智能数字助手如今已承担起从搜索到支付的全流程购物任务，预计到2030年将彻底改变零售业的竞争规则。在俄罗斯，这一未来到来得更快：超过90%的在线零售商使用人工智能，这为智能代理的发展创造了有利环境。关于AI代理如何塑造零售业的新现实，详见克罗克公司（KROK）零售、快速消费品及农业综合企业业务发展总监德米特里·斯米尔诺夫的文章。
从心动到下单，只需一个代理
能够承担从客户咨询到购买全流程交互的AI代理，是零售技术进化的下一步，也是争夺消费者忠诚度的新战场。如今，即使是最先进的AI系统也遵循“提问-回答”模式：它们仅在用户开始搜索商品、点击链接或发起聊天时才介入。
AI代理正在改变交互逻辑。与传统的聊天机器人和语音助手不同，它们能够主动且自主地行动——分析用户行为、预测需求，并可以代表用户自行选择并购买商品，从而绕过通过网站或应用程序的标准流程。
嵌入在即时通讯软件、语音助手和移动应用中的智能代理能够进行对话，考虑用户的购买历史、位置和情绪背景，提供选项并完成下单。用户只需说：“帮我找一双不超过1万卢布的舒适运动鞋”，智能代理就会完整执行该请求。
代理的便利性和效率——从高度个性化的推荐到聊天中的即时购买——能够彻底改变消费者的习惯。如果用户只需请求人工智能查找并购买商品，手动搜索、比较和下单的需求将成为过去。这种路径缩短了购买流程并提高了转化率。据分析师估计，由于关联商品推荐和对需求的精准把握，使用人工智能代理的平均订单金额可能增长28%。
然而，采用该模型可能带来额外的风险：客户旅程变得不透明，传统的“点击-浏览-转化”指标不再适用。价格与评分成为关键因素，而这些往往难以人为干预，且各代理方可能自行制定评分标准。此外，AI代理在识别商品卡片时也可能面临困难。
另一个潜在问题是“偏好气泡”。代理可能会重复过去的选择，而忽视口味的变化。为了降低这些风险，市场平台可以为人工智能标准化商品卡片，并考虑趋势，避免客户路径和“偏好气泡”的不透明性。
人工智能代理的发展将削弱传统营销的重要性：大规模营销活动将被针对特定客户定制的精准推荐所取代。电商平台将更难留住用户注意力，而对于小型零售商而言，在这场技术竞赛中的处境将更加艰难：影响力渠道将从真人转向其数字分身。
为了留住用户，电商平台必须将人工智能代理与超个性化推荐相结合，并提升客户体验，从而在数字孪生的竞争中占据优势。
现在就开始适应的企业将在未来获得优势，因为届时大多数购买行为将由自主代理完成。
那些能够根据数字市场新现实重构业务流程的零售商将胜出：他们将人工智能整合到服务中、开发自己的代理或接入流行平台，以保持在消费者数字助手的视野中。同样重要的是确保从代理选择商品到配送及售后服务的各个环节体验无缝衔接，因为任何故障都会自动降低其在算法中的排名。
随着技术的发展，市场将变得更加透明——算法将以无偏见的方式展示不同品牌的产品，而成功的关键因素将是数据质量和提示工程技巧，即与人工智能进行有效“沟通”的能力。
已准备好的基础设施
成功应对上述风险并适应AI代理的新现实，需要坚实的技术基础，这一基础正在全球和俄罗斯市场上逐步形成。在全球范围内，零售业正日益积极地引入人工智能：从个性化推荐和动态定价到需求预测。根据Gartner的研究，到2026年，65%的企业将使用AI来自动化销售流程，而到2030年，此类解决方案的市场规模将达到470亿美元。
俄罗斯正顺应全球趋势。据ComNews数据，到2024年底，已有超过三分之一的贸易企业（35.1%）应用了人工智能工具，平均效率提升约30%。Korus Consulting集团2025年5月的研究显示，零售业的关键优先事项包括：在不增加员工规模的情况下实现业务增长（43%）、提高客单价（41%）以及促进复购率提升（34%）。
为此，企业致力于数字化转型，利用人工智能进行定价、商品管理和数据分析。2024年，俄罗斯大数据和人工智能市场规模达到3200亿卢布，其中90%的在线商店已经部署了人工智能解决方案（“雅科夫与合作伙伴”）。
俄罗斯大型企业——如Sberbank（俄罗斯联邦储蓄银行）、“M.Video-Eldorado”、X5零售集团和Lamoda——正积极利用AI助手进行客户服务和个性化服务。Yandex正在为“智能商店”开发AI摄像头，Fix Price正在测试用于检测空货架的技术，而“Lenta”和“Magnit”则应用AI来控制商品种类。Ozon和Wildberries使用AI进行个性化推荐和客户支持，包括测试在虚拟模特上生成服装照片的功能。现有的基础设施和经验为引入AI代理奠定了坚实基础，这些代理将接管从商品搜索到购买的全过程。
新数据带来新挑战
发达的基础设施支持AI代理的部署，但客户行为分析现在取决于谁控制该代理。如果代理属于零售商（例如市场平台），公司可以获得与用户对话的详细数据——从查询到购买。但在这种情况下，客户牺牲了选择自由，因为代理仅限于单一平台的商品范围。如果代理是独立的（例如在用户端运行），零售商将失去熟悉的指标：客户路径变成“黑箱”。代理算法会根据自身的标准（如价格、评级、配送条件）自行决定展示哪些商品。
这就造成了一个悖论：智能体越聪明，企业对它们的控制力就越弱。零售商不仅要争夺消费者的注意力，还必须适应AI平台的逻辑：标准化数据，以便智能体能正确识别商品卡片；优化交易条件（如折扣、配送时效、评分等），因为这些因素会影响算法的决策。
只有在“封闭”生态系统中，深度分析才仍有可能实现，其中代理方和零售商属于同一系统。在其他情况下，企业将只能获得最终的购买请求，而无法获取决策过程的细节。
随着能力的提升，风险也在增加：深度追踪需要谨慎处理个人数据、确保算法透明并遵守伦理规范。否则，对品牌和人工智能的信任可能会丧失。
领导者案例
● 通过AI助手，俄罗斯联邦储蓄银行自动化处理了30%的查询请求，使申请处理速度提高了一倍。
● “M.Video-Эльдорадо”公司引入了机器人顾问，用于进行折扣谈判。
● X5 Retail Group 实时分析消费者行为，提高推荐准确性。
● Amazon和沃尔玛利用人工智能管理库存，而Sephora则利用人工智能进行化妆品推荐。
阶段性前景
据麦肯锡（McKinsey）的一项研究，到2030年，AI代理可能自动化零售行业多达14%的任务，包括客户支持和订单处理。与此同时，对数据专家和提示工程师——即负责训练和调优AI的专家——的需求也将增长。
零售业的未来在于将AI代理深度整合到与客户互动的各个环节：从商品选择到复购。能够构建个性化且透明体验的企业将获得显著优势。
俄罗斯电子商务已准备好迎接转型，但成功的关键在于对数据、安全和系统培训的投资。人工智能代理时代不仅改变了工具，也改变了与客户互动的逻辑——现在就必须开始适应。