Ритейл уже несколько лет живёт в режиме постоянного давления. Растут издержки, усложняется регулирование, спрос становится менее предсказуемым, а управлять ассортиментом, ценами и запасами вручную становится всё сложнее.
На этом фоне компании активно пробуют искусственный интеллект, но чаще всего ограничиваются прогнозами, отчётами или чат-ботами для сотрудников.
В 2026 году ситуация начнёт меняться. В ритейле всё чаще будет использоваться не просто AI, а agentic AI — агентный искусственный интеллект, который способен не только анализировать данные, но и самостоятельно действовать в рамках заданных правил.
Разберём, что это значит именно для розничного бизнеса.
Почему обычный AI больше не решает задачи ритейла
Классический AI в ритейле работает как инструмент по запросу. Он может построить прогноз спроса, показать отчёт по оборачиваемости или подсказать причину отклонений. Но дальше всё равно вступает человек. Нужно интерпретировать данные, принять решение, согласовать его и проконтролировать исполнение.
Проблема в том, что в рознице таких решений — тысячи. По каждому магазину, SKU, поставщику, категории. Пока аналитика доходит до менеджера, ситуация часто уже меняется. В итоге AI есть, а эффект от него ограничен.
Agentic AI решает эту проблему принципиально иначе.
Что такое agentic AI в контексте ритейла
Agentic AI — это система, которая работает не по принципу «ответь на вопрос», а по принципу «достигни цели».
В ритейле такой ИИ получает бизнес-цель, например удержать уровень наличия товара на полке, снизить списания или сохранить маржу категории. Дальше он сам анализирует данные из ERP, WMS, POS, систем прогнозирования, ищет отклонения, предлагает решения и инициирует действия.
Важно, что он не просто делает расчёт, а ведёт задачу до результата, постоянно корректируя свои действия при изменении входных данных.
Чем agentic AI отличается от автоматизации и RPA
В ритейле давно используются автоматические правила и сценарии. Заказать товар при достижении минимального остатка, пересчитать цену по формуле, отправить уведомление ответственному. Это полезно, но работает только в стабильных условиях.
Agentic AI умеет работать в неопределённости. Он учитывает несколько факторов одновременно: спрос, промо, логистические ограничения, надёжность поставщиков, сезонность, остатки на РЦ и в магазинах. Если ситуация выходит за рамки стандартных сценариев, он не «ломается», а ищет альтернативный путь.
По сути, это цифровой менеджер, который постоянно следит за процессом и корректирует его без ручного вмешательства.
Где ритейл почувствует эффект в первую очередь
В розничных сетях ключевая ценность agentic AI проявляется там, где решения принимаются каждый день и стоят дорого.
В управлении запасами он способен не просто прогнозировать спрос, а поддерживать баланс между наличием товара и избыточными остатками, автоматически подстраивая заказы под реальную ситуацию в продажах и логистике.
В ассортиментном управлении агентный ИИ может отслеживать деградацию SKU, падение маржи, рост списаний и сам инициировать пересмотр матрицы или условий закупки.
В ценообразовании он способен учитывать не только конкурентов и эластичность спроса, но и остатки, промо-планы и стратегию категории, предлагая изменения, которые укладываются в финансовые цели бизнеса.
Почему 2026 год станет переломным именно для ритейла
Ритейл — одна из самых сложных отраслей с точки зрения данных и процессов. Именно поэтому раньше AI здесь часто «не взлетал». Но к 2026 году совпадут сразу несколько факторов.
Во-первых, у крупных и средних сетей накопится достаточный массив данных и зрелость ИТ-ландшафта.
Во-вторых, давление на эффективность сделает невозможным ручное управление сложными цепочками решений.
В-третьих, агентные AI-модели станут стабильнее и дешевле в эксплуатации.
В результате ритейл начнёт использовать AI не как аналитика, а как операционного участника процессов.
Что важно понять уже сейчас
Agentic AI не внедряется «поверх» существующего ИТ-ландшафта. Он опирается на данные, процессы, интеграции и управляемую архитектуру. Если системы разрознены, справочники не синхронизированы, а ключевые решения до сих пор принимаются вручную, AI-агенты не дадут ожидаемого эффекта.
Поэтому главный вопрос для ритейла сегодня — не «когда внедрять agentic AI», а готов ли к нему текущий ИТ-ландшафт.
Мы проводим аудит ИТ-архитектуры и бизнес-процессов ритейл-компаний: оцениваем зрелость систем, качество данных и реальную готовность к внедрению AI-агентов. По итогам вы получаете понятную картину текущего состояния и рекомендации, с чего начинать, чтобы AI стал инструментом роста, а не экспериментом.
Если вы рассматриваете agentic AI как часть стратегии на 2026 год — начните с аудита ИТ-архитектуры: https://digitech.ru/
В следующих статьях серии мы разберём, как agentic AI применяется в конкретных процессах ритейла: прогнозировании спроса, управлении запасами и промо, а также какие ошибки чаще всего допускают компании при попытке внедрения.