Автономные системы искусственного интеллекта могут существенно изменить принципы работы розничной торговли в ближайшие годы. Согласно исследованию «The agentic AI revolution in retail» компании Strategy&, агентные системы ИИ способны повышать эффективность операционных процессов и одновременно формировать новые модели потребительского поведения. По оценке авторов исследования, к 2030 году от 8% до 15% всех расходов в европейской электронной коммерции могут приходиться на покупки, совершенные ИИ-агентами.

Давление на ритейл усиливается.

Ритейл сегодня работает в условиях растущей неопределенности и высокой сложности операционных процессов. Компании сталкиваются с геополитическими рисками, трансформацией глобальных цепочек поставок, усилением конкуренции со стороны цифровых платформ и изменением потребительских ожиданий.

Согласно PwC Global CEO Survey 2026, примерно 25% руководителей компаний в Германии называют геополитические конфликты одной из главных угроз для бизнеса. Такие факторы напрямую влияют на логистику, поставки товаров и устойчивость цепочек снабжения.

Одновременно меняется и структура конкуренции на рынке. Исследование PwC Reinventing Supply Chains 2030 показывает, что к 2030 году конкуренция со стороны интегрированных технологических экосистем может увеличиться на 40%. Эти экосистемы объединяют цифровые платформы, аналитику данных и системы искусственного интеллекта, что позволяет им быстрее адаптироваться к изменениям рынка.Сами потребители также демонстрируют готовность к новым форматам взаимодействия с технологиями. По данным PwC Future of Consumer Shopping Survey 2025, около 33% покупателей ожидают, что к 2030 году смогут совершать покупки с помощью систем искусственного интеллекта.

От аналитических инструментов к автономным системам

В исследовании отмечается, что развитие искусственного интеллекта в розничной торговле проходит несколько последовательных этапов.

На первом этапе компании используют традиционные методы аналитики и машинного обучения. Такие системы позволяют анализировать большие массивы данных, выявлять закономерности и прогнозировать спрос. Например, алгоритмы могут обнаруживать риски дефицита товаров на складе или предсказывать изменения спроса в определенных категориях.

Следующий этап связан с развитием специализированных моделей и больших языковых моделей. Они позволяют автоматизировать обработку запросов, создавать рекомендации для покупателей и поддерживать работу сервисов обслуживания клиентов.

Дальнейшее развитие связано с появлением мультимодальных моделей, способных одновременно анализировать различные типы данных — текст, изображения, видео и информацию с сенсоров. Например, такие системы могут анализировать фотографии полок магазинов, выявлять отсутствие товаров или отслеживать изменения в поведении покупателей.

Наиболее продвинутой стадией становятся автономные сети ИИ-агентов, которые могут самостоятельно принимать решения и координировать различные процессы внутри компании. Такие системы способны управлять закупками, анализировать динамику продаж, оптимизировать ассортимент и корректировать ценовые стратегии.

Экономический эффект от внедрения агентного ИИ

Внедрение агентных систем искусственного интеллекта может существенно повлиять на операционную эффективность компаний.

По оценкам Gartner, использование агентного ИИ может позволить снизить операционные расходы на обслуживание клиентов примерно на 30% к 2029 году.

При этом компании уже фиксируют рост эффективности. Опрос PwC AI Agent Survey 2025 показывает, что 66% организаций, использующих ИИ-агентов, отмечают measurable улучшение производительности. Еще 73% респондентов считают, что такие технологии обеспечат им значительное конкурентное преимущество в течение ближайших 12 месяцев.

Дополнительные данные приводит Nvidia (2026): согласно опросу компании, 89% ритейлеров сообщили, что инициативы в области искусственного интеллекта оказывают положительное влияние на рост выручки.

Появление «agentic commerce»

Авторы исследования называют следующую стадию развития электронной коммерции agentic commerce — моделью, при которой автономные ИИ-агенты самостоятельно принимают решения о покупке товаров и оформляют транзакции.

В такой системе агенты могут анализировать предложения разных продавцов, сравнивать цены, оценивать доступность товаров и автоматически оформлять заказ. При этом агент может действовать как со стороны потребителя, так и со стороны бизнеса.

Например, системы искусственного интеллекта могут использоваться компаниями для автоматизации закупок, переговоров с поставщиками или управления ассортиментом. Со стороны покупателей ИИ-агенты могут выполнять функции персонального ассистента, подбирая товары на основе предпочтений пользователя и параметров бюджета.

Распространение таких систем может изменить традиционную структуру онлайн-торговли. Если решения о покупке будут принимать ИИ-агенты, интерфейсы интернет-магазинов могут перестать быть основным каналом взаимодействия с клиентами.

Потенциал развития рынка

В исследовании также приводится прогноз развития европейского рынка электронной коммерции. По оценке Strategy&, общий объем рынка может увеличиться с €602 млрд в 2026 году до €725 млрд к 2030 году.

При этом значительную роль в развитии отрасли могут сыграть агентные системы искусственного интеллекта. По прогнозу исследования, к 2030 году от 8% до 15% расходов в электронной коммерции могут приходиться на покупки, совершенные ИИ-агентами.

Интерес к таким технологиям уже заметен среди компаний. Согласно PwC AI Agent Survey 2025, около 50% ритейлеров рассматривают внедрение агентных систем искусственного интеллекта, а примерно 20% компаний уже используют подобные решения в различных этапах своей цепочки создания стоимости.