ИИ в ритейле: состояние, тренды и перспективы внедрения

Почему ИИ в ритейле важен к концу 2025 года

ИИ в ритейле стал стратегическим приоритетом для отрасли к концу 2025 года. Розничные сети во всем мире стремительно наращивают инвестиции в искусственный интеллект, превращая его из модного слова в реальный инструмент повышения эффективности. После пандемии рынок ритейла переживает трансформацию от массовых подходов к персонализированным стратегиям для каждого клиента – переход «от масс к микро». Традиционные методы уже не позволяют справиться с новыми вызовами: многоканальные продажи, рост издержек, нехватка персонала и растущие ожидания покупателей. В этих условиях ИИ выступает критическим фактором, который помогает ритейлерам делать больше с меньшими ресурсами. Например, использование генеративного ИИ (чат-боты, ассистенты) уже доказало эффективность: ритейлеры, внедрившие ИИ-чатботов для поддержки клиентов в период распродаж «черной пятницы», зафиксировали рост конверсии на 15%. Одновременно 60% закупщиков ритейла отмечают, что ИИ-инструменты улучшили точность прогнозирования спроса и управление запасами еще в 2024 году. К концу 2025-го тема ИИ в ритейле вышла за рамки хайпа – технологии демонстрируют ощутимые бизнес-результаты, повышая продажи, оптимизируя операции и улучшая клиентский опыт.

Текущий уровень внедрения ИИ в ритейле: глобально и локально

Глобальное проникновение ИИ. 

Использование искусственного интеллекта в ритейле достигло массового уровня. Согласно исследованию SAP Emarsys, 92% маркетологов в розничной торговле уже применяют ИИ-инструменты в 2025 году. В целом по отраслям недавний опрос McKinsey показал, что 88% компаний по всему миру задействуют ИИ как минимум в одной бизнес-функции. В ритейле ИИ уже активно помогает в ключевых направлениях – от маркетинга до цепочек поставок. По данным отчета Deloitte, 70% руководителей розничных компаний ожидают внедрения ИИ-решений для персонализации клиентского опыта в течение года. Около 60% из них отмечают, что ИИ уже улучшил точность прогнозирования спроса и управления товарными запасами. Эта статистика подтверждает: глобальные розничные сети не просто экспериментируют – они масштабируют ИИ, чтобы повысить маржинальность и удержать лояльность клиентов в условиях жесткой конкуренции.

Локальная динамика (Европа и Россия). Хотя Северная Америка лидирует по внедрению ИИ (почти 48% розничных компаний там используют ИИ в основных функциях бизнеса), Европа и другие регионы постепенно сокращают отставание. Европейские ритейлеры также активно инвестируют в AI, хотя уровень уверенности в своих ИИ-стратегиях ниже, чем у североамериканских коллег. В России рынок ИИ переживает бурный рост: объем российского рынка AI в 2025 году оценивается в $2,1 млрд (рост ~45% за год). По данным исследований, доля компаний в России, использующих ИИ для бизнеса, выросла с 28% в 2024 до 43% в 2025 году – фактически, за год ИИ перешел из разряда экспериментов в массовую технологию. В индустриальном разрезе российский ритейл и e-commerce формируют ~15% национального рынка ИИ (около $315 млн), применяя его в первую очередь для рекомендательных систем, управления запасами и динамического ценообразования. Хотя в России по масштабу внедрения AI ритейл пока уступает финсектору и производству, тренд очевиден: торговые сети все чаще обращаются к ИИ для повышения эффективности и улучшения сервиса.

Примечание: Таким образом, ИИ в ритейле уже не нишевое явление. Большинство крупных ритейлеров в мире либо внедрили, либо активно пилотируют AI-решения, а в местных рынках, включая Россию, наблюдается стремительный рост интереса к ИИ. Компании осознают, что от степени освоения этих технологий зависит их конкурентоспособность в ближайшие годы.

Основные области применения ИИ в ритейле

ИИ проник во все ключевые процессы розничной торговли. Рассмотрим основные области применения ИИ в ритейле и то, как они помогают бизнесу:

• Персонализация маркетинга и ассортимента. Ритейлеры используют ИИ для анализа больших данных о покупателях и формирования индивидуальных предложений. Алгоритмы машинного обучения сегментируют аудиторию, рекомендательные системы предлагают товары “на вкус” каждого клиента. Это повышает отклик на кампании и средний чек. Deloitte отмечает, что гипер-персонализация стала новым драйвером роста: ритейл переходит “от массового к персональному”, чтобы удержать требовательных клиентов. По опросам, 79% маркетологов в ритейле применяют ИИ для персонализации контента и акций, что напрямую сказывается на лояльности потребителей (58% отметили рост удержания клиентов благодаря ИИ).
  
• Прогнозирование спроса и управление запасами. Один из самых ощутимых эффектов ИИ – точное прогнозирование продаж. Модели ML учитывают исторические продажи, тренды, сезонность, внешние факторы (погода, события) и выдают прогноз спроса по товарам и магазинам. Это позволяет оптимизировать запасы: вовремя пополнять бестселлеры и избегать затоваривания. Уже 60% категорийных менеджеров отмечают улучшение управления запасами с помощью AI-инструментов. В перспективе такие системы превратятся в автономные цепочки поставок: прогнозируя спрос с высокой точностью, ИИ-агенты будут автоматически делать заказы поставщикам и перераспределять товары между магазинами в режиме реального времени. Это минимизирует out-of-stock и излишки, сокращая издержки и потери продаж.
  
• Ценообразование и промо-менеджмент. ИИ помогает ритейлерам в динамическом ценообразовании и управлении акциями. Алгоритмы анализируют эластичность спроса, ценовую активность конкурентов, остатки товара и в режиме реального времени рекомендуют оптимальную цену для максимизации маржи или оборота. Также AI может персонализировать скидки – например, предоставить индивидуальный купон, наиболее вероятно мотивирующий конкретного покупателя к покупке. Такие ”умные” цены и промоакции повышают эффективность маркетинга. По прогнозам, к 2028 году AI-агенты будут обрабатывать до 15% онлайн-продаж (agentic commerce), автоматически подбирая для клиентов оптимальные предложения и цены.
  
• Автоматизация аудитов и операционного контроля. В магазины приходит компьютерное зрение и IoT, позволяющие автоматически мониторить состояние торгового зала. Камеры с AI-алгоритмами способны распознавать выкладку товаров, наличие ценников, очереди на кассах, нарушения мерчендайзинга. Это дает возможность проводить аудит торговых точек в реальном времени без участия человека. Например, умные камеры могут мгновенно фиксировать пустеющие полки и уведомлять персонал о необходимости пополнения. Согласно прогнозам IDC, к 2028 году 50% крупных ритейлеров будут применять компьютерное зрение для постоянного мониторинга магазинов, что сократит потери от недостач на 40%, улучшит соблюдение планограмм на 50% и ускорит пополнение товаров на 30%. Также AI используется для аудита цен – сравнения ценников на полках с базой данных, выявления ошибок ценообразования. В сумме это повышает операционную точность и экономит трудозатраты: сотрудники могут переключаться с рутинных проверок на более ценные задачи.
  
• Обслуживание клиентов и чат-боты. Customer service – одно из первых направлений, где ритейл начал использовать AI. Чат-боты и голосовые ассистенты на базе ИИ позволяют обслуживать клиентов 24/7, отвечая на частые запросы, помогая с выбором товара, информируя о статусе заказа. Сегодня треть обращений в контакт-центры крупных сетей обрабатывается чат-ботами, а по прогнозам Capgemini в ближайшие годы AI-агенты смогут самостоятельно решать до 80% клиентских запросов с первой попытки. Особенно востребованы бот-ассистенты в период пиковых нагрузок (праздничные сезоны) – они снимают нагрузку с операторов и сокращают время ожидания ответа. В 2025 году приоритетным случаем использования AI-агентов в ритейле стал именно клиентский сервис. Например, агент может автоматически отслеживать посылку, оформить возврат или подсказать наличие товара – и все это без участия человека, позволяя сотрудникам фокусироваться на сложных, нетиповых вопросах. Кроме того, продвинутые голосовые интерфейсы начали внедряться в колл-центрах (voice-bots) и даже в физическом магазине – киоски или “умные” колонки могут консультировать покупателей голосом. Всё это делает обслуживание более оперативным и удобным.
  
• Компьютерное зрение и безкассовые технологии. AI-видеоаналитика приводит к появлению новых форматов магазинов и повышению безопасности. Безкассовые магазины, как Amazon Go, стали возможны благодаря комбинации компьютерного зрения, сенсоров и deep learning – система автоматически идентифицирует, какие товары покупатель взял с полки, и списывает оплату при выходе, исключая необходимость кассира. В 2025 году подобные технологии тестируют и другие ритейлеры, стремясь снизить трения при покупке. Компьютерное зрение также помогает в борьбе с потерями и кражами (loss prevention): интеллектуальные камеры отслеживают подозрительное поведение, распознают акт потенциального воровства и уведомляют охрану. Хотя полностью заменить персонал безопасности ИИ пока не способен, он выступает как “третьи глаз”, который в режиме реального времени мониторит зал эффективнее человека. Еще одно применение CV – анализ покупательского поведения: тепловые карты перемещения клиентов по магазину, подсчет посетителей, распознавание эмоций (например, неудовлетворенность при долгом ожидании). Такие инсайты помогают оптимизировать выкладку, улучшать сервис и увеличивать конверсию визитов в покупки.
  

Подводя итог, ИИ в ритейле уже охватывает весь цикл – от привлечения и персонализации предложения для клиента до исполнения заказа и последующего обслуживания. Компании, освоившие эти технологии, получают ощутимые преимущества: более точное планирование, снижение издержек, рост продаж и удовлетворенности покупателей.

Текущие технологии ИИ для ритейла: generative AI, ML, CV, нейросети, голосовые интерфейсы

Бурное развитие технологий AI за последние два-три года дало ритейлу целый арсенал новых инструментов. Рассмотрим основные типы современных ИИ-технологий в ритейле и их суть:

• Generative AI (генеративный ИИ). Это класс алгоритмов (включая большие языковые модели вроде GPT), способных генерировать новый контент – текст, изображения, музыку и т.д. Для ритейла generative AI открыл новые возможности: создание автоматических описаний товаров, генерация рекламных текстов и баннеров, персонализированных писем клиентам. ChatGPT-подобные модели внедряются как виртуальные консультанты – они могут вести осмысленные диалоги с покупателями на сайте или в мессенджерах, помогая с выбором (например, подобрать образ из ассортимента одежды по запросу клиента). Крупные сети экспериментируют с генеративным ИИ для контент-маркетинга – ускоряя подготовку постов в соцсетях, обзоров, ответов на отзывы. Важное направление – чат-боты на LLM, которые учатся на внутренних данных компании и отвечают на сложные вопросы покупателей или сотрудников. В 2025 году генерирующий ИИ вышел из стадии экспериментов: ритейлеры сообщают о реальных результатах (тот же пример с ростом онлайн-конверсий на 15% благодаря чат-ботам на Black Friday). Можно ожидать, что к 2026–2027 годам generative AI станет неотъемлемой частью маркетинга и клиентского сервиса в ритейле, а также будет применяться в создании дизайна товаров (например, генерация новых узоров одежды ИИ-моделью) и даже в обучении персонала (генерация обучающих сценариев).
  
• Машинное обучение (ML) и нейросети. В основе почти всех AI-решений лежат алгоритмы ML и глубокие нейронные сети. Машинное обучение позволяет компьютеру выявлять закономерности в больших массивах данных и делать прогнозы или принимать решения на основе этих данных. В ритейле ML широко используется для рекомендаций (алгоритмы коллаборативной фильтрации), кластеризации клиентов по поведению, прогнозирования продаж, оптимизации цепочек поставок. Нейронные сети – особый вид ML, вдохновленный работой мозга, – особенно эффективны в задачах распознавания образов, речи и сложных многомерных зависимостей. Глубокие нейронные сети (deep learning) дали прорыв в качестве компьютерного зрения (распознавание изображений товаров, лиц, действий на видео) и обработке естественного языка (чат-боты, анализ отзывов). Для ритейла уже привычны такие решения, как OCR на основе нейросетей (автоматическое считывание текстов – например, распознавание товарных накладных или ценников) и анализ тональности (определение удовлетворенности клиентов по отзывам). В 2025 году технологии ML/AI все более связаны с агентными системами – это следующий шаг, где ИИ-”агенты” сами выполняют последовательности действий. 76% ритейлеров заявили, что увеличивают инвестиции в AI в ближайший год, причем многие фокусируются на более сложных сценариях – например, интеграции прогнозного ML в единые бизнес-процессы (Integrated Business Planning). Важно отметить, что ML-системы требуют больших объемов данных и их качество – поэтому компании параллельно вкладываются в развитие данных и IT-инфраструктуры.
  
• Компьютерное зрение (Computer Vision, CV). Это направление ИИ, позволяющее “научить” компьютеры понимать визуальные сцены: фото, видео в реальном времени. Для ритейла CV – один из краеугольных камней цифровой трансформации офлайна. Благодаря нейросетям CV-системы теперь способны с высокой точностью распознавать объекты (товары, людей), их положение и действия. В магазинах – это автоматическое отслеживание товаров на полках, обнаружение пустых мест, подсчет покупателей, распознавание очередей. В логистике – машинное зрение используется для сортировки товаров на складе, контроля качества (например, выявление бракованных продуктов на производстве). Кассы самообслуживания с камерой уже могут сами определять, что за товар кладет покупатель, снижая число сканирований штрихкодов. Перспективно развитие цифровых двойников магазинов – создание виртуальной копии торговой точки, обновляемой в ре времени с помощью CV-датчиков, чтобы менеджеры могли видеть удаленно, что происходит на полках. Отдельное применение – безопасность: CV помогает предотвратить кражи, определяя подозрительные действия, и контролирует выполнение персоналом стандартов (например, носит ли сотрудник форму, чисто ли в зале). В 2025 году такие системы стали доступнее по цене и начались активные пилоты в крупных сетях, а к 2028 ожидается уже массовое их применение с ощутимым эффектом (как отмечалось, сокращение потерь на десятки процентов).
  
• Голосовые интерфейсы и NLP. С развитием больших языковых моделей и речевых технологий, голосовой канал снова набирает популярность. Голосовые ассистенты (Amazon Alexa, Google Assistant, отечественные аналоги) уже используются покупателями для поиска товаров (“найди мне кроссовки Nike размер 42”) и даже для совершения покупок в интернет-магазинах с помощью голосовых команд. Ритейлеры интегрируют свои каталоги и акции в экосистемы голосовых помощников, чтобы быть там, где клиенту удобно. Кроме того, внутри компаний голосовые технологии применяются для упрощения работы сотрудников: голосовые подсказчики на складах (система голосом говорит сборщику заказов, на какую полку идти – технология “pick by voice”), голосовые заметки для менеджеров и пр. Многие колл-центры ритейла переходят на speech-to-text расшифровку обращений и дальнейший анализ текста с помощью NLP (Natural Language Processing) – это помогает выявлять основные темы жалоб, уровень удовлетворенности. В 2025 году массово стали внедряться voicebot-ы – автоответчики с ИИ, которые способны понимать речь клиента и давать ответ. Например, сеть магазинов электроники может запустить голосового бота, который примет звонок и расскажет о статусе доставки или адресах магазинов. Большой упор делается на качество естественного языка – благодаря прорыву в NLP, современные боты могут поддерживать довольно живой диалог. В ближайшие годы голосовые интерфейсы могут стать еще удобнее (например, интеграция в бортовые системы авто или в смарт-устройства дома для заказа продуктов “в два слова”).
  

В совокупности, технологии generative AI, ML/нейросети, CV и голосовые интерфейсы дополняют друг друга, создавая экосистему “умного” ритейла. Успешные кейсы 2025 года показывают, что компании комбинируют эти инструменты: например, ритейл-супераппы объединяют аналитику данных (ML), рекомендации (нейросети), чат-ботов (генеративный AI) и компьютерное зрение на складе – всё на одной платформе. Это подтверждает тезис: чтобы реализовать потенциал ИИ, ритейлеры выстраивают комплексные решения, а не разрозненные пилоты.

Кейсы ИИ в ритейле и данные 2025 года: практика внедрения

За 2025 год накопилось множество примеров, как ИИ в ритейле приносит пользу на практике. Ниже представлены некоторые свежие кейсы и цифры (как глобальные, так и европейские), иллюстрирующие достижения года:

• Carrefour (Франция): один из крупнейших европейских ритейлеров развернул корпоративного AI-ассистента “AI.Carrefour”, основанного на модели Gemini, для 125 000 своих сотрудников в 8 странах. Цель – упростить повседневные задачи персонала, сэкономить время и донести возможности ИИ прямо до сотрудников в магазинах. По словам CTO Carrefour, ассистент не ради шумихи, а как практичный инструмент “под реальные бизнес-нужды”. Первые отзывы персонала: “быстро”, “удобно”, “интуитивно” – люди оценили, что AI-помощник действительно облегчает работу. Этот кейс показывает, что ИИ применим не только для клиентов, но и для внутренних операций и обучения сотрудников.
  
• Walmart (США): крупнейший мировой ритейлер удвоил усилия по внедрению генеративного ИИ и агентных технологий. В 2025 году Walmart через свою программу Sparkcubate начала сотрудничество со стартапом Cursor – разработчиком AI-платформы для программистов. Цель – встроить ИИ в цикл разработки ПО, переходя “от автоматизации к автономности” и повышая продуктивность внутренних IT-команд. Фактически, Walmart инвестирует в AI для внутренних процессов, ожидая, что это даст прорывную эффективность и быстрее выведет новые цифровые решения для розницы. Также Walmart активно экспериментирует с agentic AI (автономными агентами) в разных областях – от управления запасами до маркетинга – стремясь оставаться технологическим лидером.
  
• Debenhams Group (Великобритания): крупный онлайн-ритейлер (бренды Debenhams, boohoo, PrettyLittleThing и др.) запустил в 2025 году программу “AI Skills Academy” для своих сотрудников. Совместно с платформой обучения Multiverse компания обучает персонал практическим навыкам работы с ИИ: как использовать AI-инструменты для повышения продуктивности, как автоматизировать рутинные задачи, как участвовать во внедрении ИИ-систем в бизнес-процессы. Обучение финансируется за счет госпрограммы (апрентицентр), а значит развитие AI-компетенций стало частью стратегии компании. Этот кейс показывает, что барьер знаний начали преодолевать через систематическое обучение: ритейл понимает – чтобы ИИ окупился, кадры должны уметь им пользоваться.
  
• AllSaints (Великобритания): модный бренд розничной торговли объявил о комплексной инициативе по интеграции AI в работу офиса. В 2025 году AllSaints внедрила инструменты Google Workspace AI (например, помощник по письмам, генерация текстов) для всех команд, параллельно запустив внутреннюю AI-Academy совместно с образовательным провайдером. Цель – научить сотрудников пользоваться новыми AI-функциями в повседневной работе (от составления отчетов до планирования коллекций) и даже освоить продвинутые навыки вроде prompt-engineering. Руководство AllSaints заявило, что создаёт среду, где люди могут экспериментировать с ИИ в безопасной обстановке, чтобы находить лучшие способы повысить эффективность. Это еще один пример, как ритейлеры культивируют культуру ИИ внутри компании.
  
• Currys (Великобритания): крупный ритейлер электроники запустил пилот платформы “Action AI” в 16 магазинах с планом масштабирования. Решение (разработано стартапом Quorso) собирает данные о продажах, трафике, промоакциях, NPS и пр. в единое окно для менеджера, а с помощью ИИ подсказывает конкретные действия: на какие категории обратить внимание, где упали продажи, какой товар требует перестановки и т.д. Система фактически превращает аналитику в набор задач для команд в магазине (“actionable insights”). Ожидается, что это поможет унифицировать практики, повышать эффективность работы магазинов за счет оперативных решений на основе данных. Пример Currys показывает применение AI для управления розничными операциями в режиме реального времени.
  
• Black Friday 2024 – цифры по AI: хотя это событие конца 2024 года, отчеты о нем стали известны в 2025-м и иллюстрируют эффективность AI. Было отмечено, что ритейлеры, внедрившие генеративные AI-решения для поддержки клиентов (чат-боты, рекомендательные виджеты) на Black Friday, добились 15% роста конверсии продаж по сравнению с теми, кто этого не сделал. Кроме того, AI-инструменты помогли улучшить доступность товаров: благодаря прогнозам спроса и автоматическому перераспределению запасов, сети снизили случаи пустых полок в пиковые дни распродаж. Эти факты укрепили веру индустрии в то, что ИИ – это не только про удобство, но и про прямое увеличение выручки в критически важные периоды.
  
• Salesforce Connected Shoppers Report (2025): исследование Salesforce показало интересные инсайты: 75% ритейлеров считают, что AI-агенты жизненно важны для конкуренции уже в ближайший год. 76% увеличивают инвестиции в ИИ, а среди приоритетных сценариев – автоматизация клиентского сервиса, где агенты обрабатывают запросы, отслеживают заказы, оформляют возвраты без участия человека. Интересно, что и потребители начали активно пользоваться ИИ: 39% покупателей (и более половины Gen Z) уже применяют AI для поиска товаров. Например, молодое поколение охотно доверяет умным ассистентам подбор товаров и даже готово позволить ИИ-агентам совершать покупки от их имени (так сказали 63% опрошенных зумеров). Эти данные отражают взаимную готовность рынка и покупателей к новой эре шопинга с ИИ.
  

Каждый из этих примеров подтверждает: 2025 год стал переломным в практическом внедрении AI в рознице. Компании не только заявляют о стратегии на ИИ, но и реализуют проекты, будь то внутренние ассистенты для персонала, новые сервисы для клиентов или программы обучения. Итогом являются конкретные KPI: рост продаж, улучшение точности прогнозов, экономия затрат, повышение удовлетворенности клиентов и сотрудников. Успешные кейсы служат ориентиром для всего рынка, ускоряя распространение лучших практик.

Барьеры и риски внедрения ИИ в ритейле

Несмотря на впечатляющие успехи, внедрение ИИ в ритейле сопряжено с рядом препятствий и рисков. Розничные сети сталкиваются не только с техническими задачами, но и с организационными и этическими вопросами. Рассмотрим основные из них:

• Наследие устаревших систем и интеграция. Многие ретейлеры оперируют на устоявшихся ИТ-системах (ERP, POS, WMS), которые не были изначально рассчитаны на AI. Интеграция новых ИИ-модулей в эти «легаси»-системы требует времени и ресурсов. Deloitte отмечает, что высокие транзакционные издержки и технический долг мешают быстрой трансформации – старые бизнес-модели и фрагментированные данные тормозят внедрение ИИ. Необходимо обновлять инфраструктуру (переход в облако, API-интеграции), что не всем по карману и может нарушить текущие операции. Этот барьер особенно ощутим для традиционных сетей с десятками устаревших приложений – согласовать и перестроить их под AI бывает сложно.
  
• Качество и доступность данных. Данные – топливо для AI, и в ритейле их много (транзакции, онлайн-клики, видео с камер, лояльность и т.д.). Но часто данные разрознены по подразделениям, хранятся в разных форматах, есть проблемы с чистотой данных. Если данные неточные или несвежие, алгоритмы будут выдавать ошибки. TechInformed указывает: многие компании не имеют еще нужной data-архитектуры для масштабного AI, и прежде чем внедрять агентов, нужно заложить фундамент из качественных данных. Ритейлеры уже осознали это – ожидается, что к 2027 году 70% крупных сетей инвестируют в модернизацию платформ управления данными, чтобы раскрыть потенциал ИИ. До тех пор риск “мусор на входе – мусор на выходе” (GIGO) остается актуальным: плохие данные ведут к неверным рекомендациям, что в ритейле чревато упущенной выгодой или имиджевыми потерями.
  
• Кадровые и культурные сложности. Внедрение AI – не только про технологии, но и про людей. Недостаток компетенций – один из главных барьеров. Руководители признают, что значительной части сотрудников не хватает навыков для работы с ИИ-инструментами. По данным IBM, топ-менеджеры ожидают, что 31% работников нужно переобучить уже в ближайший год, а за три года доля таких вырастет до 45%. Это огромный вызов для HR: необходимо обучать персонал, менять процессы, мотивировать использовать AI, а не сопротивляться ему. Культурно в компаниях тоже бывают препятствия – страх новизны, нежелание доверять решению “черного ящика”, опасения “ИИ отнимет работу”. Лучшие практики (как у Debenhams, AllSaints) показывают, что важно вовлекать сотрудников, объяснять выгоды, предлагать обучение и продвигать идею сотрудничества человека и ИИ. Тем более что, по прогнозам, большинство AI-инициатив будет гибридными – ~55% улучшений требуют сотрудничества человека и ИИ, и только 30% планируется полностью автоматизировать. Значит, роль человека останется критичной, и важно преодолеть внутреннее сопротивление.
  
• Отсутствие стратегии и переоценка возможностей. Еще одна проблема – гонясь за трендом, компании порой внедряют ИИ без четкой цели и стратегии, что приводит к разочарованию. По данным опросов, почти половина ритейлеров признают, что пока используют AI точечно и не умеют масштабировать его на весь бизнес. Многие топ-менеджеры переоценивают эффекты ИИ, не настроив процессы измерения ROI. В отчете BRG отмечено: хотя AI активен в большинстве ключевых функций почти 48% розничных компаний Северной Америки, реализация осязаемых бизнес-результатов отстаёт – лидеры могут переоценивать влияние AI без должных метрик. Например, внедрили чат-бот – а удовлетворенность клиентов не выросла из-за плохого сценария. Это порождает скепсис. Рекомендуется четко определять KPI для каждого AI-кейса (будь то сокращение out-of-stock, рост конверсии, экономия часов труда) и строить систему метрик. Без этого проекты рискуют попасть в “ловушку пилота” – вроде есть, но ценность не доказана.
  
• Этические и правовые риски. AI в ритейле затрагивает большие объемы персональных данных (история покупок, предпочтения), ведет видеонаблюдение, автоматизирует принятие решений, которые могут повлиять на людей (например, динамические цены). Это поднимает вопросы приватности, прозрачности и справедливости. В Европе вступают в силу регуляции (например, готовящийся AI Act ЕС), которые предъявят требования к использованию ИИ – от объяснимости алгоритмов до запрета некоторых практик (скажем, скрытой эмоциональной манипуляции потребителем). По данным исследований, лишь ~50% компаний имеют AI-политику, адаптирующуюся под меняющееся регулирование. При этом большинство корпоративных AI-политик не охватывают важные риски: влияние на рабочую силу (учет интересов сотрудников), прозрачность для клиентов, вопросы интеллектуальной собственности и предотвращение biais (дискриминации). То есть, пробелы в управлении рисками велики. Например, алгоритм рекомендации цен может незаметно устанавливать разные цены для разных групп (что вызовет обвинения в дискриминации), или система видеонаблюдения – ошибочно отметить честного клиента как вора (репутационный скандал). Без надлежащей AI-этики и аудита алгоритмов такие инциденты вполне реальны. Пока только 1/4 компаний полноценно внедрили инструменты мониторинга рисков ИИ (bias, безопасность, прозрачность). Ритейлерам необходимо срочно подтягивать этот аспект, иначе доверие покупателей и регуляторов может быть подорвано.
  
• Вопросы кибербезопасности. С ростом цифровизации и подключенных AI-систем увеличивается поверхность для атак. Ритейлеры вводят ИИ в ключевые процессы – сбой или компрометация таких систем может дорого обойтись. Например, атака на AI-агента управления запасами способна нарушить цепочку поставок; подмена данных для ML-модели (data poisoning) – привести к неверным прогнозам; утечка персональных данных клиентов из ML-системы – к штрафам и потере лояльности. К тому же появляются новые угрозы – deepfake-мошенничество (злоумышленник может подделать голос директора и дать ложное указание через AI), или атаки на модели (adversarial examples), сбивающие CV-камеры. Согласно прогнозам, к 2028 году 60% крупных ритейлеров внедрят AI-инструменты для распознавания deepfake и предотвращения социнженерных атак, сокращая потери от мошенничества на ~35%. Это говорит о серьезности проблемы – борьба “ИИ против ИИ” станет реальностью в сфере кибербезопасности ритейла.
  
• Непредвиденные социальные эффекты. Автоматизация, особенно ИИ-агенты, могут вести к сокращению рабочих мест или изменению ролей сотрудников. Согласно глобальному опросу, мнения деловых лидеров разделились: 32% ожидают уменьшения штата из-за ИИ, 43% – не видят изменений, а 13% – даже роста персонала, поскольку появятся новые задачи. В ритейле, вероятно, низкоквалифицированные операции (кассы, склад) будут все более автоматизироваться, в то же время вырастет спрос на IT-специалистов, аналитиков данных, менеджеров по AI-продуктам. Компании должны быть готовы к управлению этими изменениями – переподготовке персонала, изменению организационной структуры, совместной работе людей и ИИ. Если игнорировать этот аспект, внедрение AI может встретить сопротивление профсоюзов, общественности или упасть жертвой внутренних конфликтов.
  

Резюмируя, барьеры на пути AI в ритейле носят комплексный характер: технологические, кадровые, культурные, правовые. Однако осознание этих рисков – первый шаг к их преодолению. Лидеры рынка уже сейчас инвестируют не только в сами технологии, но и в управление переменами, создают структуры AI-управления (AI governance), привлекают юристов и этических экспертов, чтобы внедрение шло ответственно. Как отмечает IBM, ИИ – это уже стратегический императив для ритейла, но реализовать его потенциал можно лишь параллельно устраняя пробелы в управлении и культуре. Те, кто справятся с барьерами, получат значительное конкурентное преимущество.

Прогнозы развития ИИ в ритейле на 2026–2028 годы

В ближайшие 2–3 года роль искусственного интеллекта в ритейле будет стремительно расти. Эксперты предсказывают, что к 2028 году розничная торговля может измениться до неузнаваемости под влиянием AI. Вот ключевые прогнозы и тенденции на 2026–2028 годы:

• Массовое масштабирование AI-решений. Пилотные проекты перейдут в полномасштабные внедрения по всей сети. По данным Gartner, уже к 2028 году до 15% всех ежедневных операционных решений в ритейле будет автоматически приниматься ИИ-агентами. Ритейлеры будут доверять AI не только тактические задачи, но и стратегические процессы – ценообразование, пополнение, промо-кампании – действуя все более автономно. Исследование IDC прогнозирует, что к 2028 году 45% ритейлеров поручат AI-решениям управление 90% цикла исполнения заказов (от оформления до доставки) практически без участия человека. То есть полуавтоматические “темные” цепочки поставок и склады станут реальностью: заказы будут собираться и отгружаться AI-системами, сводя человеческий фактор к минимуму.
  
• Расцвет agentic AI и автономных сервисов. AI-агенты – автономные программные “сотрудники” – станут обыденностью. Они возьмут на себя множество ролей: персональные шоперы для клиентов (подбирают товары под запрос), ассистенты для менеджеров (готовят отчеты, планируют закупки), оперативные контролеры (следят за ситуацией и реагируют). Salesforce ожидает появление целой экосистемы таких агентов на фронте и бэке ритейла. Например, в e-commerce до 2027 года 15% онлайн-продаж могут совершаться AI-агентами без прямого участия человека – пользователи просто формулируют потребность, а агент находит и покупает товар по оптимальной цене. К 2026–2027 гг. магазины начнут экспериментировать с роботизированными агентами: роботы в торговом зале для консультаций, инвентаризации, уборки, доставки товаров последней мили. Пока это точечные пилоты, но через несколько лет могут стать массовыми, учитывая удешевление технологий робототехники.
  
• Единые платформы и retail superapps. Розница пойдет по пути объединения разнородных систем в единую платформу, о чем говорят уже тренды 2025-го. К 2026 году сформируются ритейл-супераппы – внутренние экосистемы, где все процессы связаны и пронизаны ИИ. Отделы маркетинга, закупок, продаж и логистики будут работать в одном “цифровом мозге” компании, который анализирует все данные и сам распределяет задачи. По оценкам IBM, использование AI-экосистемных платформ (для обмена данными и моделями) вырастет с 52% компаний сегодня до 89% через три года. Это означает тесную интеграцию ритейлеров с технологическими партнерами, стартапами, облачными провайдерами – совместно они будут ускорять инновации. Фактически, границы между компаниями и AI-платформами размоются: AI станет не внешним инструментом, а ядром бизнеса, встроенным во все процессы.
  
• Персонализация 2.0 и революция лояльности. К 2028 году индивидуальный подход к клиенту станет еще более глубоким. Ритейлеры будут использовать ИИ для гипер-персонализации: не только рекомендовать товар, но и подстраивать под каждого покупателя цены, рекламные предложения, формат общения. Лояльность превратится в динамический AI-драйв: ожидается, что к 2029 году 70% ритейлеров перейдут на AI-управляемые программы лояльности, которые в реальном времени адаптируются под действия клиента, увеличивая его Lifetime Value на ~35%. Например, бонусы будут начисляться “умно” – за те действия, которые свойственны данному человеку, в лучший момент, через предпочтительный для него канал. AI поможет строить эмоциональную связь бренда с потребителем, анализируя тон коммуникации и удовлетворенность в каждом контакте. Магазины станут “чувствительными” к клиенту: системы CV и датчики будут узнавать VIP-клиентов при входе и мгновенно уведомлять персонального менеджера. Всё это поддерживается AI в режиме here-and-now.
  
• Прорыв в эффективности магазина и снижение потерь. К 2026–2028 технология дозреет до масштабного решения хронических проблем ритейла – кражи, потери, неэффективности операций. Уже прогнозируется, что половина крупных сетей внедрит тотальный AI-мониторинг торгового зала, как говорилось, что снизит шринк (недостачи) почти наполовину. Роботизация и AI позволят магазинам оперировать 24/7 с минимальным персоналом (например, ночные смены по выкладке товара будут выполняться роботами под управлением AI). Кассы самообслуживания с AI-камерами сократят очереди и упростят шопинг. Цифровые двойники магазинов и цепочек поставок будут широко применяться: практически каждый аспект операционной деятельности можно будет протестировать в симуляции на AI, прежде чем внедрять – что уменьшит ошибки и расходы. Весь ритейл вступит в эпоху “zero friction” (нулевых трений) – целью станет абсолютно бесшовный опыт, где технологии нивелируют любые неудобства. AI будет незримо присутствовать на каждом шаге – от умных ценников, меняющихся под спрос, до мгновенного пополнения товара дронами на полку.
  
• Новые модели и источники дохода. С развитием AI ритейлеры откроют для себя новые бизнес-модели. Например, монетизация данных: магазины будут продавать инсайты о потребительском поведении (конечно, анонимизированные) своим поставщикам или сторонним компаниям – благо AI умеет извлекать ценную аналитику. К 2027 году 30% крупных ритейлеров ожидают получить до +30% к выручке от новых сервисов, основанных на данных и AI. Другой пример – ретейл как платформа: компании смогут лицензировать свои AI-модели (например, ту же систему прогнозирования спроса) более мелким игрокам рынка. Не исключено появление виртуальных торговых агентов для клиентов – например, универсальный AI-ассистент, который работает сразу с несколькими сетями, подбирая лучшее предложение (это вытеснит традиционные витрины и каталоги). Ритейлерам придется адаптироваться к тому, что взаимодействовать будут не только люди, но и “клиенты-машины” (machine customers) – сценарий, где AI от лица покупателя делает покупки. Gartner, например, предполагает, что к 2028 году 20% взаимодействий в цифровых каналах будут осуществляться без участия человека, машина-к-машине (AI клиентов с AI продавцов). Это радикально изменит правила игры в маркетинге и продажах.
  
• Развитие регулирования и этики AI. В период 2026–2028 ожидается становление нормативной базы в сфере ИИ, особенно в Европе. Принятие EU AI Act и аналогичных законов потребует от ритейлеров строгого соответствия – необходимы будут сертификации алгоритмов, прозрачность в использовании AI (например, уведомлять, что с клиентом общается бот), управление рисками. Компании, уже сейчас вкладывающиеся в AI-этику и управление ИИ (governance), будут в выигрыше. Можно прогнозировать возникновение отделов по этике ИИ в крупных сетях, активное сотрудничество отрасли с регуляторами для выработки стандартов. Потребители тоже станут более осведомлены и требовательны к ответственному использованию AI: будут цениться бренды, которые явно декларируют принципы (не собираем лишних данных, объясняем как работает рекомендация, всегда оставляем опцию “общения с человеком” и т.п.). Таким образом, доверие станет ключевым активом ритейлера в AI-эпоху, а его поддержание – отдельным направлением работы.
  

Подводя итог, к концу десятилетия ИИ в ритейле перестанет восприниматься как нечто новое – он станет столь же обыденным, как когда-то интернет-магазины или системы CRM. Розничная торговля, вероятно, разделится на тех, кто успешно трансформировался с помощью AI, и отстающих, теряющих долю рынка. Как образно описывалось в одном прогнозе, “любимые бренды будущего будут не те, у кого самая кричащая технология, а те, чья технология почти незримая, но идеально понимает клиента”. ИИ должен будет стать именно таким – тихим “двигателем” розницы, который делает покупки быстрыми, удобными, персональными и выгодными, в то время как менеджмент получает управляемость и эффективность на новом уровне.

Для представителей розничных сетей это означает, что ближайшие 2–3 года – критическое окно: нужно инвестировать в масштабирование удачных AI-решений, подтягивать данные и команды, экспериментировать смело, но с четким фокусом на ценность. По оценке McKinsey, компании-лидеры уже сейчас получают выгоды от ИИ (рост прибыли, эффективности) и отрываются от конкурентов. Следовательно, к 2028 году разрыв между “AI-передовиками” и отстающими может стать непреодолимым. В то же время сам AI продолжит развиваться – вероятно, мы увидим новые революционные технологии (например, комбинацию ИИ с AR/VR в магазинах, бытовых роботов-помощников для шопинга и пр.). Ритейлерам важно оставаться гибкими и учиться быстро внедрять инновации.

ИИ в ритейле – не временное явление, а новая основа конкуренции. Уже к 2026 году AI станет центральным элементом стратегии большинства сетей, а к 2028 – повсеместной практикой, определяющей успешность бизнеса. Те, кто сегодня вкладывается в ИИ, формируют будущее ритейла, где технологии работают на благо и потребителя, и компании. Главное – использовать их ответственно и эффективно, тогда дивиденды не заставят себя ждать.