Рынок генеративного ИИ в России в 2025 году вырос в пять раз — с 13 до 58 млрд рублей. К 2030му аналитики Onside и Just AI прогнозируют 778 млрд при среднегодовом росте 68%. Но оговариваются: этот сценарий реализуется только если масштабирование внедрений в 2026–2027 годах пройдёт успешно.
Для ритейла цифры выглядят конкретнее. По оценке «Яков и партнеры» и Nielsen, генеративный ИИ может принести российской рознице до 160 млрд рублей дополнительной операционной прибыли ежегодно к 2030 году 📈
Пока ритейл занимает около 6 млрд рублей из всего рынка генеративного ИИ — третье место после банков и IT. Но именно здесь, по данным Ведомостей, сосредоточены самые прикладные сценарии: прогнозирование спроса, динамическое ценообразование, персональные рекомендации, оптимизация логистики.
75% пользы от генеративного ИИ, по данным McKinsey, приходится на клиентский сервис, маркетинг и продажи. Именно тут ритейл теряет деньги каждый день — на медленных ответах, потерянных диалогах, менеджерах, которые не слышат клиента.
Отдельно выделю клиентский сервис — он движется быстрее остальных. Транскрибация звонков, автотегирование диалогов, ИИ-резюме переписок, оценка работы менеджеров — всё это уже не пилоты, а рабочие инструменты. В RetailCRM, например, ИИ-агенты уже давно закрывают эти задачи: от распознавания речи до полноценного сбора омниканальных цепочек коммуникации с клиентами 🔗
Для ритейла цифры выглядят конкретнее. По оценке «Яков и партнеры» и Nielsen, генеративный ИИ может принести российской рознице до 160 млрд рублей дополнительной операционной прибыли ежегодно к 2030 году 📈
Пока ритейл занимает около 6 млрд рублей из всего рынка генеративного ИИ — третье место после банков и IT. Но именно здесь, по данным Ведомостей, сосредоточены самые прикладные сценарии: прогнозирование спроса, динамическое ценообразование, персональные рекомендации, оптимизация логистики.
75% пользы от генеративного ИИ, по данным McKinsey, приходится на клиентский сервис, маркетинг и продажи. Именно тут ритейл теряет деньги каждый день — на медленных ответах, потерянных диалогах, менеджерах, которые не слышат клиента.
Отдельно выделю клиентский сервис — он движется быстрее остальных. Транскрибация звонков, автотегирование диалогов, ИИ-резюме переписок, оценка работы менеджеров — всё это уже не пилоты, а рабочие инструменты. В RetailCRM, например, ИИ-агенты уже давно закрывают эти задачи: от распознавания речи до полноценного сбора омниканальных цепочек коммуникации с клиентами 🔗