ИИ в e‑commerce
и B2B
ИИ пробуют почти все, а деньги он приносит немногим. Разбираем, в каких сценариях интернет-магазина и B2B-портала ИИ окупается уже сейчас, где пока рано и с чего начать, — на данных McKinsey и Gartner и нашем опыте.
Пробуют все, масштабируют немногие
- 88% компаний используют ИИ хотя бы в одной бизнес-функции, но масштабировать его на всю компанию начала лишь примерно треть — остальные в пилотах и экспериментах [1]
- Хоть какое-то влияние ИИ на операционную прибыль видят только 39% компаний [1]
- ИИ-агентов масштабируют 23% компаний, ещё 39% экспериментируют с ними [1]
- Клиентский сервис — первая зона внедрения: 85% руководителей в 2025 году исследуют или пилотируют диалоговый ИИ для клиентов [2]
- При этом ИИ не заменит людей полностью: по прогнозу Gartner, к 2028 году ни одна компания из Fortune 500 не откажется от живой поддержки [3]
Вывод: разрыв между «попробовали» и «заработали» огромный. Окупаются не эксперименты, а узкие сценарии, встроенные в процесс и измеримые в деньгах или часах.
Где ИИ окупается в e‑commerce
Окупается уже сейчас
- Обогащение каталога. Описания, характеристики и категоризация тысяч товаров — экономит часы контент-менеджеров на каждой партии.
- Поиск и синонимы. Покупатель находит товар, даже если пишет иначе, чем в карточке.
- Ответы на типовые вопросы. Наличие, статус заказа, документы — ИИ-ассистент в чате, сложное — менеджеру.
- Импорт данных поставщиков. Разные форматы прайсов и фидов приводятся к единому каталогу.
Требует данных и терпения
- Персональные рекомендации. Работают на большом трафике и чистых данных о поведении.
- Прогноз спроса и остатков. Нужна история продаж за годы и связка с учётом.
- ИИ-агенты в продажах. Перспективно, но пока в основном пилоты — компании только начинают их масштабировать [1]
- Полная замена поддержки. Не окупается и не нужна: клиентам по-прежнему важен живой менеджер [3]
Что мы внедряем сами
- Poizon — нейросети приводят к единому стандарту характеристики 2 млн товаров и помогают проверять подлинность.
- Рекомендации товаров с ИИ, импорт и обновление товаров с ИИ, ИИ-синонимы для поиска — в проектах 2025–2026 годов.
- AXICHAT — чат для B2B-портала с чат-ботом: клиент пишет своему менеджеру, типовые вопросы закрываются автоматически.
- Внутри команды — ИИ-проверка задач на этапах QA и управления проектом и тестирование с помощью ИИ.
- Наши ИИ-проекты отмечены «Рейтингом Рунета»: 1 место среди подрядчиков по ИИ в сферах «Торговля» и «Промышленность».
- Подробнее о внедрении — на странице «Решения в сфере ИИ».
По нашим обезличенным проектным данным, задачи с ИИ почти не встречались до 2023 года и стали регулярными с 2025-го — в основном это работа с каталогом, поиск и чат-боты.
Три шага к ИИ, который окупается
Поможем найти сценарии и посчитать эффект — автоматизация бизнеса и ИИ.
Откуда цифры
- McKinsey — The state of AI in 2025: Agents, innovation, and transformation, ноябрь 2025 ↗
- Gartner — 85% of Customer Service Leaders Will Explore or Pilot Customer-Facing Conversational GenAI in 2025, декабрь 2024 ↗
- Gartner — None of the Fortune 500 Companies Will Have Fully Eliminated Human Customer Service by 2028, сентябрь 2025 ↗
Наш опыт — по проектным данным ASTRIO в обезличенном виде и опубликованным кейсам.
Частые вопросы
-
С работы с каталогом: генерация и нормализация описаний и характеристик, категоризация, синонимы для поиска. Эффект легко посчитать в часах контент-менеджеров, а риски минимальны.
-
Нет. ИИ забирает типовые вопросы и рутину, а сложные и денежные диалоги остаются за людьми. Gartner прогнозирует, что даже крупнейшие компании не откажутся от живой поддержки.
-
Да: есть российские языковые модели и модели, которые разворачиваются в вашем контуре. Выбор зависит от задачи, объёма данных и требований безопасности.
-
Заранее выбрать метрику — часы на карточку, долю вопросов без менеджера, конверсию поиска — и замерить её до и после пилота.
