Представьте ситуацию: вы купили мощный инструмент, установили, нажали кнопку – а он не работает. Не потому что сломался. А потому что «сырьё» для него – некачественное.
Примерно так сейчас выглядит ИИ в российском ритейле.
В Санкт-Петербурге, на форуме «ИИ – будущее сегодня», который прошел на полях ПМЭФ, состоялась сессия «Цифровой управленец в ритейле: большие данные и ИИ-аналитика меняют рынок», где вместо общих фраз об искусственном интеллекте говорили о конкретике: как большие данные и аналитика реально меняют ритейл.
Главный парадокс: внедрено – не значит работает
Цифра, которая заставляет задуматься:
85% российских ритейлеров уже внедрили ИИ хотя бы в одну функцию: анализ продаж, ценообразование или автоматизацию.
Но лишь единицы получают от этого измеримую пользу.
Причина – не в алгоритмах. Причина – в данных.
Информация живёт в 1С, Excel, кассовых системах, ERP. В разных форматах. С дублями. С пропусками. Когда данные «размазаны» по десяткам систем, даже самая продвинутая модель выдаёт не инсайт, а шум.
«Рынок переполнен BI-системами, но инструмент бесполезен, если данные шумные и разрозненные. Мы начинаем не с визуализации, а с наведения порядка в источниках – поэтому компании получают первые инсайты уже через 3–4 недели», – отмечает Елена Балашова, вице-президент ГК «ВестЛинк», директор бизнес-единицы Linkage.
Простая мысль, которая меняет всё: не ждите идеальных данных. Начинайте с «достаточно хорошо». Масштабируйте по мере роста.
Как внедрять ИИ, не ломая то, что уже работает
Второй ключевой принцип сессии: не заменять — наращивать.
Не нужно сносить старую инфраструктуру и строить новую с нуля. Достаточно добавить ИИ-слой поверх существующих систем через API.
Александр Абрамов, руководитель центра компетенций ИИ АО «ВкусВилл», поделился подходом, который работает:
«Мы начинаем с оцифровки клиентского пути и только потом подключаем ИИ-модели. Когда данные структурированы, модели перестают быть «чёрным ящиком» – бизнес видит, на основе чего формируется рекомендация, и это ускоряет принятие решений».
Что это значит на практике?
- Сначала – карта данных: где что лежит, в каком формате, кто отвечает.
- Потом – пилот на одном процессе (например, прогноз спроса для короткосрочных товаров).
- Затем – масштабирование, если гипотеза подтвердилась.
ИИ – не автопилот, а штурман
Один из самых важных акцентов дискуссии: искусственный интеллект не заменяет человека. Он его усиливает.
В пиковых ситуациях – скачок спроса, сбой поставок, форс-мажор – финальное решение остаётся за управленцем. Задача системы – дать рекомендацию, показать, на основе каких данных она сформирована, и предупредить об отклонениях.
Игорь Ефремов, генеральный директор SM Lab (Спортмастер), показал на примерах ритейла одежды:
«ИИ берёт на себя рутину – от генерации 3D-образов до тестирования кода – и освобождает экспертов для стратегии. Это не замена, а усилитель».
Простой тест, чтобы понять, готов ли ваш процесс к ИИ:
✅ Задача формализуема?
✅ Результат легко проверить?
✅ Есть чёткие метрики успеха?
Если да – можно автоматизировать. Если нет – сначала наведите порядок в процессах.
Итог: формула, которая работает
Сессия завершилась консенсусом, который можно записать одной строкой:
Технология + Практика + Данные = Результат
Успех внедрения ИИ определяется не мощностью алгоритмов, а:
- Качеством интеграции в бизнес-процессы
- Прозрачностью правил работы для команд
- Совместимостью с текущей ИТ-архитектурой
Те, кто начинает с аудита данных, запускает пилот с измеримым ROI и внедряет человеческий контур валидации, получают конкурентное преимущество. Те, кто ждёт «идеальных условий» или пытается автоматизировать хаос, теряют не месяцы – они теряют долю рынка.
Что делать уже сейчас: 3 шага от экспертов
- Проведите аудит данных: где живут, в каком формате, кто отвечает за качество.
- Выберите один процесс с понятной экономикой: прогноз спроса, динамическое ценообразование, оптимизация промо.
- Запустите пилот в режиме «советник»: рекомендации → ручное подтверждение → обучение на обратной связи.
«Главное – не технология сама по себе, а то, как она встроена в процесс принятия решений», – резюмировал генеральный директор Lab4U Алексей Образцов.
Материал подготовлен по итогам сессии «Цифровой управленец в ритейле» на форуме «ИИ — будущее сегодня» (ПМЭФ, 2 июня 2026, Санкт-Петербург). Организаторы: Аналитический центр при Правительстве РФ, Ассоциация «РУССОФТ», ООО «Ивент Менеджмент Глобал», Экспертный клуб «ИТ-Диалог», СПбГЭУ.