Каждому покупателю - по ИИ-агенту: как цифровые помощники перестраивают рынок торговли

Интеллектуальные цифровые помощники уже сегодня берут на себя весь цикл покупок, от поиска до оплаты, а к 2030 году полностью изменят правила игры в ритейле. В России это будущее наступит даже быстрее: более 90% интернет-ритейлеров используют искусственный интеллект, что создает благоприятную среду для развития интеллектуальных агентов. О том, как ИИ-агенты формируют новую реальность в торговле - в материале Дмитрия Смирнова, директора по развитию бизнеса в ритейле, FMCG и агропромышленном комплексе, КРОК.

От желания до покупки - один агент

Агенты ИИ, которые берут на себя полный цикл взаимодействия с клиентом - от запроса до покупки, - следующий шаг эволюции ритейл-технологий и новая гонка за лояльность потребителей. Сегодня даже самые продвинутые ИИ-системы работают по принципу "запрос - ответ": они вступают в игру, когда пользователь начинает искать товар, кликать по ссылке или обращаться в чат.

Агенты ИИ меняют логику взаимодействия. В отличие от классических чат-ботов и голосовых помощников, они действуют проактивно и автономно - анализируют поведение, прогнозируют потребности и могут самостоятельно выбрать и купить товар от имени пользователя, обходя стандартный путь через сайт или приложение.

Встроенные в мессенджеры, голосовые ассистенты и мобильные приложения, агенты ведут диалог, учитывают историю покупок, местоположение и эмоциональный контекст, предлагают варианты и оформляют заказ. Пользователь может просто сказать: "Найди и закажи удобные кроссовки до 10 тысяч рублей". И агент выполнит запрос полностью. 

Удобство и эффективность агентов - от гиперперсонализированных рекомендаций до мгновенных покупок в чате, - способны радикально изменить привычки потребителей. Если пользователь может просто попросить ИИ найти и купить товар, необходимость вручную искать, сравнивать и оформлять заказы уйдет в прошлое. Такой путь сокращает этапы покупки и увеличивает конверсию. По оценкам аналитиков, средний чек при использовании агентов ИИ может вырасти до 28% благодаря предложениям сопутствующих товаров и точному учету потребностей. 

Однако при этой модели возможно возникновение дополнительных рисков: клиентский путь становится непрозрачным, привычные метрики "клик-просмотр-конверсия" перестают работать. На первый план выходят цена и рейтинги, на которые трудно влиять, а сами агенты могут формировать собственные рейтинговые шкалы. Помимо этого, могут возникнуть сложности с распознаванием карточек товаров ИИ-агентами. 

Еще одна потенциальная проблема - "пузырь предпочтений". Агент может повторять прошлые выборы и не замечать изменения вкусов. Чтобы минимизировать эти риски, маркетплейсы могут стандартизировать карточки товаров для ИИ и учитывать тренды, избегая непрозрачности клиентского пути и "пузыря предпочтений".

Развитие ИИ-агентов снизит значение традиционного маркетинга: массовые кампании уступят точечным предложениям, сформированным под конкретного клиента. Маркетплейсам будет сложнее удерживать внимание, а для небольших ритейлеров в этой гонке технологий ситуация окажется еще более сложной: каналы влияния сместятся с человека на его цифрового двойника. 

Для удержания внимания маркетплейсам придется интегрировать ИИ-агентов с гиперперсонализированными предложениями и улучшать клиентский опыт, чтобы эффективно конкурировать с цифровыми двойниками. 

Компании, которые начнут адаптацию сейчас, получат преимущество в ближайшем будущем, когда большинство покупок будут совершаться автономными агентами.

Выиграют ритейлеры, которые сумеют перестроить свои бизнес-процессы под новые реалии цифрового рынка: интегрируют ИИ в свои сервисы, разработают собственных агентов или подключатся к популярным платформам, чтобы оставаться на радаре у цифровых помощников покупателей. Важно также обеспечение бесшовного опыта на всех этапах - от момента, когда агент выбирает товар, до доставки и послепродажного обслуживания, потому что любые сбои будут автоматически понижать рейтинг в алгоритмах. 

По мере развития технология сделает рынок прозрачнее - алгоритмы будут представлять товары разных брендов без предвзятости, а ключевыми факторами успеха станут качество данных и мастерство промпт-инжиниринга - умения правильно "общаться" с ИИ.

Подготовленная инфраструктура

Успешное преодоление перечисленных рисков и адаптация к новой реальности ИИ-агентов требует прочной технологической базы, которая уже формируется на глобальных и российском рынках. Во всем мире ритейл все активнее внедряет искусственный интеллект: от персонализированных рекомендаций и динамического ценообразования до прогнозирования спроса. Согласно исследованию Gartner, к 2026 году 65% компаний будут использовать ИИ для автоматизации продаж, а к 2030-му рынок таких решений достигнет $47 млрд.

Россия следует глобальным трендам. По данным ComNews, к концу 2024 года более трети торговых компаний (35,1%) уже применяли ИИ-инструменты, достигая средней эффективности около 30%. Исследование ГК "Корус Консалтинг" (май 2025) показывает, что ключевые приоритеты ритейла - рост бизнеса без увеличения штата (43%), повышение среднего чека (41%) и рост повторных продаж (34%). 

Для этого компании делают ставку на цифровизацию, используя ИИ для ценообразования, управления ассортиментом и анализа данных. В 2024 году российский рынок больших данных и ИИ составил 320 млрд рублей, при этом 90% онлайн-магазинов уже внедрили ИИ-решения ("Яков и Партнеры").

Крупные российские компании - Сбербанк, "М.Видео-Эльдорадо", X5 Retail Group, Lamoda - активно используют ИИ-ассистентов для обслуживания клиентов и персонализации. "Яндекс" разрабатывает ИИ-камеры для "умных магазинов", Fix Price тестирует технологии для определения пустых полок, а "Лента" и "Магнит" применяют ИИ для контроля ассортимента. Ozon и Wildberries используют ИИ для персонализации и поддержки клиентов, в том числе тестируя генерацию фото одежды на виртуальных моделях. Существующая инфраструктура и опыт создают прочную основу для внедрения агентов ИИ, которые возьмут на себя весь путь от поиска до покупки товаров.

Новые данные - новые вызовы

Развитая инфраструктура поддерживает внедрение ИИ-агентов, но аналитика поведения клиентов теперь зависит от того, кто управляет агентом. Если агент принадлежит ритейлеру (например, маркетплейсу), компания получает детальные данные о диалогах с пользователем - от запроса до покупки. Но в этом случае клиент жертвует свободой выбора, так как агент ограничен ассортиментом одной платформы Если агент независим (например, работает на стороне пользователя), ритейлеры теряют привычные метрики: путь клиента становится "чёрным ящиком". Алгоритмы агентов сами решают, какие товары показать, на основе своих критериев - цены, рейтингов, условий поставки.

Это создает парадокс: чем умнее агенты, тем меньше контроля у бизнеса. Ритейлерам придется не просто конкурировать за внимание покупателей, но и адаптироваться под логику ИИ-платформ: стандартизировать данные - чтобы агенты корректно распознавали карточки товаров, оптимизировать условия (скидки, сроки доставки, рейтинги - то, что влияет на выбор алгоритма). 

Глубокий анализ останется возможным только в "закрытых" экосистемах, где агент и ритейлер - часть одной системы. В остальных случаях компании будут получать лишь итоговый запрос на покупку, без деталей принятия решений. 

Вместе с возможностями растут и риски: глубокое отслеживание требует осторожности с персональными данными, прозрачности алгоритмов и соблюдения этических норм. Без этого доверие к бренду и ИИ может быть потеряно.

Кейсы лидеров

●     Сбербанк автоматизировал 30% запросов через ИИ-ассистента, вдвое ускорив обработку заявок.

●     "М.Видео-Эльдорадо" внедрила робота-консультанта для переговоров о скидках.

●     X5 Retail Group анализирует поведение покупателей в реальном времени, повышая точность рекомендаций.

●     Amazon и Walmart используют ИИ для управления запасами, а Sephora - для подбора косметики.

Поэтапные перспективы

По данным исследования (McKinsey), к 2030 году агенты ИИ могут автоматизировать до 14% задач в ритейле, включая поддержку клиентов и обработку заказов. Одновременно вырастет спрос на data-специалистов и prompt-инженеров - экспертов по обучению и настройке ИИ.

Будущее ритейла - в глубокой интеграции ИИ-агентов на всех этапах взаимодействия с клиентом: от выбора товара до повторных покупок. Компании, способные построить персонализированный и прозрачный опыт, получат серьезное преимущество.

Российский eСommerce готов к трансформации, но для успеха нужны инвестиции в данные, безопасность и обучение систем. Эпоха ИИ-агентов меняет не только инструменты, но и логику работы с клиентом - адаптироваться нужно уже сейчас.