ИИ в Ритейле: от экспериментов к устойчивой практике
🔍 Что стоит взять на вооружение уже в 2025 году
Интеграция искусственного интеллекта в бизнес больше не воспринимается как инновация ради инновации. Это уже операционный актив — и те компании, которые встроили ИИ в свою инфраструктуру, получают ощутимое конкурентное преимущество.
Недавняя публикация OpenAI раскрывает практику внедрения ИИ в крупнейших компаниях. Вот как эти подходы можно и нужно адаптировать в розничной торговле.
1. Децентрализация ИИ-инициатив
Один из ключевых инсайтов — максимальная доступность ИИ-инструментов для всех подразделений. В банке BBVA доступ к ИИ есть не только у ИТ, но и у юристов, маркетологов, аналитиков. Это приводит к экспоненциальному росту локальных ИИ-продуктов, которые решают конкретные задачи «на земле».
📌 Что делать ритейлу:
- Давать инструмент не только аналитикам.
- Обучать менеджеров на местах работать с no-code/low-code ИИ-инструментами.
- Поддерживать гипотезы, идущие снизу — они ближе к реальности.
2. Малые дообученные модели вместо «всё и сразу»
Кейс Indeed показал, что собственные дообученные языковые модели (LLM) не только эффективнее общих решений, но и гораздо безопаснее. Такие модели справляются с задачами поддержки, персонализации и навигации без потерь в точности.
📌 Возможности в ритейле:
- Микромодели для локального ассортимента, регионального спроса, типичных покупательских сценариев.
- Быстрая настройка под конкретную сеть или формат.
- Защита клиентских данных за счёт изоляции модели.
3. Автоматизация клиентского сервиса через ИИ-ассистентов
Klarna заменила 700 сотрудников поддержки на ИИ-модель, которая закрывает 2/3 всех запросов быстрее и качественнее.
📌 Что важно для ритейла:
- Запуск чат-ботов и голосовых ассистентов с интеграцией в CRM.
- Поддержка возвратов, статуса заказов, типовых вопросов — без участия людей.
- Существенная экономия ресурсов и рост NPS.
4. ИИ как инструмент тестирования
Match Group использует ИИ для тестирования интерфейсов с моделированием поведения пользователей. Это исключает необходимость в дорогостоящих UX-исследованиях.
📌 Как применить в ритейле:
- Быстрое тестирование выкладок, промо, UX e-commerce без запуска кампании.
- А/B-тесты концептов, «прогон» трафика по страницам без живого клиента.
- Прогнозирование поведения до релиза.
5. Upskilling персонала через ИИ
ИИ-системы позволяют сотрудникам без технического бэкграунда делать то, что раньше требовало программистов и аналитиков.
📌 Что это даёт ритейлу:
- Менеджер торговой точки сам строит аналитику по продажам.
- Категорийный менеджер настраивает ML-модель для прогноза спроса.
- Снижение зависимости от ограниченного пула «технарей».
Тренды ритейла на 2025 год, которые усиливаются ИИ:
✅ Гиперперсонализация: офлайн-ритейл настраивается под конкретного покупателя. ✅ Оцифровка всех каналов: цифровой двойник магазина, единое пространство принятия решений. ✅ Устойчивость: ИИ помогает сократить потери, переизбыток товаров и выбросы. ✅ Кросс-функциональность: границы между отделами стираются, ИИ объединяет процессы. ✅ Инфраструктура вместо инициатив: ИИ — не разовая история, а основа бизнеса.
ИИ в ритейле — это не про автоматизацию ради экономии. Это про масштабируемые решения, которые дают скорость, гибкость и персонализацию в новой потребительской реальности.
Кто строит — выигрывает. Кто ждёт — обслуживает.