Слово «ИИ» сегодня вызывает у бизнеса смешанные чувства. Одни видят в нём шанс ускориться и сократить расходы, другие боятся, что нейросеть заменит людей. На конференциях звучат громкие заявления вроде «95% проектов с ИИ закрываются», а на рабочих встречах сотрудники признаются: «Если я научусь работать с нейросетью, значит, меня скоро уволят».
Но за шумом легко не заметить главное: искусственный интеллект уже работает в маркетплейсах и постепенно меняет то, как селлеры делают карточки, тестируют контент и управляют рекламой. Вопрос только в том, готовы ли мы доверять этим инструментам — и с чего стоит начать.
Боль: страх и недоверие
На недавней встрече Dalli прозвучала фраза: «Никто не хочет доверять принятие решений ИИ». Это не только про бизнес-стратегии, но и про самые простые задачи — от написания описаний до обработки фото.
Главный барьер — недоверие. Многие видят в ИИ конкурента. «Если я научусь решать свои задачи с помощью нейросети, значит, меня заменят», — этот стереотип мешает внедрению. Добавим сюда пугающую цифру: по данным исследований, почти все пилоты с ИИ закрываются, не дойдя до реальной пользы. Но и эта цифра спорная: одни эксперты говорят о «95% провалов», другие уточняют — проблема не в технологиях, а в том, что компании не умеют строить процессы и работать с данными.
И вот тут важно: технологии не должны оставаться чем-то «туманным» и абстрактным. На практике всё начинается с простых действий — например, с расчёта прибыли по каждой карточке.
👉 Я сам использую сервис, где буквально за пару минут проверяю прибыль товара для Wildberries. Это не «магия ИИ», а реальная помощь в цифрах: сколько зарабатываешь с конкретной позиции, где уходят деньги, и стоит ли вообще держать товар в обороте. Когда у тебя под рукой такие данные, страхи насчёт «95% провалов» уходят — потому что ты видишь конкретику.
Как я за пару минут — проверяю ПРИБЫЛЬ товара для Wildberries?
Читайте в новой статье 💰 как не уйти в минус, при выборе товара.
И быстро узнать прибыль.
Мифы против реальности
Миф первый — «ИИ заберёт работу». На деле он усиливает эксперта. Сотрудник, который умеет правильно формулировать задачу для нейросети, решает её в несколько раз быстрее и освобождает время для более сложных задач.
Миф второй — «ИИ всегда приносит магический результат». На практике прирост чаще составляет 20–55% по скорости и качеству выполнения конкретных задач. А обещанные «10 раз быстрее» встречаются только тогда, когда бизнес перестраивает процессы и убирает рутину целыми блоками.
Миф третий — «достаточно просто внедрить ИИ». Без упорядоченных данных и чётких целей результат почти всегда нулевой.
Решение: что работает на практике
Спикеры встречи сходились во мнении: успех зависит от трёх вещей.
- Лидеры и топ-команда должны пользоваться ИИ сами. Когда руководитель показывает пример и задаёт правила, сотрудники быстрее включаются.
- Наведите порядок в данных. ИИ учится на опыте компании. Если данные разбросаны по таблицам, файлам и чатам, нейросеть будет выдавать хаос.
- Начинайте с малого. Одна рутинная задача, понятная метрика и короткий пилот. Например, автоматическая обработка фото или генерация описаний. Замерьте результат — и только потом масштабируйте.
Примеры из маркетплейсов
Искусственный интеллект в e-commerce — это не планы на будущее, а конкретные инструменты:
- Wildberries запустил виртуальную примерочную: нейросеть подбирает одежду на фото покупателя. Это повышает вовлечённость и упрощает выбор.
- Яндекс Маркет применяет AI-рекомендации и YandexGPT для генерации описаний товаров. Этой функцией уже воспользовались десятки тысяч продавцов.
- Ozon внедрил AI-редактор фото: удаление фона, улучшение качества и апскейл изображений. Результат — экономия времени и рост CTR карточек.
- СберТаргет тестирует «виртуального маркетолога», который помогает малому бизнесу запускать рекламу без агентств.
Все эти кейсы объединяет одно: ИИ экономит ресурсы на рутине и позволяет селлерам сосредоточиться на том, что действительно приносит прибыль.
Риски и возможности
Риски очевидны. Можно потратить деньги на «модную» технологию и не получить результата. Можно испугаться слухов про провалы и не внедрить ничего.
Но возможности куда интереснее. ИИ ускоряет работу, снимает рутину и открывает доступ к инструментам, которые раньше были только у крупных компаний. Конкуренты, кто уже тестирует такие сервисы, через год окажутся далеко впереди.
А если говорить о рутине шире, чем только про ИИ, то у селлеров есть ещё одна больная тема — логистика и упаковка. Мы подробно разбирали её в статье «Фулфилмент без иллюзий: как мы решаем реальные проблемы продавцов». Там показано, как на практике можно снять головную боль с отгрузками и упаковкой.
👉 Напишите нам в Telegram, если хотите, чтобы мы помогли вам с фулфилментом и разгрузили ваш бизнес от рутинных задач.
Вопрос к Вам:
Какая рутинная задача в вашем бизнесе съедает больше всего времени? Попробуйте заменить её ИИ — и посмотрите на цифры.
– Как вы относитесь к идее использования искусственного интеллекта в своём бизнесе?
– Какие шаги вы уже предприняли для внедрения?
– Где у вас накоплен «бардак в данных», который мешает работать быстрее?