом наибольший прирост (в 1,6 раза по сравнению с предыдущим годом) наблюдался в 2018 году [3]. По итогам только одного 2020 года российскими авторами были опубликованы 554 научные статьи в области применения ИИ в сельском хозяйстве в журналах, индексируемых в Scopus/Web of Science, тем самым заняв 15-е место в мире по количеству публикаций в этой сфере. Также, в 2020 году российскими учеными было подано 39 патентных заявок на изобретения в сфере разработки ИИ-решений для сельского хозяйства.
Особое значение среди цифровых технологий приобретают технологии искусственного интеллекта, а технологии искусственного интеллекта (ИИ) имеют особое значение для сельского хозяйства, основные причины указаны на рисунке 3.
Рисунок 3 - Особенности применения искусственного интеллекта для сельскохозяйственных предприятий в регионах
Поскольку технологии искусственного интеллекта играют ключевую роль в современном сельском хозяйстве, способствуя повышению эффективности, устойчивости и конкурентоспособности отрасли, то именно современные представления об искусственном интеллекте определяют, что искусственный интеллект лишен сознания, он не способен приспосабливаться к нестандартным ситуациям. ИИ не понимает и не умеет применять абстрактные концепции и использовать знания для управления окружающей средой [1]. Тем не менее, искусственный интеллект способен изучать, сопоставлять и анализировать практически неограниченные массивы данных. В этом ИИ значительно превосходит человеческие возможности - алгоритмы ИИ способны обрабатывать большие объёмы данных в течение длительного времени, в то время как мыслительные возможности человека ограничены физиологическими особенностями организма и невозможностью использовать потенциал головного мозга на 100 %.
Технологии ИИ в том или ином виде применяются при анализе больших данных, в интернете вещей, используются в робототехнике. Искусственный интеллект играет важную роль в управлении жизненным циклом информации и обработки больших объёмов данных. технологии ИИ применяются в различных отраслях народного хозяйства, в том числе в сельском хозяйстве. технологии ИИ могут применяться в различных областях сельскохозяйственного производства. Среди способов применения инновационных технологий в сфере сельского хозяйства целесообразно выделить два основных направления внедрения технологии ИИ:
- технологии «точного земледелия» - совокупность решений для автоматизации процессов наблюдения, измерения и принятия мер в случае качественных и количественных отклонений показателей в рамках выращивания сельскохозяйственных культур (IoT, спутниковая система навигации (GPS), географические информационные системы (GIS), технологии оценки урожайности, дистанционного зондирования Земли и пр.) (рисунок 4);
- решения для мониторинга состояния здоровья домашнего скота, а именно - показателей жизнедеятельности, уровня повседневной активности, потребления корма и т.д.
Рисунок 4 - Искусственный интеллект в технологиях «точного земледелия»
Для сбора информации могут использоваться БПЛА или статичные датчики и сенсоры, оснащенные функцией компьютерного зрения, а для аналитики данных обычно используются методы машинного обучения и алгоритмы нейросетей.
Технологии ИИ выполняют функцию интеллекта при проведении работ в сельском хозяйстве, делая абстрактные умозаключения, распознавая образы, осуществляя действия в условиях недостатка информации, проявляя творчество и самообучение. Результатом применения технологии ИИ становятся:
Рассмотрим практику применения технологии ИИ в сельском хозяйстве. Имеется опыт использования технологий ИИ.
С помощью методов машинного обучения обрабатывается большое количество поступающих данных о развитии растений, чтобы точно прогнозировать их урожайность [6]. В одном из исследований, которое использовалось для прогнозирования урожайности, авторы разработали систему машинного зрения для сбора вишни [4]. Основная цель этой системы - снижение доли ручного труда при сборе урожая, сортировке и погрузочно-разгрузочных работах.
В другом исследовании авторы разработали систему геопозиционирования урожайности цитрусовых [7]. Цель исследования состояла в том, чтобы предоставить производителям конкретную информацию об урожайности в зависимости от участка и оптимизировать посадки с учётом урожайности и прибыли.
Российская компания «CognitivePilot» представила в 2021 году решение, оптимизирующее процесс сбора урожая. Cognitive Agro Pilot - робот-помощник, который помогает в управлении техникой и контроле качества уборки и обработки урожая. В этой системе используются нейронные сети, ELM и иные технологии ИИ, которые распознают участки нескошенной культуры, деревья, опоры и разные другие препятствия.
В 2020 году компания «СиСорт» (Россия) разработало ИИ-решение для автоматизированного подбора параметров сортировки для фотосепараторов с использованием алгоритмов ELM. Продукт используется для сортировки сыпучих продуктов по цвету, форме, текстуре, внутреннему содержанию с помощью технологий компьютерного зрения. Система «обучена» на изображениях эталонной продукции и сорной фракции, после подбора признаков деления объектов по их изображениям устанавливает необходимые параметры сортировки.
Информация о структуре и состоянии почвы является важной для принятия эффективных управленческих решений. На практике также применяется немецкое решение «Plantix», которое включает анализ данных, поступающих от размещенных в почве датчиков, БПЛА или с камер смартфонов. После обработки собранных данных обнаруживаются дефективные участки почвы и определяется количество питательных веществ в ней. Решение помогает агрономам определить вид и количество удобрений на каждом участке земли, чтобы сделать почву более пригодной для выращивания определённой культуры [6].
Некоторые исследования по применению технологий искусственного интеллекта посвящены выявлению болезней животных и растений, а также разработке методов их лечения. Искусственный интеллект может быть использован для анализа медицинских данных о заболеваниях животных и растений, выявления патологий на ранних стадиях, предсказания возможных осложнений и выбора оптимального лечения. Одним из примеров такого применения искусственного интеллекта является разработка системы диагностики болезней у животных на основе анализа клинических данных, результатов лабораторных исследований и изображений различных тканей и органов. Такая система может помочь ветеринарным врачам быстро и точно поставить диагноз и назначить лечение, также искусственный интеллект может быть использован для анализа данных о заболеваниях растений, таких как грибковые заболевания, вирусные инфекции, заболевания почвы и др. На основе этих данных можно разрабатывать методы борьбы с болезнями растений, оптимизировать процессы их выращивания и снижать урожайность.
Таким образом, применение технологий искусственного интеллекта в ветеринарии и сельском хозяйстве может существенно улучшить диагностику и лечение болезней животных и растений, повысить производительность и устойчивость сельскохозяйственных культур к различным внешним факторам.
ИИ-решение eAgronom (Эстония) - это цифровая платформа, предоставляющая набор инструментов, предназначенных для управления и контроля работы сельхозпредприятий в режиме реального времени. Предприятие может использовать технологии планирования посевов на базе ИИ, что позволит сократить использование гербицидов, пестицидов и иных удобрений на 25-35%, а также повысить урожайность на 3-4%. Алгоритмы ИИ также позволяют изучить фотографии семян и сравнить их с «эталонными» изображениями здоровых семян с целью определения их качества и, при необходимости, типа культуры [8].
В животноводстве применение технологий искусственного интеллекта становится все более распространенным для оптимизации производственных процессов и увеличения эффективности. Одним из применений искусственного интеллекта в животноводстве - это автоматизация процессов ухода за животными, например, системы мониторинга помогают отслеживать здоровье и поведение животных, определять оптимальное время для оплодотворения или выявлять признаки заболеваний. Другое применение искусственного интеллекта - это оптимизация кормления животных. Системы умного кормления могут анализировать данные о потреблении корма, активности животных и погодных условиях для оптимизации рационов и повышения производительности. Также искусственный интеллект можно использовать для улучшения генетики животных. Алгоритмы машинного обучения помогают анализировать генетические данные и прогнозировать наилучшие спаривания для получения потомства с оптимальными характеристиками.
Такие инновации позволяют животноводам повысить эффективность производства, улучшить условия для животных и сократить затраты, делая производство более устойчивым и конкурентоспособным.
Результатом внедрения технологии ИИ является и повышение эффективности и скорости принятия управленческих решений. Возможности технологии ИИ более точно прогнозировать урожайность, ценовые и рыночные риски, влечёт повышение уровня знаний и доступность информации. Это важно для снижения инвестиционных рисков, т.к. потенциальных инвесторов отпугивает возможность неурожая, колебания цен и т.д. [9]. Основным недостатком технологии ИИ можно назвать необходимость вложения больших финансовых и
интеллектуальных ресурсов, особенно на начальном этапе, на проведение научных исследований и разработок. Высокоразвитые страны, такие как Китай, США, страны ЕС, давно поняли значимость исследований и вкладывают в них значительные ресурсы. Угроза для отечественного сельского хозяйства - отставание от передовых стран в разработке и внедрении технологии ИИ для сельского хозяйства. Применение технологии ИИ экономике и в сельском хозяйстве и улучшение условий жизни сельского населения. Введение технологий информационной интеграции в экономику сельского хозяйства может повысить эффективность производства и управления ресурсами. Это позволит сельским предприятиям улучшить качество продукции, снизить затраты и повысить конкурентоспособность на рынке, а также применение технологии ИИ в сельском хозяйстве может способствовать развитию новых форм организации труда, улучшению условий труда и жизни сельского населения. Это может включать в себя создание новых рабочих мест, обеспечение доступа к современным технологиям и информационным ресурсам, а также развитие инфраструктуры для доступа к интернету и коммуникационным сетям.
Более того, применение технологии ИИ в сельском хозяйстве может способствовать развитию социальных институтов, таких как образование, здравоохранение, культура и социальная защита. Это может помочь улучшить общественные услуги для сельского населения и создать условия для Развития человеческого потенциала. В результате применения технологий ИИ в сельском хозяйстве может оказать положительное влияние на развитие социальных институтов и улучшение условий жизни сельского населения, а по мнению экспертов [1, 9], большинство их них: институты собственности, рынка, производства, семьи, образования, права, могут измениться, в том числе с угрозой социальных последствий. Возникают новые теоретические и прикладные вопросы, на которые должна ответить в ближайшее время экономические и социальные науки.
Источники:
1. Емельянцев В.П. Цифровизация экономики и ее влияние на реновацию институтов гражданского права. Журнал "Журнал российского права", 2021. - № 11.
2. Набоков В. И., Скворцов Е. А., Некрасов К. В. Внедрение робототехники в организациях сельского хозяйства // Вестник ВИЭСХ, 2018. - № 4 (33). -С. 126-131.
3. Индекс готовности приоритетных отраслей экономики Российской Федерации к внедрению искусственного интеллекта. Аналитический отчет. -Аналитический центр при Правительстве Российской Федерации; МГУ имени М.В.Ломоносова, 2021. - 159 с. [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://ai-index.ru/.
4. Паспорт национального проекта "Национальная программа "Цифровая экономика Российской Федерации" (утв. президиумом Совета при Президенте РФ по стратегическому развитию и национальным проектам, протокол от 04.06.2019 N7// Консультант Плюс: справ. - правовая система [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://www.consultant.ru.
5. Ведомственный проект «Цифровое сельское хозяйство» // Сайт Министерства сельского хозяйства РФ [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://mcx.gov.ru/upload/iblock/900/900863fae06c026826a9ee43e124d058.pdf?ysclid=lb30gkio2v903840549.
6. Набоков В. И., Скворцов Е. А., Некрасов К. В. Кадровая проблема и внедрение робототехники в сельском хозяйстве // Финансовая экономика, 2018. - № 7. - С. 89-91.
7. Скворцов Е. А., Набоков В. И., Некрасов К. В., Скворцова Е. Г., Кротов М. И. Применение технологий искусственного интеллекта в сельском хозяйстве // Аграрный вестник Урала, 2019. - № 8 (187). - С. 91-98.
8. Федоренко В. Ф., Черноиванов В. И., Гольтяпин В. Я., Федоренко И. В. Мировые тенденции интеллектуализации сельского хозяйства: научный аналитический обзор. М.: ФГБНУ «Росинформагротех», 2018. - 232 с.
9. Чернякова М.М., Черняков М.К. Оценка рисков цифровой экономики: монография. Новосибирск : Изд-во НГТУ, - 2021. - 214 с.
EDN: NDGWZO
А.А. Табачникова - к.э.н, заведующая кафедрой социально-гуманитарных дисциплин Российской академии народного хозяйства и госслужбы при Президенте РФ, Москва, Россия, [email protected],
A.A. Tabachnikova - candidate of economic sciences, head of the Department of social and humanitarian disciplines, Russian presidential academy of national economy and public services, Moscow, Russia;
B.М. Табачникова - обучающаяся факультета экономических и социальных наук Российской академии народного хозяйства и госслужбы при Президенте РФ, Москва, Россия, [email protected]
V.M. Tabachnikova - student of the Faculty of economic and social sciences of the Russian presidential academy of national economy and public services, Moscow, Russia.
ВОЗМОЖНОСТИ БУТИК-ОТЕЛЕЙ ДЛЯ ФОРМИРОВАНИЯ КАСТОМИЗИРОВАННОГО ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ С ПОТРЕБИТЕЛЯМИ ГОСТИНИЧНЫХ УСЛУГ THE POSSIBILITIES OF BOUTIQUE HOTELS FOR CREATING CUSTOMIZED INTERACTIONS WITH HOTEL SERVICE CONSUMERS
Аннотация. Представленная работа отражает результаты второго этапа исследования возможностей укрепления рыночных позиций предприятий гостиничного бизнеса на основе персонализированного взаимодействия с клиентом. С помощью комплекса вторичных и первичных данных авторы идентифицировали основные направления развития отрасли и выявили ключевые факторы успеха в деятельности отелей в новых реалиях, а также обнаружили значительный интерес со стороны отельеров к инновационным подходам в управлении и маркетинге. Это формирует предпосылки для разработки и внедрения уникальных концепций обслуживания и предложений, способных обеспечить конкурентное преимущество на рынке за счет персонализированной формы взаимодействия с клиентами. Максимально полно эти возможности выражены и рассмотрены авторами на примере концепта бутик-отелей. Исследование этого нового для российского гостиничного бизнеса концепта проведено в контексте кризисной среды, а также в связи с уходом ряда зарубежных отелей с российского рынка и переориентацией гостиничного бизнеса на внутренний туризм.
Abstract. The presented work reflects the results of the second stage of research into the possibilities for strengthening the market positions of hospitality businesses through personalized customer interaction. Utilizing a mix of secondary and primary data, the authors identified the main directions for industry development and pinpointed key success factors in hotel operations in the new realities. They also discovered significant interest from hoteliers in innovative management and marketing approaches. This creates the prerequisites for developing and implementing unique service concepts and offerings capable of providing a competitive advantage in the market through personalized customer interaction. These opportunities are fully explored and discussed by the authors through the example of the boutique hotel concept. The study of this concept, new to the Russian hospitality business, is conducted in the context of a crisis environment and in connection with the withdrawal of several foreign hotels from the Russian market and the reorientation of the hotel business towards domestic tourism.
Ключевые слова: гостиничный бизнес, кастомизация, бутик-отели, персонализация, индивидуальный маркетинг.
Keywords: hospitality business, customization, boutique hotels, personalization, 1:1 marketing.
