Цифра на прилавке
Больше половины сетей увеличили ИТ-бюджеты на ИИ, роботов и бесконтактную оплату
Ритейл — бизнес, ориентированный на массовую аудиторию. Магазины агрегируют такие массивы данных, сравниться с которыми может разве то, что собирает телеком. Вся эта информация о чеках и покупках, доставке и складской логистике, частоте потребления тех или иных товаров позволяет строить умные системы и оптимизировать процессы с помощью современных ИТ-решений.
Фото: Александр Коряков / Коммерсантъ
Фото: Александр Коряков / Коммерсантъ
Розничная торговля в России остается одной из самых подвижных отраслей экономики. По данным Росстата, за январь — ноябрь 2025 года оборот розницы достиг 55,18 трлн руб., прибавив 2,5% год к году. Крупнейшие игроки растут еще быстрее: например, выручка X5 за 2025 год увеличилась на 18,8%. В борьбе за маржу и покупательский клик компании превращаются в ИТ-корпорации — в 2025 году 52% российских ритейлеров нарастили бюджеты на цифровизацию. При этом рынок генеративного ИИ в стране совершил рекордный рывок и вырос в 2025 году в 4,5 раза — с 13 млрд до 58 млрд руб. По расчетам авторов исследования, внедрение генеративного ИИ в ритейле и e-commerce способно приносить рынку до 160 млрд руб. дополнительной операционной прибыли ежегодно к 2030 году.
Согласно исследованию, проведенному компанией «Технологии Доверия» (ТеДо), при выборе решений для внедрения ритейл ориентируется на технологии, дающие прямой финансовый эффект на горизонте 12-24 месяцев.
В первую очередь компании инвестируют в платформы товарного прогнозирования и автопополнения. На базе машинного обучения они сводят в единый контур данные со складов и касс, сведения о промоакциях и даже о погодных условия. Использование таких систем сокращает время отсутствия товара на полках на 2–4% (в отдельных случаях — до 15%), снижает излишки на 10–15% и повышает оборачиваемость на 5–12%.
Второй важный вектор — роботизация складов и логистических центров в условиях дефицита линейных сотрудников. Сети активно внедряют автономных мобильных роботов, роборуки-депалетайзеры и беспилотный транспорт. К примеру, в «Лемана ПРО» за счет использования роборуки от «Яндекс.Роботикс» снизили стоимость депалетизации на 40% и вдвое ускорили операции. В Wildberries 15 автономных электрогрузовиков Evocargo сократили расходы на содержание флота на 30%, а «Магнит» задействует более 100 автономных тягачей.
Также сети делают ставку на прогностическое управление потерями и контроль свежести. ИИ-модели оценивают остаточный срок годности и риск возврата, заранее предлагая уценку или приоритетную выкладку, что снижает списания от просрочки на 10-15%. Параллельно внедряются умные ценники и видеоаналитика. Переход на электронные ценники в «Лемана ПРО» экономит 0,5 млн руб. на обработке заказов и высвобождает 2 тыс. часов работы персонала в месяц, а компьютерное зрение увеличивает конверсию торгового зала на 8-12% за счет устранения «слепых зон» и оптимизации планограмм (визуальная схема или чертеж, который показывает, как именно нужно размещать товары на полках, витринах и другом торговом оборудовании в магазине — «Ъ»). Наконец, ИИ-персонализация и рекомендательные движки дают от 5% до 15% прироста онлайн-выручки, увеличивают средний чек на 8-20% и поднимают маржинальность на 1-2%.
Торговля без кассира
Взаимодействие с покупателем переходит в полностью бескассовый и бесшовный формат. Торговые сети активно снижают расходы на кассовый труд за счет систем самообслуживания, позволяя сэкономить до 20% рабочего времени персонала в торговом зале.
Оплата по биометрии (Face Pay) у X5 Group и «Сбера» сокращает время расчета на кассе и снижает уровень мошенничества на 60–80%, говорится в исследовании ТеДо. В магазинах появляются «умные корзины» и сервисы вроде «Кассы в телефоне» у «Магнита», которые дают возможность сканировать и оплачивать покупки прямо в мобильном приложении, полностью минуя традиционные кассы. На «последней миле» курьеров постепенно заменяют роботы-доставщики («Яндекс», X5 Group), снижающие стоимость доставки в 2–3 раза, и умные почтоматы (5Post), ускоряющие выдачу заказов на 30-40%.
Отдельные надежды ритейл возлагает на внедрение цифрового рубля. Новая форма национальной валюты позволит сократить издержки торговых сетей на эквайринг до 0,3%, ускорить зачисление средств и уменьшить время закрытия смены на 20-40%.
Хаос в данных
Несмотря на высокую отдачу, масштабное внедрение технологий упирается в серьезные барьеры. Существенной проблемой остается санкционный барьер и недоступность привычных зарубежных систем. Часть западных решений для глубокой автоматизации и тяжелого софта попала под ограничения, из-за чего отечественные ритейлеры вынуждены оперативно переходить на разработки российских стартапов в сфере ИИ, видеоаналитики и складской роботизации.
Другим критическим препятствием становится неготовая инфраструктура данных. Главная преграда для развертывания ИИ-моделей — разрозненность систем, когда данные о продажах и остатках хранятся в разных базах, отсутствуют единые справочники, а цены в онлайн- и офлайн-каналах рассинхронизированы.
Кроме того, сказывается высокая стоимость аппаратного обеспечения. Технологии вроде RFID-меток, цифровых полок, умных ценников и роботов требуют ощутимых капитальных затрат и без точного расчета эффектов долго окупаются. Ситуацию усугубляет операционная рутина и человеческий фактор: ручной труд на складах и высокая текучесть кадров приводят к нестабильным срокам и росту себестоимости. Успех цифровизации в ритейле больше не определяется количеством закупленных лицензий. Рынок делится на тех, кто успел выстроить сквозной контур работы с данными и автоматизировал рутину, и тех, кто рискует потерять маржу под давлением более быстрых и алгоритмизированных конкурентов.