Всё о статусе резидента Сколково: требования, льготы, дорожная карта и наши услуги.
На полях Петербургского международного экономического форума состоялась сессия «Цифровой управленец в ритейле: большие данные и ИИ-аналитика меняют рынок». Её провела ГК «ВестЛинк», участник Сколково (Группа ВЭБ.РФ), в рамках III Международного форума «ИИ — будущее сегодня», прошедшего в Санкт-Петербурге. Сессия объединила экспертов из розницы, технологических компаний и центров компетенций и была посвящена практикам внедрения искусственного интеллекта в российском ритейле.
Контекст форума и место сессии
Форум «ИИ — будущее сегодня» 2 июня прошёл на полях 29-го Петербургского международного экономического форума и собрал представителей органов государственной власти, бизнеса, научного и экспертного сообщества. Организаторами выступили Аналитический центр при Правительстве Российской Федерации, Ассоциация «РУССОФТ», ООО «Ивент Менеджмент Глобал», Экспертный клуб «ИТ-Диалог» и СПбГЭУ. Центральной темой форума стал баланс между технологическим суверенитетом и международной кооперацией, а сессия участника Сколково сфокусировалась на рознице и управленческих решениях на базе данных.
Главный барьер: не алгоритмы, а «шум» в данных
Эксперты отметили: более 85% российских ритейлеров уже внедрили ИИ хотя бы в одну функцию — от анализа продаж до ценообразования и автоматизации процессов. При этом, по оценкам аналитиков, к 2030 году применение генеративного ИИ в e-commerce и рознице может принести до 160 млрд рублей дополнительной операционной прибыли. Но существенный разрыв между потенциалом технологии и фактической эффективностью сохраняется. Ключевая причина — качество исходной информации: данные лежат в разных системах (1С, Excel, кассовые системы, ERP), в разных форматах, с дублями и пропусками.
«Рынок переполнен BI-системами, но инструмент бесполезен, если данные “шумные” и разрозненные. “Цифровой управленец Linkage” начинает не с визуализации, а с наведения порядка в источниках — поэтому компании получают первые инсайты уже через 3–4 недели», — подчеркнула вице-президент ГК «ВестЛинк», директор бизнес-единицы Linkage Елена Балашова.
Итог дискуссии в этой части: без наведения порядка в данных даже продвинутые модели не дают точного результата, а управленческая аналитика должна опираться на достоверные источники.
Как внедрять ИИ, не ломая работающую инфраструктуру
Сессия сфокусировала внимание на практическом принципе: не заменять существующую инфраструктуру, а наращивать ИИ-слой поверх неё через API. Такой подход позволяет объединить данные и аналитику в единую экосистему без «капитальной перестройки» ИТ‑ландшафта и быстрее увидеть измеримый эффект.
Отдельный акцент — последовательность внедрения. Подход «сначала оцифровать клиентский путь, затем подключать модели» помогает избежать типичной ошибки запуска ИИ в «сырую» среду. Когда данные структурированы и прозрачны, бизнесу проще интерпретировать рекомендации и ускорять принятие решений.
Маркетинг и доверие: ИИ как генератор гипотез, а не замена команды
В клиентском маркетинге эксперты рекомендовали сохранять баланс между инновациями и надёжностью. ИИ хорошо работает как инструмент генерации гипотез и тестирования персонализированных сценариев, однако финальные решения должны оставаться за командой — это снижает риски и укрепляет лояльность клиентов.
Единый стандарт транзакции и бенчмаркинг
Качество управленческой аналитики определяет не визуализация, а эталонность исходных данных. В дискуссии прозвучало, что кассовый чек может выступать точкой отсчёта для сравнения себя с рынком и принятия стратегических решений. Когда участники рынка используют единый стандарт транзакционных данных, бенчмаркинг перестаёт быть «гаданием» и превращается в инструмент планирования.
ИИ — не автопилот, а «штурман» управленца
Участники подчеркнули: ИИ усиливает человека, но не заменяет. В пиковых ситуациях — скачках спроса или сбоях поставок — финальное решение остаётся за управленцем. Задача системы — своевременно подсказать, на каких данных строится рекомендация, и предупредить об отклонениях. Примеры из ритейла одежды показали, что ИИ особенно эффективен там, где задача формализуема и результат легко проверить: от генерации 3D‑образов до автоматизации рутинной разработки.
От пилотов к промышленному эффекту: объединить данные и процессы
Главная причина, почему многие инициативы остаются на стадии пилотов, — разрыв между данными и бизнес‑процессами. Переход к промышленной эксплуатации требует единого контура данных и согласованности операционных процедур. Партнёрства, объединяющие экспертизу в машинном обучении и управлении данными с практиками «цифрового управленца», нацелены на преодоление этих разрывов, чтобы модели стабильно работали в продакшне и приносили измеримую пользу с первого дня.
Принципы работы с оцифрованным клиентским путём и единым информационным контуром универсальны и за пределами розницы. Практика показывает: когда источники интегрированы и поток данных прозрачен, ИИ начинает приносить измеримый эффект вне зависимости от отрасли.
Ключевые числа и ориентиры
| Показатель | Значение |
|---|---|
| Ритейлеры, внедрившие ИИ хотя бы в одну функцию | Более 85% |
| Потенциал генеративного ИИ к 2030 году (e‑commerce и розница) | до 160 млрд рублей доп. операционной прибыли |
| Срок первых инсайтов при наведении порядка в данных | 3–4 недели |
| Ключевой принцип внедрения | Наращивание ИИ‑слоя через API, без замены инфраструктуры |
Практические шаги «цифрового управленца»
- Оцифровать клиентский путь: зафиксировать точки контакта и измерения.
- Навести порядок в данных: убрать дубли и пропуски, объединить источники (1С, Excel, кассовые системы, ERP) в единый контур.
- Нарастить ИИ‑слой поверх действующей инфраструктуры через API, не ломая рабочие процессы.
- Сохранять контроль команды: использовать ИИ для генерации гипотез и тестов, финальные решения — за людьми.
- Определить эталон транзакции для аналитики и бенчмаркинга (например, кассовый чек).
- Согласовать аналитику и операционные процедуры, чтобы пилоты масштабировались в промышленный контур.
Почему это важно для рынка
Сессия участника Сколково сфокусировала розницу на главном: эффективность ИИ‑инициатив определяется не мощностью моделей, а зрелостью данных и связкой «аналитика — операционка». При соблюдении последовательности — порядок в источниках, API‑интеграции и управленческая прозрачность — компании переходят от разрозненных пилотов к системной трансформации и фиксируют измеримый экономический эффект.
Частые вопросы
Что это за сессия и где она проходила?
Сессия «Цифровой управленец в ритейле: большие данные и ИИ‑аналитика меняют рынок» прошла в Санкт‑Петербурге, в рамках III Международного форума «ИИ — будущее сегодня», на полях Петербургского международного экономического форума.
Кто организовал сессию?
Сессию провела ГК «ВестЛинк», участник Сколково (Группа ВЭБ.РФ).
Какие ключевые цифры обсуждались?
Было отмечено, что более 85% российских ритейлеров уже используют ИИ хотя бы в одной функции. По оценкам, к 2030 году генеративный ИИ в e‑commerce и рознице может добавить до 160 млрд рублей операционной прибыли. При наведении порядка в данных первые инсайты компании получают уже через 3–4 недели.
Почему при широком внедрении ИИ эффект получают не все?
Основной барьер — качество данных: они разрознены по системам, содержат дубли и пропуски. Это снижает точность моделей и тормозит управленческие решения.
Как рекомендовали внедрять ИИ, чтобы не нарушать текущие процессы?
Ключевой принцип — не заменять инфраструктуру, а наращивать ИИ‑слой через API, предварительно структурировав данные и оцифровав клиентский путь.
Кто участвовал в дискуссии кроме организаторов?
В обсуждении участвовали представители розничных и технологических компаний, в том числе центры компетенций ИИ, программы лояльности, провайдеры транзакционных данных и промышленной аналитики.
Позиция экспертов Реестр Гарант
Сессия участника Сколково показала востребованный на рынке путь: начинать с управления качеством данных и только затем масштабировать ИИ‑сервисы через API. По опыту проектов, именно связка «единый контур данных + согласованные процессы» позволяет переводить пилоты в промышленный режим и получать измеримый эффект уже в первые недели.
