Введение  Аграрный сектор экономики выступает в настоящее время как важный сектор, так как обеспечивает сохранение государственной безопасности. Кроме того, роль аграрного сектора экономики важна в формировании госбюджета. Фактором устойчивого развития аграрного сектора экономики являются инновации и созданные на их основе перспективные подходы, выступая при этом вектором высокого уровня и постоянного роста конкурентных преимуществ [1-2]. На основе инноваций возможно формирование инновационной среды. создание новых бизнес-процессов. Важным является поиск новых подходов в выборе значимых инновационных проектов по всем этапам жизненного цикла, начиная от зарождения идеи разработки до ее практического внедрения. При этом следует учесть, что в эпоху быстрых изменений бизнес-среды так же быстро могут меняться и методы проникновения инноваций в хозяйственную деятельность аграрных предприятий, что необходимо учитывать при формировании стратегии их развития. Как правило, инновации создают не только новые перспективы для ускоренного роста аграрного сектора экономики, но и новые угрозы для аграрных предприятий. Формируются иные способы достижения успеха, более жесткой становится конкурентная среда, требуется высокая гибкость в принятии решений. Устойчивость функционирования компаний определяется их способностью адаптировать организационную структуру под новые условия внутренней среды, своевременно готовить персонал к новым формам взаимодействия, развивать компетенции, ориентированные на креативность, творческий подход к решению проблем, гибкость мышления. Методология исследования  Использованы методы теории статистической информации, сводка и группировка данных, сравнительный и монографический анализ. Основополагающей эмпирической основой выступили сайты Миинистерства сельского хозяйства РФ. Результаты и обсуждение Актуальность  темы исследования подтверждается как в авторских публикациях[1-3], так и в трудах ведущих ученых А.И. Алтуховым, И.С. Санду, И.В. Кировой, В.И., А.Н. Семина, Нечаевым[3-6]. Басарева В.Г., Рябухина Т.М. отмечают, что «причиной слабой инновационной активности в сельском хозяйстве является низкий уровень трансфера инноваций  в производство». Акцентируется внимание на необходимость «внедрить базу официальных данных по развитию интеллектуальной деятельности в сельском хозяйстве в разрезе субъектов Федерации»[7, с. 62]. На перспективу до 2030 г. намечены высокие достижения[8], Наиболее длительный период исследования наблюдается в работах, где акцептируется внимание на создание инновационных платформ. С позиции интересов государства на мировой арене отметим вклад  в развитие экономики, что  наблюдается сегодня, в первую очередь способствует ориентация на новый перспективный вектор будущего. Эффективности инновационных технологий в животноводстве, как отмечают специалисты, можно достичь на основе выведения новых пород животных и наращивания их объемов [9]. Наше предложение заключается в перспективном исследовании такого показателя как прирост производительности труда с корректирующим участием уровня инновационной активности. Для этого первоначально проанализируем исходный показатель как  производительность труда в динамике за 2021-2024 гг. Динамика движения уровня показателя дана в таблице 1 в экономике России в целом (с расчетом размера  ВВП на одного занятого с учетом паритета покупательной способности).   Таблица 1 ВВП на одного занятого в сельском хозяйстве с учетом паритета покупательной способности, 2021- 2024 год, тыс. долл. США   Годы ВВП на занятого по ППС (тыс. $) Изменение производительности (%) 2021 78,8 +3,6% 2022 79,1 -1,4% 2023 82,9 +3,4% 2024 84,2 +1,6%   Составлено авторами на основе первичных данных   Расчеты показывают, что производительность труда в сельском хозяйстве в России составляет  18 тыс. долл. в год, что существенно ниже, чем в родственных отраслях, и более чем в три раза ниже среднего уровня по стране (82,9 тыс. долл. в 2023 и 84,2,соответственно в 2024 году. Для сельского хозяйства переломным выступает предыдущий 2025 г. и выступление председателя Правительства М. Мишустина на Международном Экономическом  Форуме. Поддержка со стороны государства налицо, начиная с улучшением условий проживания и медицинского обслуживания, увеличения заработной платы сотрудникам и обеспечением занятости  на селе. значительные положительные сдвиги заметны и в получении льгот сельчанам за работу  в освоении компьютерных технологий и искусственного интеллекта (ИИ). Практика только по  аграрным предприятиям Свердловской области показывает, что удельный вес специалистов, владеющих опытом применения ИИ  достигает только 0.7 %, удельный вес специалистов, интенсивно использующих ИИ, – 1,5 %. По этим показателям сельское хозяйство занимает самые низкие позиции среди других отраслей, как видно из таблицы 2.   Таблица 2 Удельный вес занятых в области интенсивного использования ИТ, по видам экономической деятельности,  в % от численности занятых   Вид экономической деятельности 2021 2022 2023 2024 Всего по экономике 11,8% 12,4% 12,9% 13,5% Информационные технологии (ИТ) 82,1% 83,4% 84,0% 84,7% Финансовая и страховая деятельность 45,6% 47,2% 49,5% 51,2% Информация и связь (кроме ИТ) 38,4% 39,5% 40,8% 42,0% Профессиональная, научная деятельность 28,1% 29,3% 30,5% 31,8% Государственное управление 16,4% 17,2% 18,1% 18,9% Обрабатывающая промышленность 8,5% 9,1% 10,2% 11,5% Оптовая и розничная торговля 7,2% 7,8% 8,4% 9,0% Образование 6,8% 7,1% 7,4% 7,9% Строительство 3,9% 4,2% 4,5% 4,8% Сельское хозяйство 1,2% 1,3% 1,5% 1,8% Источник: на основе первичных данных   С нашей точки зрения для ускорения решения проблемы необходимо обеспечить приток  профессиональных специалистов с созданием условий для их закрепления на перспективу. По нашему мнению, необходим переход от традиционной, зачастую консервативной, модели аграрного образования к процессно-ориентированной, нацеленной на создание ценности для внешних потребителей - агробизнеса и студентов. Стратегические направления совершенствования аграрной политики отмечают ведущие специалисты российских ВУЗов. Отметим ведущие ВУЗы, перестраивающие свои бизнес-процессы: МСХА им. К.А. Тимирязева: развивает экосистему «Тимирязевский агрополис», объединяющую образование, науку и инновационный бизнес. Созданы базовые кафедры с компаниями «Ростсельмаш», «Черкизово», «ЭкоНива», что встроило представителей бизнеса в процесс проектирования программ и преподавания. Следующей ступенью цифровизации образования после внедрения систем управления обучением (LMS) является создание адаптивных образовательных платформ на базе ИИ. Эти системы представляют собой качественный скачок от стандартизированной цифровой среды к подлинной персонализации массового обучения. Кубанский ГАУ: активно использует кластерную модель  взаимодействуя с предприятиями Краснодарского края через ресурсные центры. Внедрена сквозная проектная деятельность, где темы задаются технологическими партнерами. Омский ГАУ: реализует программы дуального обучения с агрохолдингами Сибири, где студенты с первых курсов закреплены за предприятием наставником, а учебный план синхронизирован с производственным циклом. Следующей ступенью цифровизации образования после внедрения систем управления обучением (LMS) является создание адаптивных образовательных платформ на базе ИИ. Эти системы представляют собой качественный скачок от стандартизированной цифровой среды к подлинной персонализации массового обучения. Целесообразно обратить внимание на такие  сквозные бизнес-процессы: стратегическое проектирование образовательных программ, организацию практико-ориентированного обучения и управление карьерными траекториями. Для их оптимизации предложены инструменты бережливого производства, процессного моделирования (BPMN) и цифровой трансформации, включая внедрение LMS и адаптивных ИИ-платформ. Особое внимание представляют моделям интеграции с реальным сектором (дуальное обучение, корпоративные кафедры, кластеры  и прежде всего, инновационного характера) и системе оценки эффективности на основе сбалансированной системы показателей (BSC). На примере ведущих российских аграрных вузов показаны практические аспекты трансформации. Успешная перестройка бизнес-процессов аграрного образования является критическим условием обеспечения кадрами инновационного АПК. Как правило, положительное влияние данное направление оказывает на формирование конкурентных преимуществ и устойчивости  агропредприятий и отрасли в целом. Одним из условий устойчивого  развития отрасли может стать контрактное фермерство с четко заданными объемами производства продукции и ее сбыта. Положительным примером этому выступает положительный опыт Ирбитского и Талицкого молочных комбинатов. В данной практике между поставщиком и подрядчиком  согласованы в договорной форме цены, предоставление ресурсов и необходимости технического обслуживания. Во внимание принимается оказание консультаций в процессе выполнения договорных обязательств. На основании такой работы создается возможность создания сбыта, получая при этом прибыль от реализации производимой продукции и оказания всевозможных услуг. Приток инвестиций необходим для формирования инновационного потенциала и инновационной платформы. Отметим, что главное место должно быть уделено качественному уровню  инновационного потенциала. Общеизвестно, что приток инвестиций связан с определенной степенью риска. Ранее авторами [3] предлагалось использование метода оценки перспективных сценариев по приросту искомых показателей с последующей мерой точки безубыточности. После имитации и моделирования решается вопрос о относительно выбора альтернативного пути инвестирования АПК  при максимизации дохода. Перспективные инвестиционные направления в Свердловской области сконцентрированы в производстве молочных и мясных деликатесов Ресурсное обеспечение инвестиционной деятельности представлено в таблице 3. Таблица 3 Ресурсное обеспечение инвестиционной деятельности Направление (федеральный проект / мероприятие) 2021 2022 2023 2024 Стимулирование инвестиционной деятельности в АПК 78,5 114,8 170,1 219,0 — в т.ч. Льготное кредитование (субсидии банкам) 64,2 90,5 138,4 190,0 Развитие отраслей и техническая модернизация АПК 61,4 82,7 81,9 94,3 — в т.ч. Обновление парка техники (Постановление №1432) 10,0 8,0 2,0* 8,0 Стимулирование развития малых форм хозяйствования 13,0 12,5 13,0 15,0 Общий объем финансирования Госпрограммы АПК 326,7 442,4 442,6 559,0 Источник: [11].   В таблице представлена информация об уровне выполнения планов по бюджетному ассигнованию для реализации основных проектов, реализуемых в аграрных предприятиях в соответствии с «Государственной программой развития сельского хозяйства и регулирования рынков сельскохозяйственной продукции, сырья и продовольствия» [13]. Долгое время в АПК доминировала зависимость от импортных технологий.  Сегодня ситуация находится под контролем Правительства РФ и соответствующих министерств. Особая роль, как отмечает проф. Скляров,  отводится научно-исследовательской деятельности в части финансирования «прорывных научных технологий, новых сортов сельхозкультур, пород животных»[6,с.43]. Наблюдается возрождение вузовской научной базы, которая имеет мощную опору для поддержки передовых технологий в сельском хозяйстве.  Интерес к науке проявляется в финансировании такого направления как поисковые и конкурсные исследования. организуемые и проводимые в ВУЗах. Первоочередной задачей считаем создание мотивации для исследователей в зависимости от результатов [3] работы стимулировать профессиональный рост и повышение заработной платы. Решение поставленных задач будет способствовать постепенному омоложению по возрастной структуре докторов и кандидатов наук в АПК [6, с.44]. По нашему мнению, одной из значимых мер по продвижению инноваций может служить выделение специальных грантов  и создание инновационных технопарков по целевому принципу. Значение представляют инновации, нацеленные на создание конкурентных преимуществ на соответствующих рынках сбыта сельхозпродукции. Не менее важным выступает и льготное кредитование аграриев, которые занимаются разработкой и внедрением инноваций и, как первооснова - введение льготного стимулирование агрообъектов. Предлагаем ввести такой термин как устойчивые инновации в АПК. Для этого рекомендуем проводить эмпирические исследования по группе родственных агропредприятий с выделением таких факторов: Инерционность спроса на инновации устойчивого характера (ИУХ). Сопоставление стадийности роста по двум объектам между устойчивой и традиционной инновацией. Аналитические расчеты по следующим направлениям  конкуренции по видовой и функциональной. Для определения значимости заявленного показателя рассчитывают следующие показатели. Эффект от развития ИУХ Эr = G x Pс x R/100, где G – объем рынка Pс  – средняя цена ИУХ, R – средняя рентабельность ИУХ, %. Практическая апробация предложенного метода выполнена по фермерским хозяйствам Туринского района Свердловской  области показывает следующие результаты по годовому эффекту от развития ИУХ Фермерское хозяйство им. Фрунзе  2024г. - 75,7 млн.руб.                                                          2025г. - 85.3 млн.руб.                     Фермерское хозяйство Городище  2024г. - 78,5, млн.руб.                                                          2025г. - 89,4 млн.руб.   Фермерское хозяйство Липовское  2024г. - 82,5, млн.руб.                                                          2025г. - 91,8 млн.руб.   На заключительном этапе выполняется ранжирование  по группе родственных агробъектов других регионов. Заключение В условиях коренного перелома в части поддержки аграрного сектора экономики первостепенное внимание должно быть уделено формированию и внедрению инновационных подходов с необходимостью инвестиционных вливаний в формирование  развитие инновационных проектов. Не менее важным является государственная поддержка в обеспечении притока и закреплении специалистов на селе. Наиболее эффективными являются сквозные процессы в инноватике, в корне меняющие межкафедральные и межфакультетские барьеры:  стратегическое проектирование программ,  практико-ориентированная реализация,  управление карьерой.  Их оптимизация возможна через внедрение инструментов бережливого производства, цифровизации и процессного моделирования[16]. Одной из причин отставания развития АПК от других отраслей выступало длительное время выделение  не достаточных финансовых вливаний на развитие сельскохозяйственной науки. Фундаментальным драйвером трансформации АПК становится массовое внедрение искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (ML). Эти технологии переходят из разряда экспериментальных в категорию производственной повседневности.