Незнание принципов работы и областей его применения, с одной стороны, пугает предпринимателей, с другой — заставляет жить в текущем мире инноваций и современных подходов к работе.
Искусственный интеллект — это набор технологий, благодаря которым компьютер может справляться с задачами, ранее доступными только человеческому разуму.
Искусственный интеллект (ИИ) активно внедряется в российский бизнес и госуправление, хотя процесс и идет крайне сложно и хаотично. По данным консалтинговой компании McKinsey, в 2025 году 78% российских компаний использовали ИИ хотя бы в одной из функций бизнеса, что на 23 п.п. выше, чем годом ранее. Основные сферы применения ИИ — финансы, ритейл, промышленность, логистика, госуправление и здравоохранение.
Алгоритмы ИИ выявляют закономерности, обнаруживают несостыковки и помогают строить прогнозы. По данным технологической компании red_mad_robot, искусственный интеллект изменил производительность целых отраслей. В юридической практике его использование повысило эффективность от 30 до 140%, в колл-центрах — на 14%, в консалтинге увеличило скорость работы на 25%, а качество решений — почти на 40%, в маркетинге экономия времени на генерацию текстов составила более 11 часов в неделю.
Сферы применения ИИ
Финансы. Банки используют ИИ для анализа транзакций, скоринга, в борьбе с финансовыми махинациями, мошенничеством и автоматизации отчетности. Например, в Сбере нейросети помогают автоматически формировать отчетность, объяснять кредитные решения клиентам, выявлять новые схемы мошенничества и обучать антифрод-системы. Альфа-Банк внедрил ИИ в процесс получения ипотечного кредита: модели анализируют данные клиента и предлагают наиболее выгодный вариант.
Промышленность. ИИ помогает оптимизировать производственные процессы, контролировать качество, прогнозировать поломки оборудования и улучшать качество продукции. Так, госкорпорация «Росатом» внедрила систему предиктивной аналитики «АтомМайнд», которая анализирует более 2 млн технологических параметров. Это позволило сократить расходы на техобслуживание на 30%, а уровень брака снизился с 2,3% до 0,9%. «Газпром» использует ИИ для прогнозирования месторождений углеводородов и анализа действующих скважин.
Ритейл и e-commerce. Обработка ИИ естественного языка позволяет распознавать и воспроизводить человеческую речь: появились чат-боты службы поддержки клиентов и пр. ИИ стал востребован для прогнозирования спроса и предложения, управления складскими запасами, динамического ценообразования и рекомендаций закупок товаров и планов развития бизнеса. Например, X5 Group активно применяет ИИ: корпорация сообщила о внедрении собственной системы пополнения запасов, которая позволяет применять искусственный интеллект, оптимизировать алгоритмы и модели машинного обучения. Система определяет необходимое количество товара для торговой точки с учетом спроса, сезонности и логистики, а также помогает уменьшить потери из-за просроченной продукции за счет автоматизированного контроля за сроками годности. Ozon тестирует ИИ как инструмент для создания изображений одежды на виртуальной модели, что дает возможность создавать карточки товаров без оффлайн фотосессий.
Во многих сферах жизнедеятельности и промышленности применяется искусственный интеллект (ИИ), но в сферу нашего внимания попадает, конечно, область применения ИИ в посудном сегменте экономики.
Самый простой пример применения ИИ — это электронная коммерция. Рассмотрим, как интернет-магазин вашей компании не просто продает товары, а предугадывает желания покупателей. Клиент только зашел на сайт, а ИИ уже знает, что нужно: подбирает персонализированные рекомендации, предлагает динамические скидки и даже отвечает на вопросы через чат-бот.
Искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение активно трансформируют электронную коммерцию: чат-боты автоматизируют общение с клиентами, интеллектуальные алгоритмы анализируют пользовательское поведение, а технологии генеративного ИИ помогают создавать персонализированный контент. Интеграция ИИ в фулфилмент позволяет улучшить логистику и управление запасами, минимизируя избыток или дефицит товаров.
Согласно исследованиям Cleargo, более 60% компаний уже внедрили инструменты ИИ или планируют это сделать в ближайшие два года. Ожидается, что инвестиции в эту сферу в 2025 году достигнут $500 млрд.
Глобальный ритейл и ИИ
Недавно корпорация Honeywell опубликовала исследование, основанное на опросе 450 руководителей крупных розничных сетей из разных стран мира. Согласно его результатам, 85% опрошенных уже внедрили в работу своих компаний ИИ, а 60% активно расширяют его применение.
Китай. Здесь ИИ-инновации превратились в операционный стандарт на всех уровнях, от крупных FMCG-ритейлеров до поставщиков услуг логистики и финансовых технологий. Ввиду того, что в последние десятилетия страна стала глобальной фабрикой для всего мира, она получила и активно использует возможность применять ИИ не только в клиентском сервисе, но и во всей цепочке создания стоимости продукта.
Япония. В Японии ритейл развивается в тесной интеграции с ИИ и роботизацией. Пример — Lawson, сеть магазинов у дома, внедрившая роботов-мерчандайзеров и предиктивные системы управления поставками на основе ИИ.
Южная Корея. В этой стране Emart активно использует нейросетевые модели для динамического ценообразования и управления ассортиментом в зависимости от погодных условий, времени суток и трафика.
Россия – сходства и отличия. Между Россией и глобальным рынком есть немало общих черт. В первую очередь — это фокус на маркетинг, клиентский опыт и все, что связано с персонализированным взаимодействием с потребителем. Именно эти зоны в ИИ сегодня стали наиболее востребованными и одновременно наименее рискованными для пилотирования и внедрения. Здесь стоит отметить кейс «Магнита». Компания пошла по пути создания ИИ-системы Voice of Customer (VoC), основанной на LLM и собственных ML-инструментах, для обработки 4,5 млн клиентских отзывов в месяц, из которых 50% — развернутые тексты, ранее вообще не анализируемые.
Второй момент — это применение ML-моделей и аналитики, которые уже применяются в ритейле в России так же, как и в других странах. В 2025 году «Лента» внедрила систему видеораспознавания товаров на полке в магазинах «Супер-Лента». Количество продукции отслеживается в реальном времени, и если товаров недостаточно, то работнику магазина приходит оповещение. Решение позволило увеличить товарооборот и сэкономить 40% рабочего времени, которое сотрудники тратили на выкладку и доставку товаров до полки.
Кратко:
Клиентоориентированность с помощью ИИ
Гибридная коммерция: рекомендует товары на основе предпочтений и поведения клиентов.
Электронная коммерция: адаптирует маркетинговые кампании и рекомендации для отдельных пользователей.
Гостиничный бизнес: улучшает опыт гостей через персонализированное обслуживание.
Розничная торговля: управление запросами клиентов и обработка заказов.
Помощь ИИ в безопасности
Производство ТНП: мониторинг оборудования и условий труда для предотвращения несчастных случаев, контроль соблюдения требований безопасности.
ИИ предсказывает поломки оборудования за недели до их возникновения, анализируя вибрации, температуру, звуки производственных машин.
Оптимизация рабочего процесса
Гостиничный бизнес: эффективное планирование и управление персоналом, персонализация процесса адаптации новых сотрудников.
Розничная торговля: оптимизация распределения персонала в часы пиковой нагрузки.
Логистика: оптимизация распределения персонала на складах.
Производство: обеспечение оптимального распределения рабочей силы с учетом производственных потребностей. ИИ помогает компаниям эффективнее управлять рабочими графиками. На основе исторических данных, сезонности и текущей активности он прогнозирует, сколько сотрудников и когда потребуется. Это позволяет избежать как нехватки, так и избытка персонала.
Обучение: отдельным пунктом выделим обучение сотрудников. Согласно отчету The rise of career champions от LinkedIn, 51% компаний-лидеров активно внедряют генеративный ИИ (GenAI) в процессы обучения персонала. Среди организаций с более слабыми программами развития сотрудников таких только 36%.
Основные тенденции и прогнозы на 2026 год
По прогнозам экспертов Sberbusiness, доля российских компаний, использующих ИИ, составит 60–70%.
По информации «Интерфакс», наибольший рост ожидается в области интеллектуальной автоматизации (51%), разговорного ИИ (46%), мультимодальных и визуальных технологий ИИ (33%), а также персонализированного маркетинга (23%).
Как утверждает агентство Skillsfactory, к концу 2025 года 25% компаний, использующих генеративный ИИ (GenAI), будут внедрять агентов ИИ.
Согласно Commnews, 34% российских компаний активно внедряют ИИ или уже используют его для решения бизнес-задач.
18% планируют начать внедрение в течение 2026 года.
28% планируют внедрение в течение трех лет.
42% организаций отмечают снижение затрат благодаря ИИ-решениям.
Roscongress приводит данные, что 59% фирм, использующих ИИ, фиксируют рост доходов.
Вывод: Текущая основная точка применения ИИ в России — это клиентский опыт, маркетинг, прогнозирование спроса и автоматизация создания контента, мониторинг товаров на полках и складах, юридическое и аналитическое обоснование бизнес-процессов.
Вектор развития во многом совпадает с другими странами: все участники рынка начинают с тех зон, где ИИ приносит быстрое окупаемое преимущество и минимизирует риски. Различие в том, насколько быстро и масштабно компании готовы двигаться дальше.
www.vedomosti.ru
www.sbercib.ru
www.computerra.ru
www.roscongress.org
www.new-retail.ru