Разбираем, как переход от генеративного к агентивному искусственному интеллекту трансформирует розничную торговлю, автоматизируя цепочки поставок и обслуживание клиентов.
3 мин
Хотя исходная публикация Boston Consulting Group (BCG) в данный момент недоступна, сам URL-адрес указывает на одну из самых важных тенденций текущего года: переход от пассивного генеративного искусственного интеллекта к агентивному ИИ (agentic AI) в сфере розничной торговли. Как исследователь, я хочу использовать этот повод, чтобы разобрать суть этого явления и объяснить, почему автономные системы становятся новым стандартом для ритейла.
Суть происходящего
Агентивный ИИ отличается от привычных нам языковых моделей (LLM) тем, что он не просто генерирует текст или анализирует данные по запросу пользователя. Такие системы способны самостоятельно планировать действия, принимать решения и выполнять задачи в различных программных средах для достижения заданной цели. В контексте розничной торговли это означает переход от чат-ботов, которые просто отвечают на вопросы о наличии товара, к цифровым агентам, которые могут самостоятельно оформить возврат, связаться со складом и обновить логистическую базу данных.
Это важно, поскольку ритейл традиционно страдает от низкой маржинальности и высокой операционной нагрузки. Автономные агенты позволяют радикально снизить издержки на рутинные процессы, высвобождая человеческий ресурс для решения более сложных стратегических задач.
Контекст развития технологий
До недавнего времени внедрение искусственного интеллекта в ритейле ограничивалось точечными решениями: рекомендательными системами на сайтах, прогнозированием спроса на основе исторических данных и базовой автоматизацией колл-центров.
С появлением современных мультимодальных моделей и развитием интерфейсов прикладного программирования (API), ИИ получил возможность "видеть" всю экосистему компании. Теперь алгоритм может одновременно анализировать остатки на складе, текущие тренды в социальных сетях и логистические задержки, чтобы самостоятельно скорректировать объем закупок на следующий месяц.
Ключевые детали и сценарии применения
Агентивные системы уже сегодня начинают трансформировать несколько ключевых направлений в ритейле.
Во-первых, это управление цепочками поставок. ИИ-агенты непрерывно мониторят уровень запасов и могут автоматически формировать заказы поставщикам, учитывая сезонность, погодные условия и даже локальные праздники.
Во-вторых, динамическое ценообразование. Агенты анализируют цены конкурентов, эластичность спроса и сроки годности товаров (особенно в продуктовом ритейле), чтобы в реальном времени корректировать стоимость и максимизировать прибыль без участия менеджера.
В-третьих, это гиперперсонализированное обслуживание. Агентивный ИИ может выступать в роли личного стилиста или консультанта, который не только подбирает товары, но и самостоятельно управляет процессом примерки, доставки и оплаты, взаимодействуя с различными внутренними системами магазина.
Анализ влияния на индустрию
Для бизнеса внедрение таких систем означает переход к принципиально новой операционной модели. Компании, которые первыми освоят агентивный ИИ, получат значительное преимущество в скорости реакции на изменения рынка. Однако это требует серьезной перестройки внутренней IT-инфраструктуры. Агентам нужен беспрепятственный доступ к качественным и структурированным данным; без этого они будут принимать ошибочные решения, которые могут привести к финансовым потерям.
Перспектива
Пока рано судить о том, насколько быстро автономные агенты полностью заменят традиционные системы управления в ритейле. В ближайшие годы мы, вероятнее всего, будем наблюдать гибридный подход: ИИ будет предлагать и инициировать сложные цепочки действий, но финальное одобрение (особенно в вопросах крупных закупок или изменения ценовой политики) останется за человеком. Время покажет, насколько системы станут надежными для полной автономии, но вектор развития индустрии уже определен предельно ясно.
Агентивный ИИ переводит автоматизацию ритейла на новый уровень: от простых ответов на вопросы к самостоятельному выполнению сложных бизнес-процессов.
Главным препятствием для внедрения автономного ИИ в ритейле является не сама технология, а низкое качество внутренних данных компаний, без которых агенты не могут принимать верные решения.
