Ольга Чебунина 🌾 цифровое агро🐏🥛

Продолжаю тему прошлого поста - о нашем желании получить инструкцию по собственному организму. Если посмотреть на российский рынок питания за последнее столетие, хорошо видно, как меняется язык здоровья. И главное - как быстро за ним перестраивается индустрия. В СССР эту норму задавало государство. В 1930 году появился Институт питания, Мануил Певзнер разработал систему из 15 лечебных столов. ГОСТы и государственный Знак качества определяли, каким должен быть продукт. Правильность была формализована и находилась не в выборе потребителя, а в системе. Потом эта система изменилась. В 1990–2000-е норма постепенно переместилась на упаковку. И началась череда волн. 👍«Без ГМО» - 2000-е → 2016. Общественная тревога стала массовой этикеточной категорией, а затем дошла до федерального регулирования: запрет выращивания ГМО и обязательная маркировка при содержании выше 0,9%. ✅«Без пальмового масла» - вторая половина 2010-х. Ещё одна массовая волна, которая дошла до требований к маркировке и штрафов. 🌾«Эко», «био», «органик» - 2010-е → 2025. Около 42% рынка органики оценивали как продукцию, которую выдавали за органическую. Роскачество нашло 450 псевдоорганических товаров. В результате появились требования к сертификации, реестру и использованию этих обозначений. То есть государство снова стало определять, какие заявления на упаковке можно считать подтверждёнными. Но маркетинг быстро адаптируется. И следующая волна уже формируется не столько вокруг надписей на продукте, сколько вокруг нашего собственного организма. 🌻Витамин D - 2020–2021. После публикаций о витамине D и COVID-19 продажи выросли с 701 млн до 4,2 млрд рублей за год. Количество брендов выросло с 28 в 2019-м до 107 в 2021-м. Производитель здесь не создавал спрос - он догонял уже сформировавшуюся потребительскую волну. ⚡️Коллаген - 2022–2024. 3,3 млрд рублей розницы за 2024 год. 📈Уровень ферритина - 2023–2025. Из почти незаметного слова - в запрос примерно на 800 тысяч поисков в месяц. 💪Протеин - 2024–2026. Из спортивной ниши - в массовое потребление. Продажи продуктов с добавленным белком выросли на 83,5% за год, молочки с протеином - на 123,5%. Следующей волной уже называют клетчатку. И вот здесь вся история замыкается. Мы всё время ищем волшебную таблетку - одно решение, которое разом сделает нас здоровыми, энергичными и красивыми. Только сегодня эта таблетка выглядит иначе. Устали - проверьте ферритин. Нет энергии - пейте железо. Хотите мышцы - добавьте протеин. Кожа - коллаген. Сон - магний. Иммунитет - витамин C. Здоровье - уберите сахар. Проблема не в самих веществах. Проблема в том, когда научная идея превращается в универсальный рецепт. Настоящий персональный подход устроен наоборот: сначала понять, что происходит именно с вашим организмом- анамнез, питание, сон, нагрузка, необходимые анализы, - и только потом решать, что действительно нужно менять или восполнять. Именно здесь хорошо видна сила маркетинга. Он влияет уже не только на покупки, но и на наши привычки: что мы едим, чего избегаем, как тренируемся, как спим и каким вообще представляем себе здорового человека. При этом люди начинают уставать от самого потока рекомендаций. 43% россиян говорят об информационной перегрузке в теме питания, до 80% сталкиваются с противоречивой информацией, а 67% хотят национальных стандартов питания. И, возможно, следующий этап - не очередная волшебная таблетка. А проверяемый, доказательный и действительно персональный подход: не «что сейчас модно принимать?», а «что нужно именно мне - и на чём основан этот вывод?»

Каждый четвертый иностранный студент в России называет незнание русского языка одной из главных трудностей первого года обучения - это данные всероссийского опроса Минобрнауки. Для меня эти цифры - не просто статистика, а индикатор конкретной проблемы: мы рискуем потерять талантливых ребят еще до того, как они успеют реализовать свой потенциал. Именно эту задачу решает сервис «Билингво», который мы разработали в «Агропромцифре». Система уже прошла успешное тестирование на площадках Тимирязевской академии, МГИМО и ГУЗ. 👉О том, как устроен синхронный переводчик и какие задачи он решает, - в статье «Известий». ❗️При этом важно: «Билингво» не заменяет изучение русского языка. Его задача иная - снять острую нагрузку в самый сложный период, когда студент принимает решение, продолжать ли обучение в российском вузе. Первый год для иностранца объективно сложен: необходимо осваивать программу, адаптироваться к новой культурной среде, выстраивать коммуникацию с преподавателями и сокурсниками. И система перевода как раз даёт студенту необходимое время на эту адаптацию. Кстати, по словам самих вузов, синхронный перевод особенно полезен на старших курсах. Сервис помогает корректировать речь студентов в научных, курсовых и дипломных работах, где лексика становится на порядок сложнее. Обычные переводчики справляются с этим хуже, поскольку переводят дословно, а не адаптивно с учетом контекста и специфики русского языка. На этой неделе с сервисом можно познакомиться сразу на нескольких бизнес-площадках. 🫥 Подробная программа всех мероприятий, где будет доступен «Билингво», - в канале «Агропромцифры». Приглашаю вас лично оценить работу сервиса «в бою». Буду рада вашей обратной связи здесь.

Сегодня подруга прислала мне пост про то, что ныть не надо. И он прямо попал в точку. Там была простая мысль: где сложно - там резко становится меньше конкуренции. Я поймала себя на том, что очень часто именно так и смотрю на работу и вообще на жизнь. Пока легко, понятно и комфортно - желающих много. Когда нужно взять на себя ответственность, выдержать высокий темп, принять решение в условиях неопределенности, зайти туда, где никто не гарантирует результат, - людей становится значительно меньше. И, наверное, с возрастом я все меньше верю в какую-то особенную удачу успешных людей. За большинством результатов, которые со стороны выглядят как «повезло», «оказался в нужном месте», «быстро вырос», обычно скрывается довольно высокая способность выдерживать нагрузку. Не один день совершить подвиг. А долго жить в темпе, который для многих оказывается слишком высоким. Я тоже устаю. Иногда хочется сказать: ну почему опять сложно? Почему нельзя хоть раз попроще? А потом думаю: а ведь именно здесь и начинается преимущество. Сложная задача - это не обязательно проблема. Иногда это фильтр. На готовность думать, когда нет очевидного ответа. На способность не перекладывать ответственность. На умение продолжать, когда первоначальный энтузиазм закончился. На готовность делать больше, чем формально требуется. И чем выше ты поднимаешься, тем меньше конкуренция именно по этой причине. Не потому, что там нужны какие-то сверхлюди. Просто желающих становится меньше. Поэтому мысль на сегодня у меня простая: когда в следующий раз захочется поныть из-за очередной сложной задачи, стоит сначала посмотреть на нее с другой стороны. Возможно, это не препятствие на пути. Возможно, это и есть тот участок пути, на котором большинство разворачивается. А тебе просто нужно идти дальше.

Сейчас один из главных трендов - не просто жить дольше, а дольше оставаться молодыми и здоровыми. И я прекрасно понимаю, почему эта тема так захватывает. Мне самой интересно не столько абстрактное «долголетие», сколько возможность как можно дольше сохранять энергию, ясную голову, физическую форму, хорошо выглядеть и не чувствовать возраст ограничением. Поэтому я периодически читаю про новые подходы в longevity, слежу за показателями организма, сдаю анализы и вообще люблю идею персонализированной медицины. Когда можно не ориентироваться на условную «среднюю норму», а понимать особенности именно своего организма. И, конечно, на этом фоне очень заманчиво выглядит ДНК-тестирование. Один тест - и тебе обещают рассказать почти всё: предрасположенность к заболеваниям, особенности метаболизма, какие продукты подходят, каких витаминов может не хватать, какой спорт выбрать и даже как медленнее стареть. Практически инструкция по эксплуатации собственного организма. Я уже почти была готова ее получить, но решила сначала разобраться - а насколько вообще можно доверять таким рекомендациям? И здесь оказалось интереснее, чем я думала. Генетика действительно влияет на старение и риски многих заболеваний. Ученые активно исследуют гены и молекулярные механизмы, связанные с долголетием. Но старение - это сложнейшее взаимодействие генетики, среды и образа жизни. И между «мы нашли определенный вариант гена» и «мы знаем, что конкретно вам нужно делать, чтобы прожить дольше» пока остается довольно большое расстояние. При этом потребительский рынок уже убежал далеко вперед. В обзоре 2026 года исследователи обнаружили 104 компании и 204 варианта нутригенетических тестов. И только 54% компаний публично сообщали, какие именно гены используют для своих рекомендаций. Особенно осторожно я бы относилась к обещаниям определить по ДНК идеальную диету, необходимые витамины, лучший вид спорта или персональную anti-age стратегию. Пока исследования не показывают убедительно, что, например, диета, подобранная именно по генотипу, будет стабильно эффективнее рекомендаций, основанных на реальном состоянии организма, анализах, образе жизни и пищевых привычках. И здесь для меня возник главный вывод: мы уже довольно хорошо научились читать ДНК, но пока гораздо хуже умеем превращать прочитанное в инструкцию для конкретного человека. При этом есть области, где генетические исследования действительно имеют серьезную практическую ценность - наследственные заболевания, носительство определенных мутаций, некоторые онкологические и сердечно-сосудистые риски, фармакогенетика. А есть wellness-генетика - «ваша диета по ДНК», «идеальный спорт», «витамины по генам», «генетическая программа молодости». Мне это по-прежнему интересно. И, возможно, такой тест я все-таки сделаю - просто теперь точно не буду воспринимать его результаты как медицинскую инструкцию. Вообще мне кажется, это хороший пример того, что сейчас происходит со всей индустрией longevity. Наше желание взломать собственное старение пока развивается быстрее, чем наука успевает дать нам все ответы. Но самое интересное, думаю, впереди. Настоящая персонализированная медицина долголетия, скорее всего, появится не из одного ДНК-теста. Она возникнет, когда мы научимся собирать в единую динамическую модель генетику, анализы крови, метаболизм, микробиом, сон, питание, физическую активность и десятки других параметров. И вот идея однажды получить не универсальное «правильно питайтесь, двигайтесь и высыпайтесь», а действительно свою инструкцию по продлению здоровой жизни мне кажется гораздо интереснее самого ДНК-теста.

Около 4000 человек в 71 стране надевают на голову камеру и снимают, как они готовят, моют посуду, поливают цветы и возятся с собакой. Им платят от 5 до 20 долларов в час в зависимости от страны. Компания micro1 из Пало-Альто собирает больше 160 тысяч часов такого видео ежемесячно, а покупают его Tesla, Figure AI и Agility Robotics - на этих записях учат человекоподобных роботов. Основатель micro1 Али Ансари считает, что и этого мало: счёт должен идти на миллиарды. Собирает не он один. DoorDash доплачивает курьерам за то, чтобы камера писала каждый их шаг и домашние дела тоже. Китай объявил о планах открыть не меньше 60 центров обучения роботов, где тренеры в экзоскелетах водят гуманоида по бытовым операциям. Рынок сбора и разметки данных растёт примерно на 30% в год и к 2030 году дойдёт минимум до 10 миллиардов долларов. Первый слой данных для ИИ человечество оцифровало само - тексты, снимки, код, документы. Он лежал готовым, оставалось собрать. То, что осталось, находится в теле. В 1958 году философ Майкл Полани описал это как неявное знание: швея чувствует пальцами вес ткани и доворачивает запястье в нужный момент, а объяснить словами, как именно, не может. Такое не выгрузишь из архива, его можно только снять с человека прямо во время дела. И это работает: по данным Nvidia, 20 тысяч часов видео от первого лица подняли успешность роботов на бытовых операциях больше чем на 50%. При этом до готового продукта пока далековато. На производстве робот выполняет задачу с точностью 99,9%, а сложить футболку получается в 70-80% случаев - для коммерческой эксплуатации недостаточно. К сельскому хозяйству всё это применимо не меньше, чем к быту. Наш профессиональный опыт держится ровно на таком же неявном знании, и он точно так же не оцифрован 🌾

В последнее время много думаю о том, как меняется роль генерального директора. И чем больше наблюдаю за этим изнутри, тем меньше верю в универсальный портрет «идеального CEO». На днях прочитала исследование о том, как сегодня крупнейшие российские компании выбирают первых лиц. Некоторые цифры довольно показательные. В 2025 году 77% новых CEO крупнейших компаний были назначены из числа действующих сотрудников компании или группы. В 2020 году таких было 66%. А средний стаж внутреннего кандидата до назначения - 12 лет. То есть в период неопределенности акционеры все чаще выбирают не человека, который придет и «перевернет стол», а того, кого уже знают. Логика понятна. Внутренний кандидат знает бизнес, людей, корпоративную культуру, реальные центры влияния и ограничения. И главное - от него примерно понятно, чего ждать. Но здесь, на мой взгляд, и начинается самое интересное. Можно идеально знать, как работает система, и именно поэтому перестать замечать, что она уже давно должна работать по-другому. Поэтому внутренний CEO - это управляемость и преемственность. Внешний - больший риск, но иногда единственная возможность действительно что-то изменить. Еще одна любопытная тенденция - около трети новых генеральных директоров имеют финансовый бэкграунд. Неудивительно. Когда деньги дорогие, рынки меняются, а горизонт планирования постоянно сокращается, особенно ценятся люди, умеющие считать, управлять затратами и держать риски под контролем. Но здесь тоже есть опасность. Если главным качеством CEO становится способность минимизировать риски, в какой-то момент можно очень эффективно управлять компанией, которая перестала развиваться. Потому что задача генерального директора, на мой взгляд, все-таки не в том, чтобы обеспечить отсутствие ошибок. Ошибок не совершает тот, кто ничего не меняет. Мне гораздо ближе другая мысль из исследования: одним из ключевых факторов выбора CEO становится личная энергия - способность выдерживать давление, принимать решения в неопределенности и продолжать двигать компанию вперед. И вот это кажется мне очень точным. Сегодня генеральному директору недостаточно быть хорошим стратегом, финансистом или операционщиком. Нужно одновременно удерживать текущий бизнес, менять его, принимать решения при недостатке информации и периодически идти против самой системы, которая тебя на эту должность и привела. Так что, возможно, главный дефицит сегодня - вовсе не дефицит хороших CEO. А дефицит людей, которые готовы ими быть.

Самый ценный продовольственный товар планеты - не пшеница, не рис и не мясо. Молоко. ФАО посчитала валовую стоимость сорока ключевых позиций мирового агропроизводства, Visual Capitalist собрал их в одну инфографику. 🔹Молоко - $379 млрд при 985 млн тонн; 81% даёт коровье стадо. 🔹Рис и свинина совсем рядом - $362 и $355 млрд: внутри тройки лидеров разрыв всего $24 млрд. 🔹Пшеница - только седьмая: $209 млрд, почти вдвое меньше молока. 🔹Из неожиданного: грибы ($61 млрд) обошли бананы ($52 млрд). Все вместе - около $4,3 трлн. Важно, что рейтинг построен на валовой стоимости: сколько мир произвёл в деньгах, без учёта затрат и маржи. Это карта масштабов мирового продовольствия, а не его доходности.

Сегодня приняла участие в пленарном заседании «Будущее аквакультуры: инновации и научное обеспечение развития аквакультуры». Отрасль показывает устойчивую динамику: в 2013 году, когда вступил в силу закон о рыбоводстве, объём производства составлял 186 тыс. тонн, в 2025-м - уже 387 тыс. тонн. Целевой ориентир на 2030 год - 600 тыс. тонн. Но достичь его только за счёт наращивания производственных мощностей невозможно. Следующий резерв роста - повышение эффективности действующих хозяйств. И здесь цифровизация становится уже не дополнительной опцией, а одним из инструментов развития отрасли. Технологии позволяют точнее управлять производственными процессами, снижать себестоимость и потери, повышать продуктивность и раньше реагировать на риски - от автоматизации отдельных операций до управления кормлением и прогнозирования состояния рыбы. По итогам двух дней сформулировали четыре приоритетных направления👇 🔹Разработка типового отечественного программно-аппаратного комплекса для автоматизации рыбоводческих хозяйств - с интеграцией научных компетенций, в том числе в части диагностики заболеваний. 🔹Внедрение машинного зрения и ИИ - от оптимизации кормления до цифрового агента, сопровождающего основные технологические циклы. 🔹Создание российских аналогов критического ПО, которое сегодня используется в отрасли. 🔹Формирование на маркетплейсе «Агропорт» пула верифицированных ИТ-решений для аквакультуры с возможностью оценить потенциальный экономический эффект ещё до внедрения. На конференции было представлено много разработок научных институтов и ИТ-компаний. И здесь особенно хорошо виден один из сегодняшних вызовов: технологии есть, но им не всегда просто найти реального заказчика и пройти путь от разработки до промышленного внедрения. Одним из механизмов, который позволяет соединить эти две стороны, являются индустриальные центры компетенций. Работа ИЦК «Сельское хозяйство» как раз строится вокруг партнёрства разработчика и якорного заказчика: один получает возможность создать и доработать продукт под реальные производственные задачи, второй - внедрить необходимое ему решение. При этом среди особо значимых проектов пока нет ИТ-решений для аквакультуры. А значит, здесь есть свободная ниша - и для российских разработчиков, и для рыбоводческих хозяйств, готовых стать якорными заказчиками новых решений. Ещё одной точкой цифрового развития отрасли станет ЕЦП АПК. В 2028 году к платформе планируется подключить ГИС Росрыболовства, чтобы рыбохозяйственный комплекс получил единое цифровое пространство взаимодействия с государством. При этом ЕЦП - это не просто технологическая надстройка над государственными информационными системами. В личном кабинете предприятия будут доступны цифровой профиль, уведомления о государственных услугах и сроках, персональный календарь, подбор мер господдержки, сервисы кредитования и лизинга, кабинет экспортёра и другие сервисы. И, пожалуй, главный вывод этих двух дней: цифровая трансформация аквакультуры - это не набор отдельных ИТ-проектов. Нам необходимо собрать в единую систему науку, данные, технологии, реальное производство и государственные инструменты поддержки. Тогда цифровизация сможет работать не ради самой цифровизации, а на вполне измеримый результат - больше продукции, ниже себестоимость, меньше потерь и выше эффективность российских рыбоводческих хозяйств.

Регулярно используют ИИ только 17,8% работающего населения мира. То есть, несмотря на весь ажиотаж вокруг нейросетей, примерно четыре человека из пяти пока не сделали ИИ частью своей работы. Это данные Microsoft AI Diffusion Report за первый квартал 2026 года. Регулярным пользователем в исследовании считается тот, кто проводит с ИИ-инструментами не менее полутора часов в месяц. Visual Capitalist собрал их в единую карту. Что особенно бросается в глаза. 🔵ОАЭ - 70%, Сингапур - 63%. Эти страны не в лидерах по созданию собственных больших моделей, зато внедряют ИИ быстрее всех - во многом за счёт системной государственной политики и интеграции технологий в бизнес и госсектор. 🔵США - 31%. Несмотря на всю мощь в разработке фундаментальных моделей и ИИ-инфраструктуре, по доле регулярных пользователей США далеко не первые. Технологическое лидерство и массовое внедрение - не одно и то же. 🔵Азия становится одним из главных двигателей процесса: десять из пятнадцати самых быстрорастущих ИИ-рынков находятся именно там. При этом российские 10% на этой карте нельзя трактовать напрямую. Методология Microsoft учитывает активность пользователей зарубежныхсервисов, а они у нас представлены ограниченно. В выборку не попадают в полном объёме GigaChat, YandexGPT и значительная часть корпоративных внедрений. Реальное применение ИИ в России кратно выше и глубже. А вот глобальная картина - как разные рынки переходят от знакомства с технологией к практическому использованию - действительно интересна. И здесь, на мой взгляд, главный вывод. Гонка за создание моделей и гонка за их внедрение - разные дисциплины. Можно быть лидером в разработке и не быть лидером в использовании. И наоборот: страны без собственных фундаментальных разработок могут очень быстро превращать чужие технологии в производительность своей экономики. Поэтому следующий этап конкуренции в ИИ - не только качество моделей, но и способность встроить их в реальные рабочие процессы, изменить организационные практики и добиться массового использования технологии людьми. Умение внедрять ИИ становится самостоятельной компетенцией - и она действительно не продаётся вместе с подпиской на нейросеть.

В инженерии набирает силу направление, которое называют природоподобными технологиями: машину строят по образцу живого организма - так, чтобы она вписывалась в экосистему, а не боролась с ней. Для сельского хозяйства подход особенно естественный: техника здесь работает прямо внутри живой среды. Свежий пример - разработка Федеральной политехнической школы Лозанны: робот-водомерка, которого в конце службы съедают рыбы. Это механическое насекомое длиной пять сантиметров и весом полтора грамма. Корпус - из сублимированного рыбьего корма, плавучие элементы - из желатина и пищевого воска. Движется она за счёт эффекта Марангони, тем же способом, что и настоящие водомерки: выпущенное вещество снижает поверхностное натяжение воды и толкает её вперёд. Ни мотора, ни аккумулятора, ни пластика. Замысел такой - стайка водомерок скользит по залитому рисовому чеку и снимает показатели, от которых зависит урожай: кислотность воды, температуру верхнего слоя, следы вредителей. А когда ресурс исчерпан, корпус впитывает воду, размягчается и тонет. Дальше робота съедают рыбы и птицы, либо он за несколько дней растворяется и становится азотной подкормкой для корней риса. Здесь решена проблема, о которой в разговорах про роботизацию поля вспоминают реже всего - что делать с техникой после. Обычный полевой датчик - это электроника и батарея: отработал - его нужно найти и вывезти, а потерянный он превращается в мусор и химию в почве. У водомерки утилизация встроена в конструкцию: она спроектирована так, чтобы исчезнуть с пользой. Оговорюсь: пока это исследовательские прототипы, до настоящих рисовых чеков водомерки не добрались. И вопрос экономики все еще открыт: стайка одноразовых роботов должна оказаться дешевле стационарной станции мониторинга. На мой взгляд, самое интересное здесь - сдвиг инженерной мысли. Машину для поля начинают проектировать сразу вместе с её жизненным циклом и концом - как устроено всё живое.