Сфера ритейла - лидер по цифровой трансформации в России. Более 90% корпораций используют технологии и ИИ, чтобы прогнозировать спрос и создавать персонализированные предложения для покупателей. А 80% крупных компаний разрабатывает собственные ИТ-решения. Иван Коновалов, основатель и генеральный директор Molver, рассказал, как ритейлеры используют ИИ-инструменты, с какими сложностями сталкиваются при внедрении, и какие перспективы эксперты видят в этой сфере.

Цифровизация в российском ритейле в 2026 году

Автоматизация и цифровизация сейчас - это не модный тренд, а необходимость. Без современных инструментов ритейлеру сложно оставаться конкурентноспособным.


Какие технологии и для чего чаще всего используют российские ритейлеры:
- Big Data и аналитика - для прогнозирования спроса и изучения покупательского поведения;
- ERP-системы (Enterprise Resource Planning) - для автоматизации процессов компании;
- WMS (Warehouse Management System) - для управления складом и логистикой;
- LMS (Learning Management System) - для обучения сотрудников и проверки знаний;
- Чат-боты - для общения с покупателями.

Компании переходят от точечного внедрения сервисов и инструментов к созданию комплексной цифровой инфраструктуры. Еще одна тенденция - сокращение доли ручного труда за счет автоматизации. Это позволяет сделать процессы оперативнее, сократить риск ошибок из-за человеческого фактора и справиться с кадровым дефицитом.

Ключевой тренд современной цифровизации - использование ИИ. Несколько лет назад главной тенденцией был переход к data driven культуре - подход, основанный на работе с полными и достоверными данными. Для этого использовались интеграции с различными источниками данных и BI-аналитика. Сейчас этот подход дополняется ИИ - искусственный интеллект помогает анализировать данные, отмечать повторяющиеся паттерны и делать прогнозы.

Какие ИИ-технологии используют ритейлеры

Приведем несколько примеров: в каких процессах российские и зарубежные ритейлеры применяют искусственный интеллект.

Персонализация рекомендаций для покупателей. В прошлом году один из крупнейших американских ритейлеров Walmart представил ИИ-ассистента Sparky, который помогает покупателям находить, сравнивать и приобретать товары. А маркетплейс Amazon использует ИИ-консультанта Alexa for Shopping, который предлагает результаты на основе покупательской истории, предпочтений и предыдущего общения.

Прогнозирование спроса. X5 Retail Group применяет технологии, чтобы проверять гипотезы. Например, как наличие одного товара в чеке влияет на покупку других, или как люди ориентируются на прогноз погоды при закупках. А Zara с помощью ИИ мониторит онлайн-площадки, чтобы определить, какими фасонами и цветами одежды интересуются люди.

Управление запасами. Walmart использует собственный AR-инструмент VizPick, который позволяет быстро находить товары на складе и перемещать их в торговый зал. В прошлом году Walmart дополнил инструмент ИИ-функцией - можно отсканировать стеллажи и оперативно найти товары, которых не хватает для их заполнения. А X5 Retail Group разработала собственную ИИ-систему для управления запасами, которая контролирует логистику и следит за сроками годности продукции.

Оптимизация работы сотрудников. «Магнит» использует ИИ-систему голосового управления для операторов оборудования. Работники могут голосом сообщать системе о неисправностях. Также «Магнит» тестирует технологию, которая анализирует работу лучших сотрудников, чтобы в будущем использовать эти практики для обучения всех работников. А Walmart разработал ИИ-инструмент, помогающий приоритизировать задачи и планировать рабочий день.

Обучение. «Яндекс» рассказал, как российский лидер e-grocery оптимизировал обучение операторов с помощью ИИ-тренажеров на базе инфраструктуры Yandex Cloud. А «Т-Банк» создал голосовой симулятор клиента для обучения сотрудников отдела продаж. В Molver есть ИИ-тренажер навыков продаж для менеджеров B2B-компаний и операторов колцентров. Инструмент наиболее актуален крупным компаниям, которые имеют филиалы в разных регионах или являются сетью магазинов, так как ИИ-тренажер позволяет обучать сотрудников из разных уголков страны по одинаковой системе.

Работа с клиентами. Ikea использует ИИ-бота Billie, который выполняет роль консультанта - отвечает на вопросы о товарах и даже помогает проектировать интерьеры. Также компании начинают устанавливать в торговых точках виртуальные киоски - с ними клиент может «пообщаться», выбрать подходящую продукцию и оплатить покупку. Сейчас в ритейле сохраняется дефицит кадров - продавцов и кассиров критически не хватает. Поэтому такие решения имеют большой потенциал.


Какие сложности возникают при интеграции ИИ-инструментов

Несмотря на то, что спрос на ИИ-инструменты за последнии годы активно растет, компании сталкиваются со сложностями при их внедрении. Вот наиболее распространенные:

Низкая надежность инфраструктуры. Работа с высокотехнологичными инструментами требует современной техники и устойчивой инфраструктуры. Тем временем, у 36% ритейлеров нет резервного ЦОДа, и они не могут продублировать критически важные сервисы. Значит, если из-за нагрузки инфраструктуры возникнет сбой, это приведет к остановке всех процессов и потере выручки.

Отсутствие квалифицированных ИТ-специалистов. Около 20% компаний отмечают нехватку сотрудников, которые умеют работать с нейросетями. Из-за этого ритейлеры вынуждены или обращаться к подрядчикам, чтобы использовать ИИ-инструменты, или откладывать их внедрение, пока не найдутся специалисты.

Высокая стоимость внедрения. Профессиональные подписки на нейросетевые сервисы стоят немалых денег, а разработка собственных решений - еще дороже. При этом сложно заранее оценить, как ИИ-инструменты повлияют на выручку компании и когда они окупятся.

Сопротивление сотрудников. Около 45% руководителей во всем мире отмечают, что сотрудники негативно относятся к внедрению ИИ. Часть из них опасается потерять рабочее место, а еще часть не хочет менять налаженные процессы - даже если с использованием ИИ их можно будет автоматизировать.

Завышенные ожидания. Часто руководители компаний думают, что внедрят ИИ в процессы и выручка вырастет как по волшебству. Но ИИ-инструменты просто берут на себя рутину и ускоряют работу, поэтому без компетентных сотрудников искусственный интеллект не принесет пользы.

Для грамотного внедрения ИИ нужно определить области, где он действительно необходим, обеспечить обучение сотрудников и отслеживать промежуточные результаты на каждом этапе.


Перспективы использования ИИ в ритейле

Судя по мировой практике, ИИ в ритейле будет развиваться все активнее - уже 85% крупных компаний используют его в работе. В Китае искусственный интеллект используется на всей цепочке продаж - от логистики до общения с клиентами. Европейские и американские компании внедряют ИИ-инструменты в существующие сервисы, расширяя их возможности.

На российском рынке ИИ-решения применяются в маркетинге, логистике, создании карточек товаров для онлайн-сервисов - использование интеллектуальных систем управления логистикой или аналитикой уже стало нормой. Но к некоторым инструментам рынок пока только присматривается - сюда входят полностью автоматизированные склады или ИИ-киоски, которые выступают в роли консультантов магазинов.

В будущем ритейлеры станут активнее внедрять ИИ-решения, потому что они заметно оптимизируют работу и позволяют справиться с нехваткой кадров. И судя по опыту других стран, такие инструменты скоро станут обязательными для ритейлера, который хочет расти и развиваться в новых условиях рынка.

*Фото: Magnific.com