В статье рассматриваются ключевые направления внедрения искусственного интеллекта (ИИ) в агропромышленный комплекс (АПК) — от локальных пилотных проектов к системной цифровой трансформации отрасли. Анализируются типы решений на основе ИИ: системы технического зрения для контроля качества урожая, предиктивная аналитика для прогнозирования урожайности и потребностей в ресурсах, автономные сельскохозяйственные машины и роботизированные комплексы, а также интеллектуальные системы управления цепочками поставок. Показано, что переход от единичных пилотов к масштабируемым решениям требует преодоления ряда барьеров — технологических (низкая цифровая зрелость хозяйств, фрагментация данных), организационных (отсутствие кадров с компетенциями в даталогии и агрономии), институциональных (недостаток регуляторных рамок и стандартов обмена данными). Сделан вывод о том, что устойчивая трансформация АПК возможна только при комплексном подходе: интеграции ИИ в сквозные цифровые платформы, государственной поддержке создания инфраструктуры (единые агроданные, тестовые полигоны), а также подготовке кадров нового типа — «агротехнологов».