ИИ на полках казахстанских магазинов: что изменится в ближайшие три года
Как внедрение искусственного интеллекта в казахстанский ретейл может повысить эффективность офлайн- и онлайн-торговли
Для крупнейших международных торговых сетей ИИ уже стал не экспериментом, а частью стандартной цифровой экосистемы. Например, Walmart оптимизирует запасы в сети из 4700 магазинов, H&M благодаря прогнозированию на основе ИИ сократила запасы на $1,7 млрд, а Inditex пополняет запасы в магазинах на основе данных, получаемых в реальном времени, что позволяет лучше отслеживать тенденции.
Разные технологии отвечают за свой «фронт работ». Генеративный ИИ и большие языковые модели лучше всего подходят для служб клиентской поддержки (чат- и голосовые ассистенты, работающие в режиме 24/7), анализа обратной связи от клиентов и сотрудников, обучения и адаптации персонала. Предиктивная аналитика используется для прогнозирования посещаемости и спроса на торговые площади, управления запасами и ресурсами, выявления аномалий в работе счетчиков трафика, систем безопасности и оборудования. Компьютерное зрение помогает в анализе потоков посетителей и очередей, техническом мониторинге торговых центров, обеспечении безопасности и предотвращения потерь.
Дело не одного дня
Примеры крупных сетей показывают, что IT-инфраструктура как база для ИИ первична, и казахстанские игроки в свое время тоже начинали с ее внедрения. В сети продовольственной Magnum Cash & Carry (конечным бенефициаром является Вячеслав Ким, № 1 рейтинга 75 богатейших бизнесменов с состоянием $7,1 млрд, № 2 рейтинга 50 самых влиятельных бизнесменов) подразделение Big Data сформировали более трех лет назад для работы с прогнозированием и со временем развили его.
«Давно появились те же чат-боты, однако из-за низкого качества моделей они не были удобны в использовании. Сегодня же едва ли можно отличить не только текстовое сообщение, но даже звонок по телефону с ИИ от живого общения. Это значительно упрощает ответы на массовые, одновременные запросы», — прокомментировали в Magnum.
В компании TSPM., управляющей ТРЦ Dostyk Plaza и Shymkent Plaza (входят в состав TSPG REIT Umbrella Fund, мажоритарным акционером которого является Серик Толбасы, № 46 рейтинга 75 богатейших бизнесменов Казахстана с состоянием $225 млн), разработка собственных IT-продуктов ведется с 2014 года, сегодня в числе цифровых продуктов компании платформа TS-Online и приложение Smart Plaza. Внедрение ИИ здесь началось в середине 2025 года не как отдельный IT-проект, а как часть общей стратегии.
«Мы внедряем ИИ там, где он дает измеримый эффект: экономию времени, снижение нагрузки на персонал, повышение прозрачности процессов. Для нас как для управляющей компании ИИ открывает возможности анализа корреляции различных факторов, которые повысят эффективность работы торговых центров: трафика, погоды, маркетинговых активностей, событий», — прокомментировали в пресс-службе компании.
Большое значение имеет снижение издержек за счет автоматизации рутинных процессов. Оправдало себя и использование ИИ в интерфейсе корпоративных чатов, где можно оперативно получать агрегированные данные из различных источников. В результате у сотрудников уходит намного меньше времени на сбор информации для принятия управленческих решений.
«В казахстанском ретейле ИИ применяется более точечно и постепенно, чем в глобальном, в основном внедряются отдельные решения в аналитике, маркетинге, сервисе и операционных процессах. Рынок находится на этапе пилотов и первых масштабирований, однако интерес к технологии заметно растет. У ИИ хорошие перспективы при формировании клиентских заказов и рекомендаций, в том числе для подбора оптимальных акций и предложений. Это напрямую влияет на качество клиентского опыта», — комментируют в TSPM. особенности перехода к ИИ в локальной индустрии.
В Magnum Cash & Carry не видят большой разницы в том, как внедряется ИИ в мировом и казахстанском ретейле. В пресс-службе компании прокомментировали, что большие языковые модели (LLM), которые сегодня чаще всего имеют в виду, когда говорят об ИИ, на основе действительно огромных объемов информации научились делать выводы из анализируемых текстов и, что самое важное, «понимать» язык. Дополнительно к языковым моделям развиваются возможности обработки не только структурированной информации (таблиц, данных), но и неструктурированной (изображений, видео), что позволяет теперь получать и копить информацию из огромного количества источников, причем делать это через запросы, сформулированные простым языком.
Вор не пройдет
С точки зрения покупателей в традиционном ретейле ИИ не несет больших изменений, которые можно было бы почувствовать, находясь в торговом зале. А вот такие вещи, как взаимодействие с кол-центром, приложением лояльности, кассами самообслуживания, будут меняться за счет внедрения продвинутых виртуальных помощников или быстрой обработки изображений, отмечают в Magnum.
Самые большие изменения коснулись сотрудников магазинов. Приоритет для ретейлера — наличие товара на полке. Быстрая обработка данных о продажах и видео позволяет оперативно обнаружить отсутствующие товары, распознать испорченные продукты на видео или вычислить воришек в торговом зале. Это влияет и на покупателей, которые реже будут сталкиваться с отсутствием в магазине молока или масла от любимого бренда. Упрощается процесс распознавания на кассе — обработка видео «подсказывает», что за товар перед кассиром, даже если на нем нет штрихкода. Особенно это актуально для весовых продуктов, овощей и фруктов. Внедряются технологии, которые позволяют повысить уровень сервиса — сложные модели подбора ассортимента и планирования полки, статистический и видеоконтроль наличия товара.
Для поставщиков упрощается работа с заказами в магазин — система на основании анализа данных самостоятельно направляет уведомление, что в той или иной торговой точке закончились товары и нужно привезти новую партию. Поставщики, в свою очередь, «пообщавшись» с системой, могут получить аналитику в удобном для себя текстовом или аудиоформате. Для офисных работников упрощаются процессы работы со статистикой, улучшается качество прогнозирования, работы систем безопасности.
Все вышеописанные кейсы — это настоящее или очень близкое, в горизонте одного-двух лет, будущее, ведь технология появилась на широком рынке относительно недавно. Так что ее применение будет только расти, и это принесет выгоды всем участникам торгового процесса, отмечают в Magnum.
«Мы не замеряем эффект непосредственно от ИИ, но качество прогноза на уровне «товар-магазин-день» (в основном используется для планирования продаж или управления запасами) выросло на 10-15 процентных пунктов и продолжает расти, качество прогноза оборота по сети составляет 99 %, а уровень сервиса товаров на полке вырос с 80 до 93 %. Все эти метрики положительно влияют на итоговый операционный и финансовый результат компании», — прокомментировали в компании.
Под капотом онлайн-ретейла
Искусственный интеллект меняет и онлайн-ретейл, который после пандемии все более серьезно конкурирует с ретейлом традиционным даже в странах, где поход на базар является частью национального менталитета. По доле e-commerce в рознице Казахстан пока отстает от развитых рынков (в 2024 году она составила 14,1 %, в I полугодии 2025 года она выросла до 17,5 %, а к 2029 году показатель планируется довести до 18,5 %. В Китае и Великобритании, например, он находится на уровне 30 %). Однако у нас онлайн можно не только заказать ужин или купить одежду, но и, например, оформить ипотеку. Все больше товарных категорий появляется на маркетплейсах — именно туда, а не в поисковики перекочевывает большая часть запросов. Меняется и сам процесс онлайн-покупки.
«Если еще недавно для того, чтобы купить подходящий товар, нужно было выбрать несколько моделей, сравнить их и в конечном итоге нужной могло не оказаться в вашем городе, то сейчас достаточно озвучить задачу ИИ-ассистенту, который подберет персональное предложение, удовлетворяющее всем условиям, при необходимости предложит финансовый инструмент и сохранит историю покупок», — говорит руководитель отдела разработки Yandex Михаил Ваганов.
Клиентский опыт меняется не так радикально, как-то, что происходит «под капотом» и касается внутренней кухни онлайн-ретейла. Здесь ИИ помогает оптимально сформировать постоянно меняющиеся маршруты доставки для курьеров, учесть факторы, влияющие на плотность заказов, — сезонность, праздники, подскажет, как оптимально спланировать смены сотрудников в зависимости от загруженности: если на смену выйдет слишком много водителей или сборщиков заказов, это так же плохо, как если их окажется недостаточно. При этом «последнее слово» остается за человеком: профессиональные логисты проверят, учел ли ИИ при формировании маршрутов ремонт дорог и необходимость объезда определенных участков.
Работы хватит на всех
Высокая степень вовлеченности ИИ в процессы, которые прежде были в зоне ответственности сотрудников, логично вызывает озабоченность последних. В Magnum вспоминают, как в 2020 году, когда в магазинах только начали устанавливать кассы самообслуживания, сотрудники не хотели обучаться, потому что считали, что всех кассиров уволят, а значит, лучше саботировать установку. Ничего подобного не произошло, и сегодня именно розничное подразделение просит об установке дополнительных касс самообслуживания, которые, как оказалось, очень упрощают жизнь. С ИИ, полагают в компании, произойдет то же самое — технология позволит работать эффективнее, а работа найдется всегда.
Сопротивление переменам — один из основных барьеров, с которыми придется считаться индустрии розничной торговли при внедрении искусственного интеллекта. Другой крайностью эксперты считают завышенные ожидания от ИИ как от «универсального решения» всех проблем. Организационные сложности — не единственные, с которыми придется считаться. Разрозненные IT-системы, нехватка и низкое качество данных, отсутствие единых справочников и стандартов, вопросы обработки персональных данных и того, кто в конечном итоге будет нести ответственность за принятие решений — со всеми этими факторами придется считаться, убеждены в TSPM. Есть еще один необходимый компонент успеха — большие серверные и облачные мощности, которые уже появляются в распоряжении компаний, но их стоимость все еще высока.
«Если мы хотим шире применять ИИ в нашей сфере, нужно делать все, чтобы снижать стоимость использования мощностей», — считают участники рынка.
В перспективе ближайших трех лет глобальный ретейл перейдет к фазе агентного интеллекта (Agentic AI), это означает, что технологии перестанут быть исключительно аналитическими инструментами и перейдут к автономному выполнению операционных задач. Автономные ИИ-агенты возьмут на себя переговоры с поставщиками и оптимизацию закупок, ИИ-ассистенты появятся у сотрудников торговых сетей, а в самих сетях станет трендом формирование интеллектуальных phygital-пространств, объединяющих онлайн и офлайн.