Основные барьеры внедрения искусственного интеллекта в российской торговле — экономические. Стоимость труда, особенно в регионах, остается низкой, поэтому срок окупаемости решений на базе искусственного интеллекта растягивается и может достигать 10 лет, что совершенно не устраивает современный бизнес. Кроме того, крупные ретейлеры дают негативные прогнозы по уровню покупательной способности на ближайший год и сокращают свои инвестиционные затраты. Об этом на конференции «Е-коммерсЪ в России: New Retail. New opportunities», организованной «Коммерсантом», cообщил Алексей Сидорюк, директор направления «Цифровая трансформация отраслей» АНО «Цифровая экономика». Тем не менее, с определенным финансовым «плечом» государства, такие решения могут внедряться, уверен он. Однако более половины собственников организаций просто не знают о реальных результатах применения ИИ-решений.

Между тем ИИ успел неплохо показать себя в отечественной рознице по целому ряду направлений, прежде всего — в повышении эффективности омниканальной торговли, прогнозной аналитики и складской логистики. Так, в онлайн-ретейле, который уже «родился» цифровым, давно накапливаются большие данные и применяются технологии машинного обучения. На базе этих технологий онлайн-продавцы внедрили рекомендательные механизмы, персонализацию товаров и услуг, умные алгоритмы up-sale- и cross-sale-продаж, динамического ценообразования, прогнозирования спроса и складских запасов.

Что касается офлайн-торговли, то сегодня ИИ здесь внедряют в основном с целью автоматизации взаимодействия с клиентами, для прогнозной аналитики и планирования складских запасов, анализа выкладки товара на полках, а также для выявления мошенничества и краж. В числе активных пользователей ИИ-решений такие крупные игроки, как X5 Group, «Лента», «Магнит», Ozon, Wildberries, «Почта России». Благодаря использованию искусственного интеллекта, с помощью персонализации они наращивают продажи в среднем более чем на 10%, сокращают затраты на взаимодействие с клиентами на 70% и повышают точность прогнозирования на 15%.

Таковы данные отраслевого исследования применения ИИ в ретейле, проведенного АНО «Цифровая экономика». По результатам исследования, из 75 изученных экспертами решений в итоговый отчет вошли 27 отечественных программных продуктов с подтвержденным бизнес-эффектом, которые могут тиражироваться в отрасли. В числе уже прижившихся в ретейле продуктов и сервисов Сидорюк назвал разработанный «Яндексом» интерфейс SupportAI для омниканальных коммуникаций с клиентами, систему прогнозирования спроса на товары компании Rubbles, платежный сервис SWIP для малого и среднего бизнеса с механизмами удержания и возврата клиентов, созданный компанией «Умный кошелек», а также робота-кассира LUNCH FASTPASS компании «Смарт Мил Сервис». «ИИ — это помощник человека в отдельных точечных нишевых задачах, использование которого дает вполне прикладные эффекты», — отметил он.

Помимо перечисленных направлений применения ИИ в торговле, крупные игроки рынка cегодня запускают пилотные проекты сценариев доставки продукта беспилотными средствами (роверы, дроны и др.), а также роботизации складов. Более слабый тренд, который, возможно, усилится на интервале трех-пяти лет, — использование алгоритмов ИИ и компьютерного зрения для поиска и 3D-примерки товаров.

В целом по всем отраслям уровень проникновения искусственного интеллекта в России примерно в три раза ниже мирового. Из 10 тыс. компаний, опрошенных НТИ, лишь около 20% используют ИИ-решения. Согласно данным Центра компетенций НТИ по направлению «Искусственный интеллект» на базе МФТИ, общий объем российского рынка искусственного интеллекта в 2021 году составил 552 млрд руб. За 2022 год итоги еще не подведены, но эксперты считают, что объем рынка ИИ вырастет примерно на 15–20%, несмотря на все произошедшие события.

В рамках федерального проекта «Искусственный интеллект» в 2022 году из бюджета было выделено 3,6 млрд руб., за счет которых гранты на развитие получили около 270 ИИ-решений. Финансовая поддержка была оказана и двум десяткам открытых ИИ-библиотек. Кроме того, в России разработано более 40 стандартов в области ИИ, в том числе 5 стандартов международного уровня. Это одно из достижений, которыми можно гордиться, подчеркнул Сидорюк. Стандарты и эталонные дата-сеты дают возможность тестировать ИИ-решения, проверять, насколько качество их работы соответствует заявленным характеристикам, пояснил он.