Коли людей стає менше: як українське агро вчиться виробляти більше без збільшення штату
20 березня у Києві відбулася конференція «Режисери трансформацій. Understaffed» — сьома конференція циклу «Бізнес-трансформації українського агроринку». Її головна тема була сформульована максимально прямо: що робити українському агро, коли людей стає менше? Відповіді шукали у п’яти напрямках — автоматизації та роботизації, технологіях MilTech, нових підходах до управління персоналом, розвитку стартап-екосистеми та штучному інтелекті. У конференції взяли участь представники агрокомпаній, переробників, технологічних компаній, університетів, стартапів та інвестори.
Кадровий дефіцит в українському агро вже перестав бути тимчасовою проблемою, яку можна вирішити черговим оголошенням про вакансію. Питання тепер звучить інакше: як має змінитися саме виробництво, якщо працівників фізично не вистачає?
Саме навколо цього питання будувалася конференція «Режисери трансформацій. Understaffed». Її учасники говорили не лише про роботів і штучний інтелект. Значно більше уваги приділяли тому, як змінюється сама організація бізнесу: які операції можна автоматизувати, як одна людина може виконувати роботу двох-трьох, як вирощувати власні кадри, навіщо агробізнесу співпрацювати з університетами та чому технологія без першого клієнта залишається лише розробкою.
Автоматизація починається там, де закінчуються люди
Микола Мельник із ФГ «Мельник Агро» показав, що автоматизація зовсім не обов’язково починається з дорогого робота.
У його господарстві автоматизували приготування та подачу добрив: система сама готує потрібну суміш і подає її туди, де вона потрібна. «Робот, звісно, крутий, але ціни доволі дорогі», — пояснює Мельник. Тому іноді значно ефективніше автоматизувати одну конкретну операцію, залишивши людині лише те, що справді потребує її участі.
Наступний крок — роботизація збирання полуниці. Під час служби в саперних військах Мельник побачив наземного робота і вирішив, що той цілком може працювати в теплиці: «Він дуже класно заходив в теплиці, і збирає замість людей». Для ягідного виробництва це має цілком конкретну економіку: за його оцінкою, зарплата працівника може становити до 80% собівартості полуниці.
Але автоматизація стосується не лише фізичної праці. Камера 360° дозволяє обстежувати поле, а система будує карту проблем — показує хвороби, пошкодження та інші аномалії. «Один агроном зразу бачить все, що робиться на всіх твоїх полях», — говорить Мельник.
Таким чином, технологія не просто замінює окрему операцію. Вона розширює можливості одного спеціаліста.
Причому Микола продемонстрував, що продуктивність можна збільшувати навіть без нової техніки. Коли працівникам почали надсилати SMS із конкретною сумою, яку вони вже заробили за виконану операцію, продуктивність різко зросла: «В той день всі виконали свій план з перевиконанням. Наступний день майже всі робили двійний план, ми нічого не поміняли».
У підсумку його підхід можна звести до простої формули: чим менше людей, тим більше процесів повинно бути вимірюваними та керованими системою.
MilTech виходить у поле
Найцікавішим містком між війною та цивільним агро стала панель MilTech. Її учасники говорили про те, як технології, створені для військових потреб, можуть працювати в сільському господарстві — у робототехніці, сенсорах, дистанційному керуванні та розмінуванні.
Олег Маслов з Одеської політехніки навів показовий приклад: пристрій, який розроблявся як міношукач, можна перетворити на мобільну аграрну лабораторію. За допомогою сенсорів він здатен визначати характеристики ґрунту — вміст карбону й азоту, вологість, температуру та інші параметри.
Інша розробка — наземний автономний пристрій, який може супроводжувати працівника під час збирання врожаю.
Але найбільш очевидна точка перетину MilTech та агро — розмінування. Для українського сільського господарства це не абстрактна технологічна перспектива, а умова повернення земель у виробництво.
Розробники працюють над цифровізацією самого процесу: фіксують координати, візуалізують територію та документують, хто і що перевірив. Наступний рівень — роботизація із використанням стереокамер, штучного інтелекту та навігації.
Водночас великі машини для розмінування коштують від €600 тисяч до €1,8 млн. Для величезних площ це робить їх недостатньо масштабованими. Тому розробники шукають дешевші роботизовані комплекси, які можна використовувати разом із дронами. В окремих рішеннях координати виявлених об’єктів фіксуються з точністю до 2 см.
Для агро це означає принципову зміну підходу: поле можна не просто один раз розмінувати, а постійно контролювати його безпеку технологічними засобами.
Ще один ресурс, який війна фактично створила для цивільної економіки, — люди, що отримали практичний досвід роботи з дронами та роботизованими системами. «Ці люди після демобілізації – це найцінніші, мабуть, кадри, яких нам треба буде хантати», – прозвучало на панелі. Йдеться не лише про операторів. Це люди, які вже вміють працювати з технологіями в реальних, а не лабораторних умовах.
Головний висновок MilTech виявився дуже практичним: необхідні технологічні компоненти вже значною мірою існують. Проблема тепер у тому, щоб агробізнес сформулював конкретну задачу, а розробники — запропонували під неї рішення. «Ми не кажемо, що ми вміємо, а вони не кажуть, що їм потрібно. І всі ми топчемося, жмемося, як на першому побаченні».
Персонал: не знижувати планку
Якщо технології можуть забрати частину роботи, це не означає, що людей можна перестати розвивати.
Ірина Дяченко, HRD «Укролія», розповіла, як підприємство з близько 450 працівниками після початку повномасштабної війни не скорочувало штат, а почало змінювати організацію роботи. Працівників навчали суміжних професій, щоб у разі потреби їх можна було переміщувати між ділянками. Ще один інструмент — кадровий резерв. У компанії створили школу кадрового резерву та систему наставництва, щоб позбутися залежності від умовного «незамінного Петровича» – працівника, який знає все, але якого нікому замінити.
Водночас учасники наголосили: кадровий резерв починається з простого питання — що саме виробляє кожен працівник? Який його результат, KPI і внесок у кінцевий продукт? Саме тут з’являється резерв продуктивності. В одному з наведених кейсів аналіз робочого процесу та його перебудова дозволили збільшити продуктивність одного працівника на 40%.
Йдеться також про розвиток сильного менеджменту, постійне навчання та внутрішнє підприємництво – коли працівник може опановувати додаткові компетенції і виконувати ширший спектр завдань.
А якщо фахівця справді потрібно утримати, залишається і дуже простий інструмент – зарплата. «Ми просто почнемо платити більше. От і все», – прозвучало під час дискусії. Сенс тут не в механічному підвищенні зарплат, а в розрахунку вартості заміни працівника: якщо пошук, навчання і втрата продуктивності коштують дорожче, підвищення оплати може бути економічно вигіднішим.
Університет як R&D агробізнесу
Наступне питання — звідки брати людей і технології для нового агро?
Учасники модуля про екосистему та освіту пропонували дивитися на університет не лише як на місце підготовки кадрів, а як на частину R&D-системи галузі.
«В університеті є експертний склад, обладнання, наукові співробітники. Є дуже класна штука, яка називається студент. Це людина, яка не знає, що цього зробити неможливо, і вона рухається, вона шукає завжди».
Найефективнішою моделлю учасники називали дослідження, яке починається з реальної проблеми бізнесу. «Найбільш ефективні проєкти, які є в університеті, – це постдоговірна тематика, коли знаходиться проблема в підприємстві або в бізнесі і вирішується». Тобто логіка має бути зворотною до класичної: не спочатку створити технологію, а потім шукати, кому вона потрібна, а спочатку знайти проблему агрокомпанії, а вже потім разом із університетом і технологічною командою шукати рішення.
Так само має змінюватися освіта. Студенту потрібна не лише професія, а й здатність працювати з інноваціями, підприємництвом, системним і стратегічним мисленням. При цьому мета не в тому, щоб кожен випускник створив стартап. Значно важливіше, щоб він міг стати сильним фахівцем у технологічному агробізнесі.
А стартапу потрібен не лише грант. Йому потрібен перший клієнт і майданчик для тестування. Корпоративні акселератори можуть дати саме це: агрокомпанія формулює проблему, стартап пропонує рішення, бізнес тестує його, а перший контракт перетворює розробку на бізнес.
Так формується повний цикл: агробізнес → проблема → університет/стартап → тестування → перший клієнт → масштабування.
ШІ: не замінити агронома, а дати йому більше часу
Найбільш технологічний модуль конференції водночас виявився одним із найбільш практичних.
Головна теза звучала так: цінність ШІ для агро — не в тому, щоб приймати рішення замість фахівця, а в тому, щоб звільнити його від роботи, яку машина може виконувати краще.
Михайло Войтович із GrainMole показав це на прикладі зберігання зерна. Сенсори постійно збирають дані про температуру зернової маси, повітря, вологість та інші фактори, а алгоритм аналізує їх і попереджає власника про ризик псування.
Ольга Лоза з PROFEED Tech сформулювала іншу проблему: сучасний фермер працює з десятками інформаційних систем. «Це 28 екранів одного того ж фермерського процесу». ШІ тут потрібен не для створення ще одного застосунку, а для об’єднання даних у єдину картину.
«Задача штучного інтелекту — це юніфікація».
У рослинництві Сергій Злобов із Yharvest показав інший бік тієї самої проблеми. Його польові сенсори передають інформацію кожні шість годин. Завдяки цьому можна побачити зміни, які губляться при разовому аналізі. Дані про ґрунт, вологість та дію добрив перетворюються на рекомендації для агронома. І знову виникає кадровий ефект: якщо система збирає й аналізує інформацію автоматично, один агроном потенційно може контролювати значно більшу площу.
У тваринництві HowCow використовує розумні ошийники з п’ятьма сенсорами. Вони передають дані кожні 15 хвилин, а алгоритм визначає аномальну поведінку тварини. За результатами тестування, проблему зі здоров’ям корови можна побачити приблизно за 48 годин до появи клінічних симптомів. Для ферми це означає можливість втрутитися раніше, а отже — зменшити втрати.
Тому фермеру не обов’язково «вірити в ШІ». Йому потрібно побачити, що технологія економить час або гроші. Саме демонстраційний пілот на конкретній фермі, а не презентація про перспективи штучного інтелекту, найкраще доводить його цінність.
І відповідь на фінальне питання — кого замінить ШІ? — виявилася доволі однозначною.
«Я більше впевнений, що це буде як доповнення професіоналізму професіонала».
«Не заміна агронома, а допомога для агронома», — уточнив Войтович.
А на тваринницькій фермі люди, чиї окремі функції заберуть автоматизовані системи, можуть стати технологами.
Від кадрового голоду — до іншої моделі агробізнесу
У всіх п’яти модулях фактично повторювалася одна й та сама думка, хоча спікери приходили до неї з абсолютно різних боків.
Проблему нестачі людей неможливо вирішити лише пошуком нових людей. Її доведеться вирішувати одночасно на кількох рівнях.
На рівні виробництва – автоматизувати операції, які не потребують людської присутності, і роботизувати найважчі та найдорожчі види ручної праці.
На рівні технологій – використовувати сенсори, дані, роботизовані комплекси, щоб одна людина могла контролювати більше.
На рівні HR – навчати працівників суміжним професіям, створювати кадровий резерв, розвивати менеджмент і не боятися платити більше там, де це економічно виправдано.
На рівні освіти – перетворювати університети з постачальників дипломів на партнерів бізнесу у створенні технологій і підготовці фахівців.
На рівні стартап-екосистеми – з’єднати винахідника з реальною проблемою агробізнесу і дати йому можливість отримати першого клієнта.
А на рівні ШІ – навчитися перетворювати величезні масиви даних на рішення, які дозволяють агроному, ветеринару, технологу чи фермеру робити більше, не працюючи більше.
Можливо, саме це і є головною трансформацією, про яку говорили на Understaffed. Українське агро поступово переходить від моделі «нам потрібно більше людей, щоб виробити більше» до моделі «нам потрібно зробити так, щоб кожна людина, кожна машина і кожна одиниця даних виробляли більше».
І в цьому сенсі кадровий дефіцит стає не лише проблемою, а й потужним стимулом для технологічної перебудови галузі.
