ИИ становится инструментом оптимизации расходов в ритейле

Российские ритейлеры все активнее рассматривают искусственный интеллект не только как инструмент повышения продаж, но и как способ оптимизации операционных расходов.

Согласно данным исследования компании Б1, 42% участников рынка рассчитывают в течение ближайшего года снизить затраты на персонал благодаря внедрению ИИ. В сегментах продуктов питания, товаров для дома, бытовой техники и электроники соответствующую позицию высказали 50% респондентов.

В исследовании приняли участие 77 компаний: 57 розничных сетей, 12 производителей и восемь других участников рынка. При этом 24,6% опрошенных не связывают внедрение искусственного интеллекта с изменением расходов на оплату труда, а 33,3% пока не определились с прогнозом.

Основной эффект дает автоматизация рутинных операций

Для ритейла ИИ становится одним из инструментов повышения производительности. Компании используют технологии там, где сотрудникам приходится регулярно выполнять повторяющиеся операции: обрабатывать данные, работать с каталогами, контролировать ассортимент, готовить контент или выполнять отдельные административные задачи.

В результате речь идет не обязательно о прямом сокращении штата. Экономический эффект может достигаться за счет перераспределения рабочего времени: часть операций выполняется автоматически, а сотрудники переключаются на задачи, требующие принятия решений, общения с клиентами или контроля процессов.

По данным, приведенным в исследовании Б1, представитель «Магнита» сообщил о росте производительности сотрудников при выполнении рутинных задач на 15% на фоне внедрения ИИ и роботизации.

ИИ используется уже на разных этапах работы магазина

Практические сценарии применения искусственного интеллекта в розничной торговле охватывают не только работу с покупателями.

Технологии используются для автоматизации ценообразования, управления промоакциями и товарными запасами, расчета контрактных цен и себестоимости. Еще одно направление — контроль наличия товаров на полках. По данным участников исследования, использование ИИ для выявления пустующих мест может увеличивать товарооборот примерно на 1%.

Отдельный пример — интеллектуальные весы, которые способны распознавать весовой товар. По информации, приведенной «Магнитом», такая технология позволяет экономить кассиру до часа рабочего времени в день.

Для крупной торговой сети даже небольшая экономия времени на одной операции может превращаться в существенный результат при масштабировании на сотни или тысячи сотрудников и торговых объектов.

Автоматизация затрагивает и подбор персонала

ИИ постепенно используется и непосредственно в HR-процессах.

В Fix Price, по данным исследования Б1, около половины кандидатов на линейные должности отбирает робот-рекрутер Vocamate AI. Кроме того, ритейлер применяет искусственный интеллект для работы с ассортиментом, подготовки рекламных материалов, дизайна и документооборота.

Подобный подход позволяет автоматизировать первичные операции и сократить время сотрудников на обработку большого количества однотипной информации.

Разработка и внутренние процессы также становятся объектами автоматизации

ИИ применяется не только в торговых и административных операциях. Например, в «Магните» технологии используются в разработке. По данным компании, внедрение ИИ позволило в шесть раз ускорить реализацию идей, связанных с созданием новых продуктов и совершенствованием существующих решений.

Это показывает, что эффект от ИИ может формироваться сразу в нескольких направлениях: от работы с ассортиментом и ценами до внутренних ИТ-процессов.

Ритейлеры автоматизируют создание товарного контента

Еще один крупный пласт задач связан с карточками товаров. Для торговых компаний с большим ассортиментом подготовка названий, описаний и характеристик может занимать значительный объем рабочего времени.

Яндекс развивает инструменты на базе ИИ, которые помогают продавцам создавать и редактировать описания товаров. Маркет AI способен формировать описания сразу для нескольких товаров, работать с уже существующим контентом и помогать выявлять позиции, для которых отсутствует описание.

Еще ранее «Яндекс Лавка» внедрила распознавание информации с упаковки и нейросетевое заполнение карточек товаров. Технология позволяла автоматически извлекать характеристики с этикетки и переносить их в информационную систему.

Почему автоматизация становится особенно важна для ритейла

Для торговых компаний одновременно действуют несколько факторов: необходимость контролировать издержки, поддерживать ассортимент, быстро менять цены и промоакции, обеспечивать наличие товаров и обрабатывать большие массивы данных.

В такой ситуации автоматизация отдельных операций может давать эффект даже без полной перестройки бизнес-процессов.

Показательно, что Б1 ранее также фиксировала широкое распространение ИИ в российском ритейле. В исследовании «Ритейл-барометр 2025» более 90% опрошенных ритейлеров сообщили, что уже используют ИИ либо планируют начать его применять. Наиболее распространенными направлениями тогда назывались маркетинг, клиентский сервис и ИТ.

Автоматизация нужна не только крупным сетям

Технологии искусственного интеллекта могут применяться не только федеральными торговыми сетями. Для среднего бизнеса особенно востребованы решения, которые позволяют автоматизировать конкретные операции без масштабной перестройки всей ИТ-инфраструктуры.

Например, автоматизация может затрагивать:

• обработку товарных данных;
• управление ассортиментом;
• подготовку карточек товаров;
• контроль остатков;
• работу с ценами;
• документооборот;
• подбор персонала;
• складские операции;
• обработку обращений покупателей;
• анализ продаж.

При этом важно оценивать не сам факт использования ИИ, а конкретный экономический результат: сколько времени занимает операция сейчас, какие ресурсы требуются для ее выполнения и какую часть процесса можно передать автоматизированной системе.

Следующий этап — объединение ИИ с другими системами автоматизации

Для ритейла искусственный интеллект становится частью более широкой цифровой инфраструктуры. Максимальный эффект возникает, когда ИИ-инструменты работают не отдельно, а связаны с учетными, складскими, кассовыми и другими корпоративными системами.

Например, на складе автоматизация может объединять данные о товарах, заказах, остатках и перемещениях. При работе с маркированной продукцией к этому добавляется необходимость учитывать коды маркировки и обеспечивать их корректную обработку.

Для таких задач компании используют интеграционные решения, в том числе АСП.Маркировка и АСП.Склад WMS, которые позволяют автоматизировать процессы работы с маркированной продукцией, складскими операциями, сканированием кодов и обменом данными с учетной системой.

В результате ИИ и классическая автоматизация дополняют друг друга: искусственный интеллект помогает анализировать данные и выполнять интеллектуальные задачи, а специализированные информационные системы обеспечивают выполнение конкретных операций по установленным алгоритмам.

Что это означает для бизнеса

Данные исследования Б1 показывают, что для значительной части российского ритейла ИИ уже рассматривается как инструмент повышения операционной эффективности. При этом компании связывают экономический эффект прежде всего с автоматизацией отдельных процессов.

Для бизнеса это означает постепенный переход от экспериментов с нейросетями к более прикладному подходу: определить конкретную операцию, измерить затраты на ее выполнение, автоматизировать ее и оценить полученный результат.

По мере распространения ИИ конкурентное значение будет иметь не само наличие нейросети в компании, а способность встроить технологию в существующие процессы — торговлю, склад, логистику, документооборот, управление ассортиментом и работу с персоналом.

Источники: исследование Группы компаний Б1 и Redis Crew; материалы «Известий» и ТАСС о результатах исследования; официальные материалы «Яндекса» о применении ИИ в работе с товарными карточками.