Искусственный интеллект в российском ритейле
Экономические условия, кадровые ограничения и технологические вызовы создают сложный ландшафт, в котором компаниям приходится искать баланс между амбициями и возможностями.
Барьеры на пути внедрения ИИ: от экономики до культуры
Цифровизация российского ритейла неразрывно связана с внедрением технологий искусственного интеллекта. Однако даже при очевидной востребованности и высоком потенциале ИИ-инструментов, развитие в этом направлении сталкивается с рядом системных ограничений. Эти барьеры охватывают сразу несколько уровней — от макроэкономики до внутренней организационной зрелости.
Экономические ограничения
Одним из ключевых факторов, сдерживающих внедрение ИИ, остаётся высокая стоимость заемных средств. При текущем уровне процентных ставок — в ряде случаев превышающем 20% годовых — инвестиции в цифровые решения становятся малореалистичными даже для средних и крупных компаний. Запуск капиталоемких проектов с отсроченным возвратом инвестиций в таких условиях сопряжен с серьезными финансовыми рисками, а в сегменте малого бизнеса — практически невозможен. В результате компании вынуждены фокусироваться на локальных, низкобюджетных инициативах с быстрым операционным эффектом. Исключением являются ситуации, когда продолжение ранее начатых инвестиций более целесообразно, чем их отказ или заморозка.
Одним из основных объектов инвестиций является инфраструктура. Даже при наличии стратегии и команды, успешная реализация ИИ-задач невозможна без соответствующих вложений в неё. Речь идёт не только о специфических серверных мощностях и специализированных платформах на GPU (графических процессорах, критически важных для высокоскоростных вычислений при обучении моделей), но и о системах, требуемых для сбора и подготовки данных бизнес-процессов для обучения моделей. Высокая стоимость заемных средств усугубляет эти инфраструктурные проблемы, поскольку компаниям становится трудно получить необходимый капитал для значительных ИТ-модернизаций. В условиях ограниченного импорта оборудования и роста цен на вычислительные ресурсы многие компании вынуждены откладывать проекты или переводить их в минимально жизнеспособный формат, что напрямую влияет на их способность создавать надежную инфраструктуру, необходимую для эффективного внедрения ИИ.
Кадровые ограничения
Ограничения на рынке труда также вносят существенные коррективы в темпы цифровой трансформации. Квалифицированные специалисты в области машинного обучения, больших языковых моделей и разработки ИИ-платформ остаются в дефиците, тем более, что им недостаточно иметь квалификацию в ИИ – им нужно разбираться в прикладных процессах, которые они улучшают. Компании, не обладающие сильной ИТ-командой или опытом в построении дата-направлений, испытывают трудности как при запуске проектов, так и при их масштабировании. Это особенно критично для малого и среднего ритейла, где внутренняя экспертиза зачастую отсутствует полностью.
Помимо объективных технических и финансовых ограничений, важным сдерживающим фактором становится уровень подготовки рядовых сотрудников к работе с ИИ-инструментами. Во многих компаниях не сформирована культура критической оценки результатов, полученных от ИИ-алгоритмов, а сами технологии воспринимаются как автоматическая «подмена» человеческой экспертизы. Отсутствие обучающих программ, регламентов по работе с ИИ и системного подхода к контролю качества решений приводит к снижению эффективности даже уже внедрённых решений.
Практические кейсы применения ИИ в ритейле
Несмотря на экономические ограничения, ряд крупных российских компаний показывает, что внедрение ИИ может приносить ощутимую операционную и финансовую отдачу. Основные тренды в ритейле:
● Роботизация складов и логистики;
● Омниканальное взаимодействие с клиентом;
● Оптимизация различных аспектов бизнеса на основе данных, включая логистику, ассортимент, ценообразование, пополнение запасов и прогнозирование эффективности объектов.
Ниже — реальные кейсы, подтвержденные открытыми источниками.
X5 Group, реагируя на рост стоимости рабочей силы, не стала ждать, а в марте 2024 года решительно шагнула в будущее, запустив амбициозную программу роботизации своих распределительных центров. Сердцем этой трансформации стала инновационная лаборатория-полигон в Подольске, где идет работа по испытанию передовых автономных мобильных роботов (AMR) и вилочных погрузчиков (FMR). Эти умные помощники призваны взять на себя самые трудоемкие складские операции, обещая не просто оптимизацию, а существенное сокращение трудозатрат персонала – до 20% на каждом распределительном центре. Это не просто цифры, а стратегия, направленная на укрепление эффективности и устойчивости логистических процессов в динамично меняющихся экономических условиях.
"ВкусВилл", столкнувшись с нехваткой рабочих рук и постоянно растущими объемами, решился на смелый шаг — роботизацию своих крупнейших распределительных центров в Вешках и Домодедово. В партнерстве с ГК «Автомакон», начиная с сентября 2023 года, компания поэтапно внедрила умных помощников: AGV-погрузчики для перевозки палет, точные AI STOCK COUNTER для быстрой инвентаризации и шустрые автономные поломойки AK-SC80. Эти машины теперь трудятся круглосуточно, гармонично взаимодействуя с сотрудниками. Результаты впечатляют: роботы уже перевозят 29% всех поступивших товаров, позволили оптимизировать до 50% персонала в роботизированных зонах, проводят полную инвентаризацию сухого склада всего за два часа (сократив количество задействованных сотрудников в 50 раз и вдвое уменьшив ошибки), а также убирают треть площади за смену. Важно отметить, что AI STOCK COUNTER использует искусственный интеллект для инвентаризации. Все это не только облегчает труд, но и обещает солидную экономию на фонде оплаты труда и клининге, с предполагаемой окупаемостью проекта всего за 2-3 года.
“Лемана ПРО", понимая динамику рынка и сталкиваясь с вызовами высокой ключевой ставки, активно делает ставку на роботизацию своей логистики. С марта 2025 года компания взяла курс на значительное расширение своих роботизированных мощностей, планируя к 2026 году удвоить количество «роборук» на складах. В основе этой стратегии лежит партнерство с «Яндекс Роботикс» и внедрение роборуки-депалетайзера, оснащенной искусственным интеллектом. Это не просто технический эксперимент, а первое в России промышленное испытание «умной» депалетизации в ритейле, призванное полностью автоматизировать процесс разбора палет. Благодаря способностям ИИ, роборука учится работать с огромным ассортиментом — до 20 тысяч SKU товаров. Гибридный подход, сочетающий обучение и выполнение задач, позволяет «Лемана ПРО» эффективно внедрять инновации, сокращая до половины персонала, занятого на депалетизации, и наглядно демонстрируя курс отрасли на модернизацию существующих логистических комплексов.
Wildberries стремительно внедряет робототехнику, чтобы серьезно оптимизировать свои складские процессы и снизить зависимость от ручного труда. Уже с мая 2024 года грузы начали перевозить роботы-транспортировщики Astabot. А в марте 2025-го стартовало тестирование передовых 6-осевых роборук Kawasaki, оснащенных искусственным интеллектом и машинным зрением, для автономной упаковки, сортировки и перемещения товаров. Эти интеллектуальные машины призваны максимально ускорить обработку заказов, существенно сократить затраты и повысить производительность, при этом дополняя работу персонала и обеспечивая круглосуточную деятельность, что критически важно для непрерывно растущих объемов онлайн-торговли.
Помимо роботизации физических процессов, в тех же компаниях активно развивается и применение ИИ для оптимизации внутренних «бэк-офисных» операций. Это включает в себя автоматизацию ценообразования, интеллектуальное пополнение ассортимента, а также работу с внутренними заявками и обращениями, не связанными напрямую с клиентским взаимодействием. Такие решения, хотя и менее заметны для конечного потребителя, приносят существенную эффективность и точность во внутренние бизнес-процессы.
Отдельно нужно выделить использование ИИ в подготовке управленческих решений. Уже сейчас информацию менеджерам может предоставлять языковая модель, соединенная с no-code платформой. Результатом такого запроса может быть как отчет с нужной информацией, так и созданный в системе документ, как, например в продукте GoodT Insight. Такой подход не только значительно повышает эффективность работы менеджеров, но и существенно упрощает и упорядочивает процесс управления подразделением.
В «Яндекс.Еде» искусственный интеллект играет ключевую роль, пронизывая как бэк-офис, так и взаимодействие с клиентами. ИИ задействован в системе динамического ценообразования, которая гибко адаптирует стоимость блюд и доставки, учитывая такие факторы, как текущий спрос, время суток, пробки и даже погода. Это особенно ценно в пиковые периоды, когда корректировка цен позволяет эффективно перераспределять заказы, поддерживая стабильность и качество сервиса. Более того, компания интегрировала ИИ-ассистента, который становится персональным гидом для пользователя, помогая выбирать блюда на основе его вкусовых предпочтений, истории заказов, детальных описаний ресторанов и даже отзывов других клиентов. Подобное персонализированное взаимодействие не только повышает конверсию, но и значительно углубляет заказы.
Особенности внедрения ИИ в малом и среднем ритейле
Внедрение искусственного интеллекта остаётся серьёзным вызовом для малого и среднего ритейла в России. Проблемы, озвученные выше, в их случае усугубляются. Компании, где штат управляется вручную и нет выделенного ИТ-департамента, просто не могут позволить себе проекты по машинному обучению, интеграции LLM или настройке собственных нейросетей. Высокие процентные ставки по кредитам, достигающие для них 38,5% годовых, делают инвестиции в ИИ практически невозможными для малого бизнеса.
В результате подавляющее большинство небольших ритейлеров ограничиваются точечными, недорогими решениями. Например, устанавливают голосовых ботов для обработки звонков или подключают внешние SaaS-сервисы, которые предлагают базовые инструменты автоматизации.
Например, модный бренд 12 STOREEZ внедрил интеллектуальную систему анализа обратной связи. ИИ-модель обрабатывает тысячи клиентских отзывов — как текстовых, так и голосовых — и выявляет скрытые закономерности: тональность, повторяющиеся претензии, позитивные сигналы. Это позволило маркетингу и службе качества не только быстрее реагировать на проблемы, но и предвосхищать потребности покупателей. В отличие от ручной обработки, интеллектуальный анализ работает в режиме реального времени и масштабируется на все каналы коммуникации — от сайта до колл-центра. За счёт этого компания усилила клиентский фокус и сократила цикл реакции на негатив до нескольких часов.
Сеть Gloria Jeans внедрила ИИ-примерочные с дополненной реальностью, позволяющие покупателям визуально примерять одежду и получать рекомендации по стилю. Система использует алгоритмы машинного обучения, которые анализируют внешность, пол, возраст и предпочтения клиента. Искусственный интеллект также собирает данные о поведении посетителей в торговом зале — что примеряли, что вернули, сколько времени провели у определённых полок. На основе этой информации система автоматически предлагает персонализированные товары и помогает оптимизировать мерчандайзинг. Такой формат позволяет бренду в режиме реального времени адаптировать продажи под конкретного покупателя, повышая конверсию и удовлетворенность.
Перспективы и вызовы
Искусственный интеллект становится не просто опцией, а ключевым стратегическим императивом, абсолютно необходимым инструментом. Сегодняшние инвестиции в цифровую трансформацию обеспечивают компаниям не просто конкурентные преимущества, но и страховку от отставания. На горизонте ближайших пяти лет игроки рынка, игнорирующие повсеместное внедрение ИИ, рискуют столкнуться с неизбежной убыточностью и полной потерей актуальности.
Хотя для масштабной интеграции ИИ по-прежнему необходимы системные меры поддержки, включая обучение персонала и развитие инфраструктуры, а доступ к льготным государственным программам пока ограничен, реальность такова: ИИ в российском ритейле — это уже не отдаленное будущее, а безальтернативная реальность. Компании, готовые к этим изменениям, не только оптимизируют свои процессы и улучшают клиентский опыт уже сейчас, но и закладывают фундамент для своего долгосрочного и устойчивого успеха.
Опубликовано 15.06.2025
