Искусственный интеллект в ритейле всё чаще ошибается: рекомендует уже купленное, сбивается на случайные клики, не угадывает контекст. Рассмотрим, почему это происходит — и как с этим работать. В обзоре ниже — разбор уязвимостей, реальных сценариев и новых подходов к персонализации.
Почему персонализация в ритейле буксует
Чтобы персонализировать предложения, ритейл-компании собирают данные из разных источников: банковские транзакции, мобильные устройства, телеком-сервисы, поведение покупателей в онлайне и офлайне. Однако даже при таком объёме информации создать точный и устойчивый пользовательский профиль оказывается непросто.
Во-первых, люди не всегда готовы делиться личными данными. Во-вторых, существуют законодательные ограничения — например,
Это приводит к распространённым ошибкам: ИИ предлагает товар, который пользователь уже купил, или делает выводы на основе разового клика. Добавим к этому внутренние особенности бизнеса — неполная аналитика ассортимента, плохо обработанные истории заказов — и становится понятно, почему даже самые современные алгоритмы могут буксовать. Персонализация остаётся заявленной, но не всегда реализованной на практике.
ИИ-агенты в персонализации: как работают новые механизмы
Будущее персонализации связано с ИИ-агентами — цифровыми помощниками, которые не просто анализируют общие паттерны поведения, а работают с конкретным человеком. Такие системы подбирают релевантные предложения, учитывая индивидуальные запросы, вкусы и предпочтения. Это позволяет перейти от массовых рекомендаций к действительно адресной коммуникации.
ИИ-агенты используют три типа данных. Первый — внутренняя информация бренда: описание товаров, акции, скидки, ответы на частые вопросы. Второй — инфраструктура самого агента: встроенные алгоритмы, инструкции, пользовательские глоссарии, стоп-слова и подсказки. Третий — сведения о клиенте: любимые цвета, размеры, вкусы, ценовой диапазон.
Благодаря этому подходу, агент не просто угадывает, а понимает, чего хочет человек. Он обучается на действиях конкретного пользователя — на том, что он смотрит, что добавляет в корзину, что игнорирует. Это позволяет адаптировать алгоритмы под живой, изменчивый контекст жизни клиента.
Примеры таких решений уже появляются на рынке. Так, «Яндекс.Лавка» позволяет задавать запросы в свободной форме — например, «хочу необычное блюдо на завтрак» — и получать предложения, построенные на текущем ассортименте. Это только первые шаги, но направление очевидно: персонализация становится глубже, точнее и естественнее.
Что меняется в логике потребления
ИИ-агенты становятся самостоятельными участниками потребительского выбора. Пользователи начинают доверять им принятие решений, включая такие значимые, как покупка товаров. Алгоритмы опираются на чёткие параметры: цену, качество, состав, и исключают влияние внешнего давления — например, рекламы или навязанных рекомендаций.
Такой сдвиг в логике потребления приводит к тому, что выбор становится более рациональным и прозрачным. У покупателя появляется доверие к процессу — не к бренду, а к агенту, действующему в его интересах.
В этом контексте персонализированная реклама теряет эффективность. ИИ-агент просто игнорирует её, потому что работает с конкретным техническим запросом клиента: нужный размер, цвет, бюджет, предпочтения. Даже массовая реклама оказывается под вопросом — она перестаёт быть убедительным инструментом влияния.
Параллельно снижается роль маркетплейсов. Их ключевое преимущество — быстрая доставка — может перейти под управление ИИ-агента. Если агент берёт на себя весь процесс выбора и логистики, платформы теряют свою уникальность.
При этом потребитель получает новый уровень контроля. По аналогии с видеоиграми, где можно задать нужные параметры, пользователь может настроить сценарий взаимодействия с ИИ: запросить минимум информации, выбрать товар с лучшими отзывами или с самым высоким рейтингом. Это не просто фильтрация — это кастомизация пользовательского опыта.
Где ИИ даёт сбои — и чем это грозит
Несмотря на преимущества, ИИ-системы в ритейле уязвимы. Один из самых распространённых рисков — галлюцинации. Если пользователь только начал взаимодействие с платформой и совершил мало действий, алгоритм предлагает слишком общие или случайные рекомендации. Сбои также возникают при работе с неактуальными или некорректно обработанными данными — например, если история заказов или аналитика ассортимента в компании неполная или устаревшая.
Такие ошибки могут повлечь за собой серьёзные последствия — от неверных прогнозов спроса до прямых финансовых потерь. Алгоритмы начинают искажать картину поведения клиентов, что дестабилизирует закупки, маркетинг и логистику.
Отдельная зона риска — фрод. ИИ способен не только помогать в генерации скидок, но и создавать лазейки для злоупотреблений: от некорректных акций до поддельных предложений, которые трудно отличить от настоящих. Алгоритмические ошибки в ценообразовании могут использоваться мошенниками, а их последствия сказываются на репутации бренда.
С развитием генеративных технологий появляется ещё одна угроза — фейковые сайты, внешне неотличимые от оригинальных. Пользователь, не замечая подмены, вводит платёжные данные, а магазин в результате несёт убытки: товар уже отправлен злоумышленнику, а реальный клиент требует возврат средств.
Сегодня единственный способ справляться с такими сбоями — участие человека. Это может быть как ручная верификация ответов ИИ, так и введение новой роли — ИИ-тренера, который обучает и корректирует поведение алгоритма. Также важно обучать сотрудников вовремя распознавать признаки сбоев.
Риски алгоритмического пузыря и потеря человечности
Одно из менее очевидных ограничений ИИ — эффект «стеклянного потолка» в данных. Алгоритмы персонализации опираются на уже известные предпочтения пользователя и не выходят за их пределы. Если клиент всегда выбирал один и тот же тип товара, система будет предлагать только его, игнорируя возможные новые интересы. Это создаёт эффект пузыря: краткосрочно повышается конверсия, но в долгосрочной перспективе снижается разнообразие, замедляется рост продаж, а интерес к бренду падает.
Чтобы преодолеть это ограничение, в архитектуру ИИ-систем стоит закладывать элементы предиктивной аналитики. Она учитывает контекст: смену сезона, жизненного этапа, поездки, смену работы, влияние трендов — всё, что может повлиять на изменение спроса конкретного человека.
Дополнительный риск — потеря свободы выбора. Когда покупатель видит только узкий ассортимент, он перестаёт ощущать полноту выбора. Решением может стать ручная настройка ассортимента: фильтры вроде «хочу новое» или «пробую впервые» возвращают ощущение новизны и исследовательского интереса.
Также важен вопрос эмоционального восприятия. Пользователи отмечают, что ИИ-агенты, хотя и точны, часто слишком сухи. В высокоэмоциональных сферах — таких как мода, медицина или подарки — это особенно критично. Чтобы устранить этот дисбаланс, в базы ИИ-агентов нужно закладывать стилистику бренда: примеры фраз, эмоциональные конструкции, слова с желаемой и недопустимой окраской. Это возвращает взаимодействию живость и приближает опыт к человеческому.
