ИИ-агенты в ритейле: что обсуждали на Е-Ритейл Форуме

ИИ-агенты в ритейле стали темой отдельной сессии «ИИ-агенты как драйвер конкурентоспособности бизнеса», которая прошла 23 сентября 2026 года на Е-Ритейл Форуме. Представители ритейла, медиа и ИТ-компаний обсудили, как агенты меняют рабочие процессы и где проходит граница их самостоятельности. Модератором выступил генеральный директор OSMI-IT Михаил Шрайбман.

Участники говорили о рынке ИИ-агентов, внедрении технологии, её влиянии на производительность труда, безопасности и типичных ошибках. Общий вывод: агенты уже берут на себя рутинные процессы, а финальное решение остаётся за человеком.

Контент как ритейл: десятки агентов с разными ролями

Директор по развитию сайтов и приложений «Русской Медиагруппы» Станислав Скалабан назвал компанию «развлекательным ритейлом»: её основная задача — потребление людьми качественного контента.

В компании работает, по его словам, «безумное количество» агентов с разными ролями — генераторы, публикаторы, редакторы и другие. Модель масштабируют за пределы музыкальной тематики, в том числе на материалы об ИИ и карьере, а управляют всей системой несколько человек. Освободившихся сотрудников компания перераспределяет на другие задачи или переобучает.

Семь агентов «Асконы» для карточек товаров

Руководитель ИИ Хаб «Аскона» Элеонора Ахмедзянова рассказала, как компания собрала агентов своими силами внутри хаба. Отправной точкой стал повторяющийся и затратный процесс — производство карточек товаров для маркетплейсов. «Мы подумали, почему бы не автоматизировать это», — пояснила она.

В итоге в «Асконе» работает команда из семи агентов, разделённых по двум этапам.

Разбор данных: приёмщик вытаскивает факты о товаре из текста описания, товаровед по фото определяет название, материал, цвет и конструкцию, бильд-редактор решает, какое фото пойдёт на какую карточку, а копирайтер за один заход пишет тексты всех карточек комплекта.

Сборка кадра: оператор описывает генератору угол съёмки референса, генератор кадра создаёт изображение для карточки, арт-директор проверяет готовую карточку перед выдачей.

Четыре агента работают с компьютерным зрением, ядром системы выступает генератор кадра.

Пять шагов, которые сработали

1. Начинать с процесса: брать то, что повторяется каждую неделю и имеет внешний ценник.
2. Раскладывать работу на роли, как в живой команде.
3. Запретить агенту выдумывать: если данных не хватает, он останавливается и задаёт вопрос.
4. Посчитать экономику до первого релиза — цену кадра, время прогона, долю перегенераций.
5. Оставить человека на приёмке: выдачу подтверждает менеджер, и именно это удерживает доверие команды.

Рынок собирает агентов сам

Подход «Асконы» совпадает с практикой рынка. По обзору российского рынка ИИ-агентов Solyanka Agency за сентябрь 2026 года, в 45 из 51 изученного кейса внедрения компании создавали решения самостоятельно или заказывали их под себя. Готовые решения поставщиков использовались только в шести случаях.

Типичная ошибка внедрения

Кофаундер проектов Gradius и Phonix Никита Ильтяков обратил внимание на распространённый просчёт при постановке задачи.

В одном из кейсов его команда выстроила работу в четыре шага: постепенно расширяла автономность агента, собирала реальные траектории его работы, анализировала поведение и по итогам меняла продукт, а финальную проверку оставляла за человеком.

430 тысяч отзывов и минус 90% нагрузки

Руководитель по развитию искусственного интеллекта «М.Видео» Иван Будник привёл пример быстрого эффекта. За четыре дня команда собрала агента, который обрабатывает отзывы на маркетплейсах, позже он вырос в систему регулярной обработки отзывов.

За три месяца она обработала около 430 тыс. отзывов, а нагрузка на клиентский сервис снизилась на 90%. «ИИ-агенты позволяют сокращать расходы на трудовые ресурсы, но финальное решение остаётся за человеком», — отметил Будник.

Где заканчивается автономность

С этим согласна директор по коммерческой и ценовой эффективности «О’КЕЙ» Сюзанна Риттер. По её словам, в переговорном процессе ИИ может быть лишь помощником, полностью доверить его машине невозможно.

Спикеры сошлись в том, что агенты дают наибольший эффект в повторяющихся процессах с понятной экономикой: производстве карточек товаров, работе с отзывами, выпуске контента. Главным условием успеха участники назвали контроль человека на финальном этапе.

Тема ИИ проходила через всю программу форума — от пленарного заседания об удержании онлайн-покупателя до агентной коммерции, где ИИ выходит на сторону самого покупателя: трафик из ИИ-ассистента в российский e-commerce вырос в 4,6 раза с начала года.