Цифровой управленец в ритейле: от отчётов к действиям на полях ПМЭФ

Главный барьер — не алгоритмы, а «шум» в данных

Более 85% российских ритейлеров внедрили ИИ хотя бы в одну функцию: анализ продаж, ценообразование или автоматизацию процессов. По оценкам аналитиков, к 2030 году применение генеративного ИИ в e-commerce и рознице может принести до 160 млрд рублей дополнительной операционной прибыли. Однако разрыв между потенциалом технологии и её фактической эффективностью остаётся существенным.

Причина — не в мощности моделей, а в качестве данных. Информация хранится в 1С, Excel, кассовых системах, ERP — в разных форматах, с дублями и пропусками. Когда данные «размазаны», даже самая продвинутая система выдаёт неточный результат.

«Рынок переполнен BI-системами, но инструмент бесполезен, если данные „шумные“ и разрозненные. „Цифровой управленец Linkage“ начинает не с визуализации, а с наведения порядка в источниках — поэтому компании получают первые инсайты уже через 3–4 недели. Главное — стартовать с „достаточно хорошо“ и масштабировать по мере роста. Благодарим Ассоциацию „РУССОФТ“ и партнёров форума за площадку, где мы обсуждаем именно такие практические задачи», — отметила вице-президент ГК «ВестЛинк», директор бизнес-единицы Linkage Елена Балашова.

Как внедрять ИИ, не ломая то, что уже работает

Дискуссия фокусировалась на практических задачах: как объединить данные и аналитику в единую экосистему без перестройки текущей инфраструктуры. Ключевой принцип: не заменять инфраструктуру, а наращивать ИИ-слой поверх неё через API.

О том, как превратить разрозненные пилоты в системную ценность, рассказал руководитель центра компетенций ИИ АО «ВкусВилл» Александр Абрамов. Его подход — сначала оцифровать клиентский путь, затем подключать модели — позволяет избежать типичной ошибки: запускать ИИ в «сырую» среду.

«Мы начинаем с оцифровки клиентского пути и только потом подключаем ИИ-модели — так пилоты превращаются в измеримую ценность. Когда данные структурированы, модели перестают быть „чёрным ящиком“ — бизнес видит, на основе чего формируется рекомендация, и это ускоряет принятие решений», — подчеркнул руководитель центра компетенций ИИ АО «ВкусВилл» Александр Абрамов.

В клиентском маркетинге баланс между инновациями и надёжностью становится ключевым фактором. Мария Басова, руководитель программы лояльности «Дикси», подчёркивает: ИИ эффективно работает для генерации гипотез и тестов, однако финальные решения должны оставаться за командой — такой подход минимизирует риски и укрепляет доверие клиентов.

«В клиентском маркетинге мы используем ИИ для генерации гипотез и тестов, но финальные решения остаются за командой — это снижает риски и сохраняет лояльность. Такой подход позволяет запускать десятки персонализированных сценариев параллельно, не жертвуя качеством коммуникации», — отметила руководитель программы лояльности «Дикси» Мария Басова.

Качество управленческой аналитики определяется не визуализацией, а достоверностью исходных данных. Генеральный директор «Платформы ОФД» Дмитрий Батюшенков объяснил, почему кассовый чек становится точкой отсчёта для сравнения себя с рынком и принятия стратегических решений.

«Кассовый чек — это эталон транзакции, на основе которого можно строить управленческую аналитику и сравнивать себя с рынком. Когда все игроки используют один стандарт данных, бенчмаркинг перестаёт быть гаданием и становится инструментом стратегического планирования», — подчеркнул генеральный директор компании «Платформа ОФД» Дмитрий Батюшенков.

ИИ — не автопилот, а штурман

Важный акцент сессии: искусственный интеллект не заменяет человека, а усиливает его. В пиковых ситуациях — скачок спроса, сбой поставок — финальное решение остаётся за управленцем. Задача системы — дать рекомендацию, показать, на основе каких данных она сформирована, и предупредить об отклонениях.

Как освободить экспертов от рутины, не теряя контроля над стратегией, показал на примерах ритейла одежды генеральный директор SM Lab (Спортмастер) Игорь Ефремов. Его кейсы демонстрируют: ИИ эффективен там, где задача формализуема, а результат легко верифицировать.

«ИИ берёт на себя рутину — от генерации 3D-образов до тестирования кода — и освобождает экспертов для стратегии. Это не замена, а усилитель. Когда команда перестаёт тратить время на повторяющиеся операции, появляется ресурс для экспериментов, которые раньше казались слишком дорогими», — отметил генеральный директор SM Lab Игорь Ефремов.

Масштабирование пилотных проектов упирается не в возможности алгоритмов, а в разрывы между данными и бизнес-процессами. Директор департамента машинного обучения MWS AI (МТС) Даниил Киреев объяснил, почему большинство инициатив остаются на стадии эксперимента: отсутствие единого контура данных и несогласованность операционных процедур блокируют переход к промышленной эксплуатации.

«Пилоты не масштабируются из-за разрывов между данными и процессами, и партнёрство MWS AI с „Цифровым управленцем Linkage“ направлено как раз на решение этой проблемы: мы объединяем экспертизу в машинном обучении для управления данными, чтобы совместно развивать решения для промышленного внедрения ИИ. Когда аналитика и операционка говорят на одном языке, модели перестают „ломаться“ при переходе в прод и начинают приносить измеримую пользу с первого дня», — подчеркнул директор департамента машинного обучения MWS AI Даниил Киреев.

Принцип работы с оцифрованными данными и единым информационным контуром оказывается универсальным для разных отраслей. Генеральный директор Lab4U Алексей Образцов поделился опытом из медицины: когда клиентский путь полностью оцифрован, а источники данных интегрированы, ИИ начинает приносить измеримую пользу независимо от сферы применения.

«Когда клиентский путь оцифрован, а данные собраны в единый контур, ИИ начинает работать — в медицине, в ритейле, в любой отрасли. Главное — не технология сама по себе, а то, как она встроена в процесс принятия решений: тогда алгоритмы перестают быть „советчиками“ и становятся частью операционной системы бизнеса», — отметил генеральный директор Lab4U Алексей Образцов.

Итог: технология + практика + данные = результат

Сессия завершилась чётким консенсусом: успех внедрения ИИ определяется не мощностью алгоритмов, а качеством их интеграции в бизнес-процессы и прозрачностью правил работы для команд. Совместимость с текущей ИТ-архитектурой, сокращает сроки запуска, снижает издержки на перестройку систем и позволяет быстрее получить измеримый эффект.

Дискуссию обогатили экспертные взгляды из смежных зон управления. Независимый визионер Борис Агатов обозначил технологический горизонт: переход от точечных пилотов к агентным системам, где ИИ постепенно берёт на себя целые операционные контуры. Финансовый директор Vileda Professional Светлана Кузнецова сместила фокус на подготовку данных, подчеркнув, что создание структурированной информационной базы — не техническая формальность, а обязательный фундамент для любых будущих моделей. Генеральный директор «Геоинтеллект» Денис Струков показал, как ML-прогнозы меняют логику выбора локаций в условиях новой конкуренции, где поведение покупателей уже не следует историческим офлайн-паттернам.

Вместе эти тезисы сложились в единую картину: ИИ перестал быть «чёрным ящиком» для IT-отделов и стал инструментом управленческого выбора. Форум «ИИ — будущее сегодня», организованный Аналитическим центром при Правительстве РФ, Ассоциацией «РУССОФТ», ООО «Ивент Менеджмент Глобал», Экспертным клубом «ИТ-Диалог» и СПбГЭУ, подтвердил эту трансформацию. В 2025 году мероприятие объединило более 1 200 профессионалов, в 2026-м — расширило повестку и углубило практику.