Аналитичари из међународне консултантске групе SCG пројектују да ће до 2030. године вештачка интелигенција допринети укупном приходу руских трговаца на мало са чак 5,8 билиона рубаља, што представља приближно 5,5% промета сектора. Ова прогноза се поклапа са очекивањима да ће е-трговина чинити чак 30% руског тржишта малопродаје до те године, убрзавајући усвајање технологија које покреће вештачка интелигенција у трговинским операцијама.
Тренутно, осам од десет највећих руских трговаца на мало користе вештачку интелигенцију углавном за оптимизацију логистике, предвиђање потражње и персонализацију искуства купаца. Међутим, продор такве технологије на целокупно тржиште је скромнији, при чему само трећина свих учесника у малопродаји активно користи вештачку интелигенцију у основним процесима. Према подацима SCG, ова три домена – персонализација, предвиђање потражње и оптимизација логистике – чине основу дигиталне зрелости индустрије и идентификовани су као главни покретачи раста прихода. Циљане употребе укључују персонализоване препоруке, за које је доказано да повећавају приход за 10–15% и повећавају лојалност купаца за до 25%. Слично томе, предвиђање потражње засновано на вештачкој интелигенцији смањило је трошкове складиштења за 15–20% и убрзало обрт залиха, док су иницијативе за оптимизацију логистике смањиле трошкове транспорта за 10–25%.
Растућа економска улога вештачке интелигенције у руској малопродаји
Пројектовано повећање прихода од малопродаје од 5,8 билиона рубаља наглашава системску трансформацију, где вештачка интелигенција делује и као мултипликатор продуктивности и катализатор за редизајн процеса. Додатна секторска анализа показује да је малопродаја један од најплоднијих сектора за примену вештачке интелигенције у Русији, с обзиром на обилан приступ трансакционим подацима, брзим циклусима и култури континуиране оптимизације. Иако су велике компаније биле пионири, скалирање иницијатива у вештачкој интелигенцији остаје изазов за шире тржиште. Подаци Yakov & Partners и Nielsen указују да око 70% великих трговаца на мало већ инвестира у вештачку интелигенцију, посвећујући у просеку 1,1% прихода овим пројектима. Међутим, само 12% трговаца на мало је достигло пуни обим имплементације, при чему већина имплементација остаје на пилот или функционалном нивоу (Generative AI обећава 160 милијарди рубаља профита за руски малопродајни сектор — ICF-Expo).
Руско регулаторно окружење је све повољније према вештачкој интелигенцији у трговини, при чему су државни подстицаји сада везани за дигитализацију и усвајање вештачке интелигенције. Националне пројекције тржишта вештачке интелигенције предвиђају значајан раст, како у решењима специфичним за малопродају, тако и у ширем пословном екосистему. До 2030. године, руско тржиште вештачке интелигенције се предвиђа да ће достићи чак 40,67 милијарди долара, подстакнуто аутоматизацијом предузећа, побољшаним могућностима обраде података и владиним иницијативама за дигиталну трансформацију (IMARC Group).
Импликације за е-трговину: инфраструктура и токови рада садржаја
Растућа употреба вештачке интелигенције у руској малопродаји има директан, трансформативни ефекат на ланац снабдевања е-трговине, посебно на управљање product feed-овима, стандарде каталогизације, квалитет product card-ица, брзину покретања асортимана и усвајање no-code токова рада:
Product Feed-ови: Вештачка интелигенција омогућава динамичко, ажурирање и обогаћивање product feed-ова у реалном времену, аутоматизујући класификацију, доделу атрибута и детекцију грешака у огромним, често променљивим инвентарима e-commerce-а. Аутоматизовано мапирање између добављача и шеме тржишта обезбеђује већу конзистенцију и компатибилност, што, како е-трговина достиже удео од 30% у укупној малопродаји, постаје кључно за оперативно скалирање.
Стандарди каталогизације: Повећано ослањање на алате структуриране помоћу вештачке интелигенције подстиче усвајање универзалних оквира каталогизације, пошто алгоритми захтевају стандардизовани унос за висококвалитетни излаз. Ово премости јаз између фрагментираних информација о добављачима и захтева тржишта, постављајући основу за међуиндустријску интероперабилност и побољшану откривеност.
Квалитет и комплетност product card-ица: Вештачка интелигенција игра кључну улогу у генерисању, верификацији и оптимизацији описа производа, слика и техничких спецификација. Системи за препознавање слике засновани на неуронским мрежама и системи за обраду природног језика аутоматизују креирање и валидацију садржаја, обезбеђујући да product card-ице остану и свеобухватне и тачне, што је основни покретач веће конверзије продаје и смањења враћања. Усвајање таквих алата на целом сектору повећава укупан квалитет каталога и подржава софистициранију претрагу, филтрирање и функције препорука.
Брзина покретања асортимана: Аутоматизацијом рутинског креирања и категоризације садржаја, вештачка интелигенција драстично скраћује време до тржишта за нове SKUs. No-code платформе вештачке интелигенције оснажују нетехничко особље да креира или уређује листинге производа са минималном обуком, смањујући уска грла и омогућавајући брзо проширење инвентара током шпица или као одговор на трендове који се појављују.
No-code и токови рада засновани на вештачкој интелигенцији: Све већа доступност no-code алата заснованих на вештачкој интелигенцији демократизује аутоматизацију — омогућавајући тимовима за мерчандајзинг, маркетинг и операције да распоређују, оптимизују и понављају пословне процесе без потребе за ресурсима софтверског инжењеринга. Ова промена не само да смањује баријере за улазак за мање трговце на мало, већ и убрзава криву учења организације, уграђујући експериментисање помоћу вештачке интелигенције у свакодневне операције.
Кључни трендови и повратне информације са тржишта
Дефинишући атрибут примене вештачке интелигенције у руској е-трговини је њен двоструки фокус: оптимизација прихода и смањење трошкова. Стратегије персонализације подржане аналитиком дају мерљиве добитке у задржавању купаца и величини корпе, док предвиђање потражње и оптимизација логистике ослобађају обртни капитал и смањују оперативне трошкове. Водећи играчи доследно извештавају о значајним добицима у ефикасности и побољшаној конкурентности након интеграције алата вештачке интелигенције у своје основне пословне процесе (Artificial Intelligence (Russian market) — TAdviser).
Упркос овим предностима, стручњаци из индустрије истичу сталне баријере: висококвалитетни подаци за обуку остају скупи, техничка експертиза је неједнако распоређена, а дефицити инфраструктуре — посебно у операцијама машинског учења — ометају имплементацију у пуном обиму. Међутим, путању вештачке интелигенције у руској малопродаји дефинише робусна државна подршка, брза експанзија тржишта е-трговине и растуће културно прихватање аутоматизованих услуга (Russia Artificial Intelligence Market — IMARC Group).
Конкретно, напредна претрага (визуелна и гласовна) и мотори за препоруке у реалном времену брзо постају стандардне компоненте искуства е-трговине. Такве функције додатно подстичу продају и лојалност кроз дубљу персонализацију и интуитивнију навигацију, позиционирајући вештачку интелигенцију не само као тактичку предност, већ и као структурни елемент инфраструктуре дигиталне трговине (AI in Retail Market Report 2030 — Knowledge Sourcing Intelligence).
Како руски трговци на мало гледају у 2030. годину и даље, вештачка интелигенција стоји као основна технологија — интегрална и за оперативно лидерство и за одговор на тржишту. Текућа дигитална трансформација сектора карактерише се петљом повратних информација где напредна аутоматизација ствара богатије податке, који заузврат подстичу моћнија решења вештачке интелигенције, постављајући нови темељ за ефикасност, ангажовање и иновације у целој индустрији.
Пројекције за интеграцију вештачке интелигенције у руску е-трговину наглашавају критичну потребу за робусним управљањем информацијама о производима. Како вештачка интелигенција трансформише пејзаж података о производима, од обогаћивања до каталогизације, способност управљања, прилагођавања и скалирања ових података постаје кључна. NotPIM пружа централизовану платформу за рационализацију ових токова рада на основу вештачке интелигенције аутоматизацијом управљања feed-ом, обезбеђивањем квалитета података и олакшавањем беспрекорних интеграција преко више канала. Ово не само да оптимизује тренутне процесе, већ и обезбеђује послове за будућност у погледу растућих захтева ере малопродаје коју покреће вештачка интелигенција. Ефикасно коришћење вештачке интелигенције почиње чистим, приступачним и висококвалитетним подацима о производима — основна компетенција коју NotPIM пружа.