<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE article PUBLIC "-//NLM//DTD JATS (Z39.96) Journal Publishing DTD v1.2 20190208//EN" "https://jats.nlm.nih.gov/publishing/1.2/JATS-journalpublishing1.dtd">
<article xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns:ali="http://www.niso.org/schemas/ali/1.0/" article-type="research-article" dtd-version="1.2" xml:lang="en">
<front> <journal-meta>
<journal-id journal-id-type="publisher-id">Economy of agricultural and processing enterprises</journal-id>
<journal-title-group>
<journal-title xml:lang="en">Economy of agricultural and processing enterprises</journal-title>
<trans-title-group xml:lang="ru">
<trans-title>Экономика сельскохозяйственных и перерабатывающих предприятий</trans-title>
</trans-title-group>
</journal-title-group>
<issn publication-format="print">0235-2494</issn>
<publisher>
<publisher-name xml:lang="en">BIBLIO-GLOBUS Publishing House</publisher-name>
</publisher>
</journal-meta><article-meta>
<article-id pub-id-type="publisher-id">125704</article-id>
<article-id pub-id-type="doi">10.18334/10.31442/0235-2494-2025-0-7-97-103</article-id>
<article-id custom-type="edn" pub-id-type="custom">JZKQSO</article-id>
<article-categories>
<subj-group subj-group-type="toc-heading" xml:lang="en">
<subject>Articles</subject>
</subj-group>
<subj-group subj-group-type="toc-heading" xml:lang="ru">
<subject>Статьи</subject>
</subj-group>
<subj-group subj-group-type="article-type">
<subject>Research Article</subject>
</subj-group>
</article-categories>
<title-group>
<article-title xml:lang="en">Digital HR-ecosystems in agriculture: how AI and automation help overcome the personnel crisis in agriculture</article-title>
<trans-title-group xml:lang="ru">
<trans-title>Цифровые HR-экосистемы в АПК: как ИИ и автоматизация помогают преодолевать кадровый кризис в сельском хозяйстве</trans-title>
</trans-title-group>
</title-group>
<contrib-group>
<contrib contrib-type="author">

<name-alternatives>
<name xml:lang="en">
<surname></surname>
<given-names> </given-names>
</name>
<name xml:lang="ru">
<surname></surname>
<given-names> </given-names>
</name>
</name-alternatives>
<bio xml:lang="ru">
<p></p>
</bio>
<email>inbelogrud@fa.ru</email>
<xref ref-type="aff" rid="aff1"/>
</contrib>

<contrib contrib-type="author">

<name-alternatives>
<name xml:lang="en">
<surname></surname>
<given-names> </given-names>
</name>
<name xml:lang="ru">
<surname></surname>
<given-names> </given-names>
</name>
</name-alternatives>
<bio xml:lang="ru">
<p></p>
</bio>
<email>sapolevoy@fa.ru</email>
<xref ref-type="aff" rid="aff1"/>
</contrib>
</contrib-group><aff-alternatives id="aff1">
<aff>
<institution xml:lang="en">Financial University under the Government of the Russian Federation</institution>
</aff>
<aff>
<institution xml:lang="ru">ФГОБУ ВО Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации</institution>
</aff>
</aff-alternatives>        
        
<pub-date date-type="pub" iso-8601-date="2025-07-30" publication-format="print">
<day>30</day>
<month>07</month>
<year>2025</year>
</pub-date>
<volume>100</volume>
<issue>7</issue>
<issue-title xml:lang="en">VOL 100, NO7 (2025)</issue-title>
<issue-title xml:lang="ru">ТОМ 100, №7 (2025)</issue-title>
<fpage>97</fpage>
<lpage>103</lpage>
<history>
<date date-type="received" iso-8601-date="2025-05-14">
<day>14</day>
<month>05</month>
<year>2025</year>
</date>
<date date-type="accepted" iso-8601-date="2025-06-26">
<day>26</day>
<month>06</month>
<year>2025</year>
</date>
</history>

<permissions>
<copyright-statement xml:lang="en">Copyright ©; 2025, Belogrud I.N., Polevoy S.A.</copyright-statement>
<copyright-statement xml:lang="ru">Copyright ©; 2025, Белогруд И.Н., Полевой С.А.</copyright-statement>
<copyright-year>2025</copyright-year>
<copyright-holder xml:lang="en">Belogrud I.N., Polevoy S.A.</copyright-holder>
<copyright-holder xml:lang="ru">Белогруд И.Н., Полевой С.А.</copyright-holder>
<ali:free_to_read xmlns:ali="http://www.niso.org/schemas/ali/1.0/" start_date="2025-07-30"/>
</permissions>



<self-uri xlink:href="https://1economic.ru/lib/125704">https://1economic.ru/lib/125704</self-uri>
<abstract xml:lang="en"><p>Modern agricultural production is facing an unprecedented personnel crisis caused by demographic changes, urbanization and a decrease in the attractiveness of agricultural labor. This study analyzes the potential of digital HR ecosystems integrating artificial intelligence and automated technologies as a solution to personnel challenges in the agro-industrial complex. The study is based on a comprehensive analysis of empirical data, including statistics of agricultural labor resources, technological trends and economic indicators of the introduction of digital solutions. The results demonstrate a critical reduction in the agricultural labor force from 10% of total employment in the 1950s to less than 1% currently, while the agricultural AI technology market is growing fromnbsp;1.7billionin2023toaprojected4.7 billion by 2028. Digital HR ecosystems, including automated recruitment systems, AI talent management platforms, and robotic solutions, show effectiveness in reducing the need for manual labor by 27-35% while increasing productivity by 15-23%. The study identifies key barriers to implementation: high initial investments, lack of digital competencies, and resistance to traditional management methods. The practical significance of the work lies in the development of a comprehensive model for the transformation of HR processes in the agro-industrial complex through the integration of AI technologies, which contributes to the sustainable development of the industry and food security.</p>
</abstract>
<trans-abstract xml:lang="ru"><p>Современное сельскохозяйственное производство сталкивается с беспрецедентным кадровым кризисом, обусловленным демографическими изменениями, урбанизацией и снижением привлекательности аграрного труда. Данное исследование анализирует потенциал цифровых HR-экосистем, интегрирующих искусственный интеллект и автоматизированные технологии как решение кадровых вызовов в агропромышленном комплексе. Исследование основано на комплексном анализе эмпирических данных, включающих статистику трудовых ресурсов АПК, технологические тренды и экономические показатели внедрения цифровых решений. Результаты демонстрируют критическое сокращение сельскохозяйственной рабочей силы с 10% от общей занятости в 1950-х годах до менее 1% в настоящее время, при одновременном росте рынка ИИ-технологий в сельском хозяйстве с 1,7 млрд долл. США в 2023 году до прогнозируемых 4,7 млрд долл. к 2028 году. Цифровые HR-экосистемы, включающие автоматизированные системы подбора персонала, ИИ-платформы управления талантами и роботизированные решения, показывают эффективность в сокращении потребности в ручном труде на 27-35% при повышении производительности на 15-23%. Исследование выявляет ключевые барьеры для внедрения: высокие первоначальные инвестиции, недостаток цифровых компетенций и сопротивление традиционным методам управления. Практическая значимость работы заключается в разработке комплексной модели трансформации HR-процессов в АПК через интеграцию ИИ-технологий, что способствует устойчивому развитию отрасли и продовольственной безопасности.</p>
</trans-abstract>
<kwd-group xml:lang="en">
<kwd>Digital HR Ecosystems</kwd>
<kwd>Artificial Intelligence in Agriculture</kwd>
<kwd>Automation</kwd>
<kwd>Personnel Crisis</kwd>
<kwd>Talent Management</kwd>
<kwd>Agro-Industrial Complex</kwd>
<kwd>Digital Transformation</kwd></kwd-group><kwd-group xml:lang="ru">
<kwd>цифровые HR-экосистемы</kwd>
<kwd>искусственный интеллект в сельском хозяйстве</kwd>
<kwd>автоматизация</kwd>
<kwd>кадровый кризис</kwd>
<kwd>управление талантами</kwd>
<kwd>агропромышленный комплекс</kwd>
<kwd>цифровое преобразование</kwd></kwd-group>
</article-meta>
</front>
<back> <ref-list>
</ref-list>
</back>
</article>