Эксперты Академии ритейла и технологической платформы Yandex Cloud организовали рабочую группу для выявления новых сценариев применения генеративных нейросетей в задачах розничной торговли. В нее вошли более 100 руководителей и специалистов из федеральных и региональных сетей разных форматов — от продуктового и fashion-ритейла до ювелирного. Цель — определить приоритетные направления внедрения ИИ-агентов и начать первые пилотные проекты. Об этом CNews сообщили представители Yandex Cloud.
В рамках качественного исследования Академии ритейла, а именно глубинных интервью с участниками рынка, было выявлено более 70 уже реализованных кейсов применения ИИ в ритейле — такой результат показал анализ 21 розничной компании.
Исследование: от пилотов к системным решениям
Перед запуском практической фазы участники провели анализ рынка на основе глубинных интервью с руководителями из 21 крупной розничной компании. Участники обозначили более 70 уже реализованных кейсов применения ИИ, а также 56 проектов, находящихся в стадии пилота или proof-of-concept.
«Это означает, что рынок находится в переломной точке: ИИ уже перестал быть экспериментом, но еще не стал массовым стандартом. Ритейл проходит фазу перехода от отдельных пилотов к системному внедрению технологий», — сказал руководитель рабочей группы, член Академии ритейла Йенс Фрерихс.
Большинство направлений применения ИИ сегодня находятся на стадии тестирования. Участники назвали 14 различных сценариев взаимодействия с покупателем с вовлечением нейросетей — от диалоговых ассистентов до генерации контента и прогнозирования спроса.
«Полностью зрелых внедрений пока меньше, и их уровень зависит не столько от формата ритейлера, сколько от организационных факторов: наличия бюджета, выделенной команды и управленческой поддержки. Компании сначала формируют условия и только потом способны системно внедрять ИИ. При этом максимальную отдачу сегодня дают не революционные сценарии, а системная работа с данными и процессами, где ИИ усиливает уже существующие цифровые решения», — сказал Фрерихс.
Где ИИ уже работает: опыт участников
Первые результаты участников рабочей группы показывают: нейросети способны решать совершенно разные задачи, в их числе — оптимизация логистики, автоматизация сервиса и ускорение разработки.
В продуктовом ритейле искусственный интеллект помогает управлять доставкой. Наталья Худякова, заместитель директора по маркетингу по электронной торговле региональной сети «Командор»: «Наибольшую отдачу сегодня мы видим в оптимизации "последней мили". Мы внедрили ML-модель, которая в реальном времени анализирует предложения от всех подключённых курьерских служб — Яндекс Go, KuperDelivery и других — и автоматически выбирает оптимального перевозчика, балансируя между скоростью и стоимостью. Система учитывает загрузку, прогнозирует время подачи и отдает заказ тому партнеру, который доставит дешевле, укладываясь в комфортное для клиента окно. В результате средняя стоимость доставки у нас снизилась примерно до 90 рублей, и это прямое влияние автоматизации процесса на экономику заказа».
В ювелирном ритейле нейросети взяли на себя генерацию контента и ускорили разработку. Михаил Кудашев, директор по информационным технологиям Sokolov: «Сегодня наибольшую выгоду, эффективность и окупаемость использования приносит генерация контента на маркетплейсах, генерация изображений для брендового маркетинга, и мы дошли до генерации видеороликов собственными сотрудниками компании. В разработке программных продуктов эффективность разработчика повышается в действительности в десятки раз. Мы проверили это внутренним хакатоном».
В fashion-ритейле искусственный интеллект автоматизирует клиентский сервис и обучение сотрудников. Дмитрий Петров, директор по технологиям «Снежной Королевы»: «Процесс приема, классификации и обработки обращений покупателей у нас реализован через ИИ-агента на базе локально развёрнутой большой языковой модели. Она работает в соответствии с утвержденным стилем общения и использует актуальные данные из информационных систем. Автоматизация уже освобождает более 80% времени сотрудников клиентского сервиса и минимизирует ошибки, связанные с человеческим фактором. Кроме того, мы внедрили ИИ-агента, который, опираясь на векторную базу знаний и действующие регламенты, в реальном времени консультирует сотрудников по операционным процессам».
Еще один взгляд на эффективность ИИ — изнутри федеральной сети «ВкусВилл». Александр Абрамов, Head ofAI CoE «ВкусВилл» (руководитель центра компетенций ИИ), выделяет несколько ключевых направлений, где технологии уже приносят ощутимую пользу: «Сейчас это задачи прогнозирования, связанные с логистикой и спросом, поиск и рекомендации, а также антифрод». Абрамов уверен, что в скором времени главный эффект будет связан с автоматизацией рутины и персонализацией: ростом эффективности труда и задачами, влияющими на лояльность и «липкость» клиентов. По его словам, все это уже сегодня реализуется через агентные механики и умных ассистентов, которые работают как на повышение качества клиентского опыта, так и на решение задач сотрудников.
По мнению Александра, главный тормоз для развития и внедрения ИИ сегодня — это излишний хайп вокруг темы: «Мешает "хайп", что ИИ заменит человека. Помогает здравый смысл и оценка реального результата, где ИИ расширяет возможности и компетенции человека и целой функции».
«Кажется, главный тренд в ритейле сейчас — это не «внедрить ИИ», а понять, где он реально влияет на поведение клиента. И здесь рынок уже даёт понятные ответы: когда ИИ добавляет элемент персонализации, как у «Золотого Яблока», — растет средний чек; когда упрощает поиск, как у «Технопарка», — меняется сам пользовательский опыт. Поэтому бизнес всё чаще ищет не отдельные технологии, а удобные способы быстро собирать такие сценарии под свои задачи — отсюда интерес к платформам вроде AI Studio. Параллельно вокруг темы начинает формироваться сообщество: в них компании уже не только внедряют решения, но и предлагают собственные идеи проектов — и по сути участвуют в том, каким станет рынок в ближайшие годы», — сказал Кирилл Кононов, директор по работе с отраслевыми клиентами Retail Yandex Cloud.
Платформа для совместного будущего
Для того, чтобы разрозненные эксперименты превратились в системное движение, Академия ритейла и YandexCloud объединили усилия. Рабочая группа становится площадкой, где бизнес и разработчики технологий вырабатывают общие подходы и стандарты.
При этом участники рассматривают рабочую группу не только как место обмена опытом, но и как механизм формирования коллективного запроса ритейла к развитию ИИ-решений для покупателей, которые можно будет реализовать с помощью технологий Yandex Cloud.
«Сегодня ключевая задача — не просто тестировать отдельные кейсы, а выстраивать инфраструктуру для масштабирования ИИ. Платформа AI Studio позволяет нам быстрее разрабатывать и проверять генеративные сценарии, фокусируясь на тех решениях, которые действительно востребованы бизнесом», — сказал Кирилл Кононов, Директор по работе с отраслевыми клиентами Retail Yandex Cloud.
Как отметил основатель Академии ритейла Алексей Филатов, в течение года участники рабочей группы планируют запустить первые коммерческие сценарии с использованием генеративных нейросетей.
Поделиться
