Digitalization of the agrarian sector: the opportunities of artificial intelligence

2026

Толық мәтін Ашық қол жеткізу: Gold Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.46666/2026-2.2708-9991.03
Деректер сенімділігі 70 орташа
Бұл баға қалай есептеледі

Ол жазбаның өзінің тексерілетін белгілерінен құралады: мақаланың DOI-і бар ма, оның деректерін қанша тәуелсіз дереккөз растады, міндетті өрістер толтырылған ба және соңғы растау қаншалықты жаңа. Дереккөздер арасындағы алшақтық пен идентификатордың болмауы бағаны төмендетеді. 80-нен бастап мән жазбаның қосымша тексерусіз жарияланғанын, 60-тан 79-ға дейін — оның сенімділігі төмен күйде жарияланғанын және қолмен тексеру ұсынылатынын білдіреді. Редактор қолмен тексерген жазбаны қайта есептеу 90-нан төмен түсірмейді. Бұл — мақаланың өзіне емес, ол туралы деректерімізге берілген баға.

Аңдатпа

The introduction of artificial intelligence (AI) technologies in agriculture is regarded as an important factor in increasing the efficiency of the agro-industrial complex, ensuring the rational use of resources, and reducing risks. The application of AI-based solutions within the digital transformation of the agrarian sector of the Republic of Kazakhstan is becoming crucial for improving productivity and enhancing the competitiveness of agricultural production. The objective - is to substantiate the prospects for the adoption of algorithmic intelligence mechanisms in the digitalization of the sector under the conditions of the republic’s economic diversification. Methods – analysis, comparison, and benchmarking were employed to identify priority areas of digital modernization and assess their impact on the development of the AIC, evaluate the effectiveness of digital intelligence tools, and support optimal decision-making. Statistical data processing and monitoring were used to systematize and interpret information flows. Results – the study identifies the main areas of application of artificial intelligence in agriculture and analyzes its impact on the efficiency of production processes. A significant part of the research involved conducting a sociological survey of agricultural producers in the Aktobe Region, which made it possible to collect empirical data on the challenges and potential opportunities for improving the agrarian sector during the period of digital transformation. Conclusions – digital innovative systems represent algorithms for the remote assessment of soil conditions, water resource management, and the monitoring of livestock and agricultural crops. Agricultural enterprises can obtain information on crop structure and livestock health, increase profitability, improve working conditions, and reduce environmental impacts. The complexity of integrating machine learning methods requires a careful approach and strategic planning. In the future, artificial intelligence will continue to evolve and play a key role in business transformation, contributing to the creation of intelligent and sustainable entrepreneurial ecosystems.