AI-решения в ритейле 2026–2027: какие решения определят успех вашей сети

Почему следующие два года станут переломными для ритейла

Ритейлеры работают в условиях, где ожидания покупателей растут быстрее, чем маржинальность бизнеса. Это не оставляет пространства для колебаний в вопросах технологической трансформации. Искусственный интеллект стал одной из самых мощных сил, которая меняет то, как индустрия взаимодействует с покупателями, проектирует продукты и управляет операциями. Согласно исследованию IBM Institute for Business Value, следующие два года будут особенно критичными для отрасли.

Решения, которые руководители ритейла примут относительно AI в 2026 и 2027 годах, повлияют не только на конкурентное преимущество. Они определят, насколько эффективно бренды смогут соответствовать запросам клиентов, которые уже интегрировали искусственный интеллект в свою повседневную жизнь — используют его для принятия решений, навигации по выбору товаров и формирования предпочтений о том, как и где совершать покупки. Покупатели меняются быстрее, чем многие компании успевают адаптироваться.

Индустрия нуждается в чёткой, практической стратегии действий. Данные исследований показывают области, где AI уже создаёт измеримый эффект, и куда ритейлерам следует направить внимание, чтобы разблокировать реальную ценность для бизнеса. Компании, которые действуют с намерением сегодня, будут определять стандарты завтра. Те, кто ждёт, рискуют обнаружить, что темп развития уже задан без их участия.

ИИ больше не IT-решение — это бизнес-стратегия

Одно из наиболее значимых открытий исследования IBM — смещение источника инвестиций в искусственный интеллект. К 2027 году 35% общих расходов на AI будут формироваться за пределами IT-бюджетов, по сравнению с 28% в 2025 году. При этом расходы на AI внутри IT-бюджетов также растут — с менее чем 10% годовых IT-бюджетов сегодня до 13% к 2027 году. Это сигнализирует о важном отраслевом сдвиге: искусственный интеллект стал бизнес-решением, а не только технологическим.

Команды мерчандайзинга всё чаще финансируют AI для улучшения продуктовой навигации и оптимизации выкладки. Маркетинговые отделы внедряют AI для персонализации контента и предложений. Руководители цепочек поставок применяют искусственный интеллект для прогнозирования спроса и управления исключениями. Когда инвестиции выходят за рамки традиционных силосов, это отражает более широкий организационный переход к операционализации AI по всему предприятию.

Исследование показывает, что 80% компаний в сфере ритейла и потребительских товаров теперь имеют долгосрочную инновационную стратегию для искусственного интеллекта. Этот шаг подчёркивает, что AI больше не позиционируется как побочный эксперимент, но как ключевой двигатель роста. Инвестиции 2026 и 2027 годов представляют собой поворотную точку — расходы на AI переходят от экспериментов с инструментами к фазе создания возможностей, необходимых для конкуренции на рынке, формируемом решениями в реальном времени, сложными ожиданиями клиентов и новыми формами цифровой коммерции.

Проблема данных: у ритейлеров есть информация, но она не используется эффективно

Ритейлеры всегда полагались на данные для понимания клиентов, однако большая часть этих данных остаётся недоиспользованной. Согласно исследованию, 64% компаний утверждают, что их собственные данные доступны для AI, но только 49% этих данных пригодны для использования. Более того, лишь 26% данных в настоящее время применяются для обучения AI-моделей. Этот разрыв подчёркивает значительную возможность для роста.

Разблокировка собственных данных — один из самых критичных компонентов AI-стратегии на 2026–2027 годы, потому что производительность высокоценных возможностей искусственного интеллекта — будь то персонализация, оптимизация запасов или прогнозирование — зависит от качества и доступности данных. Ритейл имеет преимущество: индустрия исторически собирала богатые, высокообъёмные клиентские и транзакционные данные. По мере того как данные становятся чище, лучше управляемыми и более связанными, последующая ценность AI резко возрастает во всех аспектах — от клиентского опыта до операций.

Клиенты уже ощущают влияние этих изменений. 58% руководителей утверждают, что AI улучшает удержание клиентов и удовлетворённость, а за последний год искусственный интеллект способствовал среднему улучшению этих показателей на 31%. Для индустрии, построенной на лояльности, такие результаты значительны. Качественные данные с точек продаж, полок, складов и онлайн-каналов становятся топливом для AI-систем, которые способны предсказывать поведение покупателей и оптимизировать цепочки поставок в реальном времени.

Компании, которые инвестируют в структурирование, очистку и интеграцию данных сейчас, получат конкурентное преимущество в ближайшие годы. Например, решение SM Visor от SmartMerch автоматически собирает данные о выкладке товаров на полках через компьютерное зрение, превращая неструктурированные визуальные данные в точную аналитику для принятия решений. Это позволяет ритейлерам не просто накапливать информацию, но и делать её рабочим инструментом для AI-моделей.

От аналитики к действию: автономные AI-агенты в ритейле

Роль AI в ритейле смещается от консультативной к ориентированной на действие. Исследование показывает, что 84% руководителей ожидают, что искусственный интеллект значительно повысит их способность быстро реагировать на рыночные потрясения и меняющиеся потребности клиентов. Но самый трансформационный сдвиг — это не только скорость, а способность AI предпринимать действия в рамках сложных задач.

Агентные и автономные AI-системы уже управляют многоэтапными рабочими процессами: координируют инвентарь, персонализируют предложения и ведут клиентов через сложные решения о покупке. Согласно данным, 76% руководителей трансформируют свои бизнес-модели, чтобы использовать AI не только для повышения эффективности, но и для создания новых потоков доходов. Это переход от пассивного использования аналитики к активному делегированию задач искусственному интеллекту.

Этот сдвиг в сторону action-driven AI становится одной из определяющих характеристик трансформации ритейла в ближайшие два года. Организации, которые построят фундамент для агентного AI в 2026 году, будут лучше позиционированы для повышения качества клиентского опыта и захвата новой ценности к 2027 году. AI-агенты смогут самостоятельно принимать решения в рамках заданных параметров — от автоматического пополнения запасов до динамического ценообразования на основе спроса и конкуренции.

Убедительный пример — платформа Blue от Al Futtaim Group, где AI-движок интегрирует программу лояльности, платежи и покупки в единое путешествие клиента. Покупатели мгновенно зарабатывают и используют баллы в разных категориях, просматривают товары без трения и завершают транзакции в одном потоке. Это демонстрирует влияние AI-оркестрации в сочетании с человеческим надзором — технология берёт на себя координацию, люди добавляют контекст и стратегию.

AI + человек = новый стандарт клиентского опыта в ритейле

Исследование чётко показывает, что искусственный интеллект дополняет, а не заменяет человеческие роли. AI-агенты всё чаще берут на себя повторяющиеся, многоэтапные процессы по всей цепочке создания стоимости — связывая инвентарь, платежи, логистику и клиентские данные — в то время как сотрудники включаются там, где необходимы суждение, эмпатия и доверие к бренду.

Эта модель освобождает ассистентов и сервисные команды для фокусировки на взаимодействиях более высокой ценности и сложных клиентских потребностях. Руководители сообщают, что AI приносит наибольшую ценность в маркетинге, обслуживании клиентов, операциях цепочки поставок и цифровой коммерции — областях, где операционная точность и человеческая связь пересекаются. Результатом становится гибридная операционная модель, где AI управляет сложностью, а люди усиливают то, что делает ритейл особенно человечным.

Например, AI-чатботы SmartMerch для полевых команд автоматизируют рутинные запросы мерчандайзеров — проверку планограмм, получение информации о продуктах, отправку отчётов. Это позволяет агентам концентрироваться на реальной работе в торговых точках: качественной выкладке, выстраивании отношений с персоналом магазинов, решении нестандартных ситуаций. Технология снимает административную нагрузку, человек привносит экспертизу и гибкость.

Такой подход особенно актуален для FMCG-сектора, где скорость операций высока, но качество исполнения зависит от деталей. AI обрабатывает масштаб и скорость, люди обеспечивают точность и адаптивность. Компании, которые внедряют эту гибридную модель сейчас, формируют фундамент для устойчивого роста в эпоху, когда и технологии, и человеческий фактор критически важны для успеха.

Экосистемный подход: почему изолированные решения больше не работают

Исследование также подчёркивает растущую важность экосистем в ритейле. Искусственный интеллект может оказывать трансформационное влияние только тогда, когда инструменты, партнёры, платформы и агенты работают вместе безопасно и бесшовно. Автономный AI не может достичь своего потенциала в рамках фрагментированных систем. Изолированные решения создают барьеры для обмена данными, замедляют процессы принятия решений и ограничивают масштабируемость технологий.

Чтобы подготовиться к этому сдвигу, ритейлерам необходимо модернизировать коммерческие платформы, переосмыслить процессы для нелинейных клиентских путешествий и усилить управление данными. Когда AI-системы могут понимать и действовать по всему бизнесу, ритейлеры способны оркестрировать клиентский опыт целостно, а не через изолированные точки контакта. Покупатель, который начал взаимодействие в мобильном приложении, продолжил в офлайн-магазине и завершил через службу поддержки, должен получать согласованный, персонализированный сервис на каждом этапе.

Именно поэтому интеграция экосистем находится в центре AI-повестки 2026–2027 годов. Будущее принадлежит ритейлерам, которые могут координировать интеллект по всей цепочке создания стоимости, а не только внутри отдельных функций. Это требует не просто внедрения новых технологий, но и изменения архитектуры IT-ландшафта — от разрозненных систем к единым платформам, способным обмениваться данными в реальном времени.

SmartMerch проектирует решения с учётом этого принципа: продукты компании интегрируются с существующими системами учёта, ERP, CRM и аналитическими платформами. Например, данные с SM Visor о выкладке товаров могут автоматически передаваться в систему управления запасами, триггерить заказы и обновлять прогнозы спроса. Такой подход устраняет ручной труд, минимизирует ошибки и позволяет AI-моделям работать на основе актуальной, полной информации из всех источников.

Три шага, которые нужно сделать ритейлерам прямо сейчас

Анализ исследования указывает на три области, где руководители ритейла могут сосредоточиться для ускорения прогресса в AI-трансформации. Эти шаги не требуют революционных изменений, но создают фундамент для устойчивого роста и конкурентного преимущества в ближайшие годы. Каждый из них опирается на реальные возможности, доступные уже сегодня, и может быть реализован поэтапно без разрушения текущих бизнес-процессов.

Внедрите гиперперсонализацию на основе защищённых данных клиентов

Персонализация давно стала стандартом в ритейле, но гиперперсонализация с помощью AI выводит её на новый уровень. Это означает адаптацию каждого элемента клиентского пути на основе поведенческих данных, предпочтений и контекста в реальном времени — от рекомендаций продуктов до коммуникационных каналов и ценовых предложений. Ключевое условие: использование собственных, первичных данных клиентов с соблюдением требований конфиденциальности и безопасности.

Развёртывайте AI в high-impact процессах, таких как order-to-cash и оркестрация цепочки поставок. Убедитесь, что AI-инструменты отражают истину вашего бренда — даже когда клиенты взаимодействуют через внешних AI-ассистентов вроде голосовых помощников или чат-ботов третьих сторон. Данные должны быть структурированы таким образом, чтобы AI мог извлекать инсайты и действовать на их основе без потери контекста. Это особенно критично для FMCG-компаний, где решения о покупке принимаются быстро, а лояльность формируется через последовательность опыта.

Автоматизируйте ключевые операционные задачи с помощью искусственного интеллекта

Сделайте информацию о продуктах доступной и удобной для AI. Начните с автоматизации повторяющихся операционных задач, затем расширяйте роль AI по мере того, как устанавливается доверие — как со стороны клиентов, так и со стороны ваших команд. Conversational commerce становится стандартом: покупатели ожидают возможности задавать вопросы на естественном языке и получать точные, релевантные ответы мгновенно.

Примеры автоматизации включают контроль выкладки товаров на полках, инвентаризацию, управление промоакциями и мониторинг соблюдения планограмм. Решение SM Visor от SmartMerch использует компьютерное зрение для автоматического контроля полок в реальном времени: система распознаёт SKU, фиксирует out-of-stock, проверяет соответствие выкладки стандартам и отправляет уведомления командам мерчандайзинга. Это устраняет необходимость в ручных аудитах, снижает риск упущенных продаж из-за пустых полок и освобождает сотрудников для стратегических задач.

Автоматизация также применима к управлению полевыми командами: AI-чатботы могут отвечать на вопросы агентов в режиме реального времени, предоставлять доступ к базам знаний и помогать заполнять отчёты. Это особенно ценно для распределённых команд, работающих в множестве торговых точек, где координация и доступ к информации критичны для эффективности.

Организуйте совместную работу AI-агентов и бизнес-систем через экосистему

Разрушайте силосы между отделами. Соединяйте бизнес-системы так, чтобы AI-агенты могли координировать работу между функциями — от закупок до маркетинга, от логистики до обслуживания клиентов. Убедитесь, что AI-рекомендации и транзакции остаются безопасными, точными и соответствуют ценностям вашего бренда. Это требует не только технической интеграции, но и организационных изменений: команды должны быть готовы работать с AI как с коллегой, а не просто как с инструментом.

Координация AI-агентов особенно важна в сложных сценариях, таких как управление промоакциями в мультиканальной среде. Например, AI может анализировать эффективность акции в реальном времени на основе данных из POS-систем, корректировать рекомендации по запасам через интеграцию с WMS и одновременно оптимизировать контент в цифровых каналах на основе откликов клиентов. Такая оркестрация невозможна без единой экосистемы, где данные течут свободно и безопасно между системами.

SmartMerch строит решения с учётом этого принципа: продукты компании легко интегрируются с ERP, CRM, аналитическими платформами и системами управления категориями. Это позволяет ритейлерам внедрять AI постепенно, не требуя полной замены существующей инфраструктуры, но при этом получая преимущества от автоматизации и интеллектуальной координации процессов.

Разрыв между лидерами и отстающими будет расти быстрее, чем когда-либо

В ритейле каждый клик, каждая корзина и каждый разговор имеют вес — и искусственный интеллект усиливает лучшее из того, что делает индустрию человечной. В ближайшие два года разрыв будет увеличиваться между ритейлерами, которые используют AI для фундаментального переосмысления своей работы, и теми, кто рассматривает его просто как ещё один слой технологий. Определяющая разница будет сводиться к чётким решениям о фундаменте данных, операционных моделях и областях, где AI получает право действовать автономно.

Укрепление этих основ сейчас формирует следующую эру производительности ритейла. Компании, которые инвестируют в качество данных, интеграцию систем и обучение команд работе с AI, получат преимущество не только в эффективности, но и в способности быстро адаптироваться к изменениям рынка. Это особенно актуально для российского и СНГ-рынка, где цифровизация ритейла набирает обороты, а конкуренция за клиента усиливается с каждым кварталом.

Возможность впереди значительна — и очень реальна. Ритейлеры, которые действуют с намерением сегодня, будут помогать определять, как выглядит «хорошо» завтра. Те, кто ждёт, могут обнаружить, что темп уже задан за них конкурентами, которые начали раньше. Промедление в AI-трансформации сейчас — это не просто упущенная возможность, а стратегический риск, который может стоить доли рынка и лояльности клиентов в ближайшие годы.

Как SmartMerch помогает ритейлерам подготовиться к AI-трансформации уже сегодня

SmartMerch предлагает комплекс AI-решений, специально разработанных для ритейла и FMCG-сектора. Продукты компании закрывают ключевые направления AI-трансформации, описанные в исследовании IBM: от автоматизации операционных процессов до создания экосистемной интеграции и гиперперсонализации клиентского опыта. Важно, что внедрение решений SmartMerch происходит поэтапно, без необходимости останавливать текущие бизнес-процессы или полностью менять существующую IT-инфраструктуру.

SM Visor автоматизирует управление выкладкой товаров на полках через компьютерное зрение и распознавание SKU. Система в реальном времени проверяет соответствие планограммам, выявляет out-of-stock, контролирует качество промоматериалов и собирает данные для аналитики. Это устраняет необходимость в ручных аудитах и превращает визуальные данные с полок в структурированную информацию для AI-моделей, которая может использоваться для прогнозирования спроса и оптимизации запасов.

AI-чатботы SmartMerch предоставляют полевым командам мгновенный доступ к корпоративным данным на естественном языке. Мерчандайзеры могут задавать вопросы о продуктах, планограммах, промоакциях и получать точные ответы без необходимости звонить в офис или искать информацию в документах. Это ускоряет работу агентов в торговых точках и снижает нагрузку на бэк-офис, позволяя командам фокусироваться на стратегических задачах.

SM Camera обеспечивает удалённый мониторинг холодильного оборудования и контроль температурных режимов с помощью искусственного интеллекта. Система предотвращает порчу товаров, снижает операционные риски и позволяет управлять распределённой сетью оборудования централизованно. Это особенно критично для продуктов с коротким сроком годности и строгими требованиями к условиям хранения.

Все решения SmartMerch интегрируются с существующими системами учёта, ERP, CRM и аналитическими платформами, создавая единую экосистему, где данные циркулируют свободно и AI может координировать процессы между отделами. Компания предлагает поэтапный подход к внедрению: от пилотного проекта на нескольких точках до масштабирования на федеральную сеть. Это позволяет ритейлерам начать AI-трансформацию с минимальными рисками и доказать бизнес-ценность до полномасштабного развёртывания.