Глобальные данные показывают парадокс внедрения ИИ: 95% компаний уже используют генеративный ИИ, но лишь 5% интегрированных пилотов извлекают из него реальную финансовую ценность. Этот вопрос обсудили эксперты на сессии «Ритейл-2026: вызовы глобальной неопределённости и трансформация под влиянием ИИ» в рамках Недели Российского Ритейла. ГК «ВестЛинк», разработчик «Цифрового управленца Linkage» – экосистемы программных продуктов для автоматизации принятия решений, – присоединилась к дискуссии и показала, как превратить ИИ из «зоопарка пилотов» в реальный инструмент прибыли.
По оценкам отраслевых аналитиков, более 50% ИИ-проектов останавливаются на стадии пилота, так и не дойдя до масштабирования. Чтобы преодолеть этот барьер, ритейл переходит к модели AI-Native: встраивает ИИ непосредственно в операционные процессы, ускоряя реакцию на изменения спроса, цен и запасов. По словам вице-президента АО «ВестЛинк», директора БЕ Linkage Елены Балашовой, в эпоху турбулентности ИИ перестал быть технологической задачей и превратился в дисциплину работы с данными и KPI. Главный парадокс рынка, который она обозначила: большинство ритейлеров уже работают с ИИ, но измеримый эффект получают единицы – и причина не в алгоритмах, а в качестве данных и выстроенности бизнес-процессов.
«Главная ошибка ритейлеров – считать только затраты на внедрение ИИ, забывая про стоимость бездействия. Уп ущенная маржа из-за неоптимальных цен, списания из-за «слепых» закупок, неэффективное промо – это тоже расходы, и они могут превышать инвестиции в ИИ. По нашим данным, предиктивная аналитика снижает логистические издержки на 10–15%, а ИИ-рекомендации повышают конверсию кросс-сейла на 10–20%. Опыт клиентов в ритейле и FMCG показывает: те, кто считает ROI с учётом стоимости бездействия, принимают более взвешенные решения. Благодарю организаторов Недели Российского Ритейла, ассоциацию «РУССОФТ» и всех участников за предметный разговор», – отметила вице-президент ГК «ВестЛинк», директор бизнес-единицы Linkage Елена Балашова.
Сессия объединила экспертов из разных сегментов рынка – от BI-платформ и системной интеграции до компьютерного зрения и маркетплейсов. Участники прошли путь от стратегии до практики: как перейти от разрозненных пилотов к промышленному внедрению, почему без «фабрики данных» любые ИИ-инициативы остаются локальными экспериментами, как полка и ассортимент становятся главным контуром применения ИИ, и почему компьютерное зрение уже сегодня снижает списания скоропорта на 22%. Особое внимание уделили честным KPI: вместо IT-метрик спикеры предложили мерить бизнес-результат – уровень дефицита, маржинальные потери, скорость реакции на рынок и срок окупаемости инвестиций.
Организаторы сессии отметили, что дискуссия получилась одной из самых предметных. Тема ИИ в ритейле давно вышла за рамки технологического аспекта – сегодня это вопрос операционной эффективности и конкурентоспособности.
Ключевые выводы сессии
Участники сошлись во мнении: эпоха «волшебных таблеток» ИИ закончилась. Быть AI-Native – значит не просто выдать сотрудникам доступ к нейросетям, а встроить ИИ в контуры управления, где алгоритмы берут на себя рутинную аналитику, а человек задает правила, лимиты и контроль. Успех определяется не мощностью моделей, а тремя вещами – качеством интеграции в бизнес-процессы, прозрачностью правил работы для команд и совместимостью с текущей ИТ-архитектурой. Компании с единой витриной данных и перестроенными KPI выходят на окупаемость ИИ-инвестиций за 9–14 месяцев. Те, кто пытается «натянуть» ИИ на хаос, не выходят на окупаемость никогда.
По прогнозу McKinsey и РАЭК, через 3 года разница в операционных издержках между компаниями с зрелой дата-архитектурой и без неё составит 15–25%. Это означает, что окно возможностей для тех, кто ещё не навёл порядок в данных, стремительно закрывается.
