Как ВкусВилл внедряет ИИ: опыт ритейлера для селлеров

ВкусВилл начал трансформацию бизнеса с использованием искусственного интеллекта несколько лет назад, и сегодня компания готовится к эре, когда покупки за людей будут совершать программы-агенты. Александр Абрамов, руководитель центра ИИ-компетенций ритейлера, поделился опытом внедрения технологий на форуме Russian Retail Show.

#С чего начинался ИИ в ритейле

Первые проекты ВкусВилла с искусственным интеллектом касались логистики, ценообразования и прогнозирования спроса. Компания внедряла модели для управления остатками, рекомендательные системы и умный поиск в мобильном приложении. На этом этапе каждый проект имел четкую финансовую модель.

С традиционным ИИ мы всегда понимали, сколько заработаем или сэкономим до старта проекта. С генеративным ИИ все иначе: точную выгоду заранее не рассчитать.

Когда появились генеративные модели, подход изменился. Теперь это «прыжок веры» — все игроки рынка тестируют гипотезы, и никто не знает точных цифр заранее. По оценкам экспертов, генеративные инструменты могут повысить производительность труда на 30–40%, но это пока только прогноз.

#B2A-экономика: когда за вас покупает робот

Сегодня ВкусВилл разрабатывает внутренние инструменты для сотрудников: текстовые и голосовые каналы, базы знаний, системы аналитики и онбординга. Но самое интересное направление — агентные системы. Это новый канал продаж, где покупку совершает не человек, а программа-агент.

Компания работает над B2A-экономикой (бизнес для агента). На Западе и в Китае это уже развивается, в России обычное отставание составляет 1–2 года. Технологии растут экспоненциально, поэтому ВкусВилл создал собственный протокол для взаимодействия с агентами — чтобы встретить новую эру торговли во всеоружии.

#Как измеряют эффективность ИИ-проектов

По проектам, которые приносят деньги, компания отслеживает частоту возвращений пользователей в приложение, количество уникальных посетителей (день, неделя, месяц) и переводит эти показатели в ROI. Каждый ИИ-проект проходит аудит.

Например, в проекте с умным ассистентом есть решения, которые автоматизируют до 80% обращений. Но на старте планка ставится в 50% — этого достаточно, чтобы снять нагрузку с первой линии поддержки.

#Что меняется внутри компании

Внедрение ИИ перестраивает процессы на всех уровнях. Первое изменение — найм. ВкусВилл ищет AI-native специалистов, которые уже умеют работать с нейросетями. На собеседованиях проверяют, как кандидат пишет промпты и использует инструменты генерации кода.

Вторая зона трансформации — разработка. Программист теперь не просто пишет код, а становится «дирижером агентов», которые делают это за него. Главное — научиться формулировать четкие технические задания и выстраивать проверку результата.

Третье изменение касается управления и принятия решений. Компания выделила группу «суперагентов» — энтузиастов, которые используют ИИ в повседневной работе. Когда нужно решить, какой товар вывести на полку или принять стратегическое решение, в процесс встроены генеративные инструменты. Они анализируют сложные, нелинейные факторы, которые человек не может удержать в голове. Решения принимаются быстрее и точнее.

#Где ИИ не заменит человека

ВкусВилл строится на клиентоориентированности, поэтому ИИ никогда не заменит продавцов. Человеку нужно живое общение: прийти в магазин, посмотреть, потрогать, понюхать, попробовать. Люди в таких профессиях чувствуют клиента, знают постоянных посетителей, их вкусы и предпочтения.

Но компания дает продавцам инструменты, чтобы разгрузить их от рутины:

• Контроль сроков годности
• Управление списаниями
• Автоматическое пополнение запасов

Автоматизация снимает когнитивную нагрузку, но не заменяет живого человека.

#Три кита успешного ИИ-проекта

Что объединяет все успешные внедрения? Системный подход и три компонента:

1. Инфраструктура — качественные данные и вычислительные мощности. AI-native компании строятся на данных. Без них ИИ бесполезен.
2. Компетенции людей — квалифицированные специалисты, которые понимают технологии.
3. Выстроенные процессы — понятные метрики и измеримые показатели.

Если гипотеза прошла весь путь отбора, с 95% вероятности проект будет успешным. Если выпадает хоть одно звено — проект встанет или затянется.

#Правило 80/90: данные важнее алгоритмов

Настройка языковой модели — это 10–15% работы. Остальные 80–90% — качество данных, которые вы в нее загружаете. Мусор на входе — мусор на выходе. В компании должна быть культура сбора и хранения данных.

У малого бизнеса здесь преимущество: он гибкий, не обременен тоннами устаревших данных и может сразу строить AI-native процессы. Такие компании формируют данные так, чтобы они были понятны ИИ, и быстро выходят на высокие показатели эффективности.

#Как бороться с галлюцинациями нейросетей

Галлюцинации — побочный эффект обучения. Языковая модель пытается связать то, что знает, с тем, о чем ее спрашивают. Если знаний недостаточно, она начинает фантазировать. Тот, кто научит модель говорить «я не знаю», получит премию Тьюринга — это станет прорывом для внедрения ИИ в критически важные сферы.

Что делать прямо сейчас:

• Сохраняйте критическое мышление — перепроверяйте ответы. Последнее решение всегда за человеком.
• Давайте модели доступ к внешним базам знаний — используйте технологию RAG (генерация ответов с подсказками извне).
• Добавьте инженерные механизмы — проверяйте ответы через внешние источники.

Полностью убрать галлюцинации в рамках нынешнего подхода к обучению невозможно. Человек остается последним уровнем защиты.

#Что будет через 1–3 года

Стратегию на 3–5 лет сейчас строить нельзя: технологии растут экспоненциально. Реалистичный горизонт планирования — год, полтора, максимум два.

Ядро стратегии сегодня — повышение эффективности и оптимизация процессов. В ближайшие 1–3 года в ритейле будут активно внедрять ИИ для офисных сотрудников, которые решают сложные интеллектуальные задачи. Производительность вырастет на 40–50% и выше.

Появятся новые профессии: специалисты по рискам ИИ, этике, юриспруденции. Возникнет «токен-экономика» — компаниям придется считать и оптимизировать затраты на токены при работе с внешними сервисами.

А если смотреть шире — нас ждут мультимодальные модели, которые работают с текстом, аудио, видео и картинками одновременно. За ними придут физические модели мира: роботы начнут осязать, чувствовать вес и запах. Через 3–5 лет, по прогнозам, появятся продвинутые андроиды-помощники. Илон Маск с Tesla и Китай с Unitree уже делают первые шаги в этом направлении.

#Главное для селлеров

Искусственный интеллект — инструмент для повышения личной эффективности и усиления позиций на рынке. Он помогает зарабатывать и экономить. Но успех зависит не от сложности алгоритмов, а от трех вещей: культуры работы с данными, выстроенных процессов и правильных людей.

Начинайте с малого: автоматизируйте рутину, тестируйте гипотезы, собирайте данные качественно. ИИ не заменит вас — он сделает вашу работу быстрее и точнее. Люди остаются в центре всего, а технологии — только инструмент.