Ритейл переживает масштабные перемены: клиенты ценят мгновенные ответы, персонализированные предложения и сервис 24/7. Решением могут стать ИИ-агенты — не просто чат-боты, а полноценные помощники, способные самостоятельно принимать решения и действовать в рамках своих полномочий. Николай Яковлев, директор направления цифровых платформ и мобильных решений Лиги Цифровой Экономики, рассказывает, как ИИ-агенты внедряются в ритейле, какие преимущества приносят и почему многие компании обращаются к ним для оптимизации процессов.

Что такое ИИ-агент и чем он отличается от привычного ИИ

ИИ-агенты — это новое поколение систем искусственного интеллекта. В отличие от классических алгоритмов, которые работают по схеме "запрос — ответ", агентные системы проактивны. Они не просто реагируют на команды, но и проявляют инициативу: обращаются к другим системам, собирают данные и предоставляют итоговое решение. Традиционный ИИ — это исполнитель, ИИ-агент — помощник, который понимает контекст и действует более осознанно.

Согласно прогнозу Gartner, к 2029 году автономные ИИ-агенты смогут самостоятельно решать до 80 % типичных клиентских обращений без участия человека.

Главные преимущества ИИ-агентов

ИИ-агенты обладают рядом важных плюсов для бизнеса, которые нередко оказываются более значимы, чем трудности внедрения.

Возможность работать круглосуточно. Клиенты будут получать ответы в любое время без ожидания. Особенно актуально для компаний, которые взаимодействуют с клиентами через цифровые каналы — а если считать еще и голосовых агентов, то и по телефону.

Экономия ресурсов. Исследования показывают, что автоматизация клиентской поддержки снижает затраты до 30 % и ускоряет обработку запросов в несколько раз.

Масштабируемость. При росте клиентской базы не будет необходимости расширять штат — достаточно масштабировать уже работающего агента.

Примером служит история с голосовым агентом для бронирования столов в ресторанах. В ходе эксперимента он обзвонил множество заведений. Выяснилось, что в большей части из них время ожидания превышало две минуты, а до трех не удалось дозвониться вовсе. Создатели агента собрали статистику и представили ее руководству сети ресторанов: "За последнюю неделю мы более 30 раз пробовали забронировать столик, и только в 20 % случаев нам это удалось. Если вы внедрите нашу систему, доля успешных бронирований вырастет до 99 %". Конкурентное предложение, не правда ли?

Возможности ИИ-агентов в ритейле

Поддержка и обслуживание клиентов — одна из главных сфер, где уже сейчас применяются ИИ-агенты. И не только в ритейле: в ИТ эти направления стали естественной точкой входа для новых технологий.

Обычно в поддержке действуют строго по сценарию: задают вопросы, фиксируют проблему, решают запрос или перенаправляют клиента дальше. Эти задачи легко алгоритмизировать, поэтому ИИ-агенты отлично с ними справляются. Они могут выполнять простые действия по скриптам, обновлять статусы обращений и даже вносить изменения в базы данных по установленным правилам.

Множество крупных компаний уже частично перевели службы поддержки на ИИ-агентов, что позволило снизить нагрузку на операторов и ускорить обработку типовых запросов.

Однако возможности ИИ-агентов этим не ограничиваются. В логистике они помогают перестраивать цепочки поставок, контролировать маршруты и оптимизировать графики. В закупках — прогнозировать спрос, корректировать заказы и автоматически уведомлять поставщиков. В продажах они инициируют "холодные" диалоги с потенциальными клиентами, собирают вводные данные и передают разговор менеджеру, если интерес подтвержден.

ИИ-агенты приходят и в HR. Например, анализируют большую часть воронки при подборе кандидатов, оценивают резюме и даже проводят первый контакт.

ИИ-агенты уже интегрировались в повседневную жизнь. Иногда мы даже не замечаем, что общаемся с цифровым помощником, когда оформляем заказ или уточняем статус доставки товара. Пожалуй, это главный признак того, что технология становится зрелой.

Как ИИ-агенты улучшают опыт покупателей

ИИ-агенты радикально меняют клиентский опыт в ритейле. Привычный виртуальный ассистент следует заданному сценарию, его задача — быстро найти и предоставить информацию. Например, на вопрос "Где мой заказ?" он обращается к базе данных, проверяет статус и сообщает ответ. Это всего лишь еще один канал самообслуживания, который экономит время операторов.

ИИ-агент способен на большее, поскольку не ограничивается шаблоном. Если клиент просит перенести дату доставки, агент не переадресует диалог оператору, а самостоятельно выполнит задачу: обратится к системам, проверит доступы, инициирует изменения и уведомит клиента.

Например, клиент заказал кроссовки, но внезапно уехал в командировку. Обычный чат-бот посоветует позвонить в службу поддержки, а ИИ-агент самостоятельно перенесет доставку на удобное время.

Такая автономность меняет восприятие взаимодействия с ИИ. Клиенты все чаще сталкиваются не с "глупыми ботами", которые задают десятки уточняющих вопросов, а с агентами, которые реально решают задачи. Это экономит время и снижает раздражение — пользователи ценят результат, а не общение с ИИ.

Что требуется для интеграции ИИ-агентов

Каждая компания может внедрить ИИ-агента. Технически это не сложный процесс: выбор платформы, интеграция с внутренними системами и настройка сценариев работы. Популярные платформы, такие как N8N или Zapier, широко используются по всему миру. Однако в России их применение осложнено из-за ограниченного доступа и строгих требований информационной безопасности. Поэтому российские компании чаще обращаются к местным разработчикам.

В отличие от западных SaaS-платформ, работающих в облаке, в России все чаще требуют установки систем на серверах компании. Это связано с требованиями безопасности и законодательства о персональных данных: когда ИИ-агент получает от клиента конфиденциальную информацию, ее обработка должна происходить внутри страны, без передачи за рубеж.

Мы работаем в партнерстве с российской платформой Nodul, которая предлагает решение, полностью соответствующее требованиям законодательства: серверы находятся в России, развертывание возможно в защищенном контуре. Это позволяет официально закупить и использовать систему даже в крупных корпоративных сетях.

Для интеграции ИИ-агентов требуется:

• Безопасная инфраструктура. Возможность развертывания системы на локальных серверах для соблюдения требований по защите данных.
• Открытые API. Агент должен иметь доступ к другим корпоративным системам — CRM, ERP, сервисам доставки и т. д. Без этого он не сможет эффективно выполнять задачи.
• Четко зафиксированная зона ответственности. ИИ-агент должен понимать, что он может делать, а где его полномочия заканчиваются.
• Правила эскалации. Агент должен уметь обращаться к человеку, если запрос выходит за рамки стандартного сценария.
• Система логирования и оценки качества. Позволяет отслеживать работу агента, оценивать его эффективность и выявлять проблемы.

Запуска ИИ-агента недостаточно — критически важна прозрачность его работы. Необходима инфраструктура контроля, позволяющая отслеживать обращения и решения системы. Без этого компания может не узнать, например, что клиент воспринял формулировку ИИ как грубость.

Системный подход к внедрению, включающий такое наблюдение, дает реальные преимущества: ускорение процессов и рост удовлетворенности клиентов. В противном случае компания рискует получить лишь сложный ИТ-продукт, который никто до конца не понимает.

Ответственность и риски при внедрении ИИ-агентов

Вопрос ответственности ИИ — пожалуй, один из самых острых. Кто виноват, если агент ошибся? Разработчик, компания-владелец или никто? Это напоминает ситуацию с беспилотным транспортом: кто несет ответственность за аварию — программист, производитель или алгоритм? На эти вопросы пока нет однозначного ответа, ни юридического, ни этического.

Теперь перейдем к рискам, с которыми компании сталкиваются уже сегодня.

Во-первых, ошибки и непредсказуемость. Агент может неверно интерпретировать запрос или принять решение, которое выглядит логично, но неприемлемо для бизнеса. Поэтому важно организовать систему мониторинга и оценки качества — это поможет понять, где и почему агент ошибается.

Во-вторых, работа с персональными данными. ИИ-агент оперирует чувствительной информацией — именами, адресами, историей заказов — поэтому должна выполнять требования законодательства. Система должна работать в закрытом контуре либо компания обязана получать согласие пользователей на обработку данных.

В-третьих, организационные риски. Для успешного внедрения ИИ-агента может потребоваться переобучение персонала, изменение бизнес-процессов и настройка маршрутизации обращений. Менеджеры поддержки должны понимать, какие задачи остаются за ними, а какие передаются системе. Иначе начнется хаос: часть заявок потеряется между человеком и агентом. ИИ станет новым "цифровым коллегой", с которым нужно научиться взаимодействовать и определить круг его полномочий.

Пример — технология Amazon Just Walk Out. Несмотря на инновации, в 2024 году СМИ сообщали о случаях, когда система требовала значительного ручного контроля транзакций, что поставило под вопрос ее автономность и надежность. Этот случай показывает, что даже у технологических лидеров внедрение ИИ-агентов требует зрелого управления.

Будущее ИИ-агентов в ритейле

Переход на ИИ-агентов в ритейле — это уже не эксперимент, а взвешенное бизнес-решение с прогнозируемой окупаемостью. Как показывают расчеты, даже дорогостоящее внедрение окажется выгоднее содержания большого штата. В будущем мы увидим полную трансформацию ролей: ИИ-агенты станут цифровым фундаментом, который управляет всеми стандартными операциями, а люди работают над стратегией, ведут переговоры и создают уникальный клиентский опыт, который невозможно алгоритмизировать.