ИИ-тренды в ритейле: что мешает бизнесу
Тренды 2025 года
Сегодня многие российские продавцы экспериментируют с возможностями ИИ. Машинное обучение и искусственный интеллект все чаще используются для прогнозирования спроса, создания персонализированных предложений, поиска и 3D-моделирования товаров, сокращения времени доставки и даже для борьбы с кражами и мошенничеством.
Например, X5 Group начала внедрять в своих магазинах системы самообслуживания Self-Checkout на базе искусственного интеллекта. Нейросеть помогает покупателям правильно идентифицировать и отсканировать продукцию. Яндекс Маркет активно обучает и использует YandexGPT для формирования карточек товара. ИИ собирает всю информацию о предложении и генерирует краткое описание.Также компании внедряют технологии распознавания лиц, совершенствуют систему проверки планограмм, развивают мобильные приложения.
Что нас ждет дальше? Машинное обучение и ИИ все чаще применяются для улучшения персонализации предложений, прогнозирования спроса и оптимизации процессов управления запасами. Интернет вещей (IoT) помогает создавать умные магазины, отслеживать товары и анализировать поведение потребителей, а чат-боты и голосовые помощники повышают уровень обслуживания клиентов и автоматизации процесса заказов.
Блокчейн-технологии, в свою очередь, обеспечивают прозрачность в цепочке поставок, помогают бороться с контрафактной продукцией и повышают уровень доверия потребителей. Дополненная реальность (Augmented Reality) используется для улучшения опыта покупателей, включая виртуальные примерочные и интерактивные элементы в магазинах. И это уже не кейс из недосягаемого будущего, а окружающая нас действительность. Например, компания «Глория Джинс» запустила проект с ИИ-примерочными, где покупатель загружает свое фото на VR-устройство, выбирает товар, а нейросеть показывает, как человек будет выглядеть в приглянувшейся одежде. Стоит ожидать, что вышеперечисленные направления станут трендами в 2025 году.
Кого-то не хватает
Нельзя сказать, что внедрение ИИ в ритейл происходит на всех парах. Эта сфера технологий подвержена той же проблеме, что ИТ в целом – кадровому голоду. По оценкам Минцифры РФ, летом 2023 года дефицит составлял от 500 до 700 тысяч человек, а к началу 2024 года, согласно сервису «Авито Работа», потребность в таких специалистах выросла на 81%.
Увеличивается число ИТ-компаний, связанных с ритейлом, таких как X5Tech, Hoff Tech, Sportmaster Lab. Большинство ритейлеров делают значительные инвестиции в создание внутренних ИТ-команд, которые занимаются разработкой собственных ИТ-решений для своих материнских компаний. Это составляет примерно 60-70% и может составлять до 1–3% от выручки предприятия. Конкуренция растет, цены на рынке труда разогреваются, а привлечь “сильные мозги” становится труднее.
Из-за общей нехватки специалистов ритейлеры вынуждены использовать аутсорсинговую модель. Такой выбор необходим, когда собственных ресурсов или опыта недостаточно или развитие непрофильных компетенций в целом нецелесообразно. Это особенно актуально для проектов по поддержке ИТ-сервисов или разработке систем с привлечением узких специалистов для сложных специфических задач.
Дело техники
Более 90% рынка цифровых решений для российского ритейла занимают отечественные ИТ-разработки. В случае крупных компаний это чаще всего собственные решения, такие как онлайн-платформы и клиентские мобильные приложения для покупок. Системы для управления запасами, аналитики данных и прогнозирования спроса также постепенно замещаются российскими аналогами. Средний и малый бизнес, как и до санкций, чаще использует российское ПО, поскольку оно более доступно.
Тем не менее, в крупном ритейле при отсутствии собственных разработок по-прежнему преобладают импортные системы управления взаимоотношениями с клиентами (CRM) и управления ресурсами предприятия (ERP).
Программное обеспечение из дружественных стран также начало набирать популярность. Хотя примеров его использования пока немного, в некоторых случаях оно может стать хорошей альтернативой западным системам. Например, китайское решение FineBI, которое сегодня успешно конкурирует с российскими BI-платформами. А вот протестированная в нашей компании F&R-система (Forecasting & Replenishment) для подготовки оперативного прогноза продаж и планирования поставок себя не оправдала. Для работы с российским рынком потребовалось выполнить слишком много модификаций и дальнейшее внедрение оказалось нецелесообразным, даже несмотря на отсутствие в России подобных решений под задачи в ритейле.
Тем не менее, нельзя отказываться от поиска и развития новых решений. Ритейл, как любая сфера, связанная с большим количеством производимых данных, значительно выиграет от большего проникновения ИИ в отрасль. Компаниям не следует ждать идеальных условий, чтобы начать работать с искусственным интеллектом, ведь велик риск уступить преимущество более технологически смелым конкурентам. Если внутри нет компетенций, можно найти внешнего партнера, если нет собственных решений, можно их купить. Главное – это не прекращать поиск лучших решений.