Искусственный интеллект перестал быть «технологией для разработчиков» и стал частью потребительского выбора. Согласно опросу Аналитического центра НАФИ, почти каждый второй россиянин уже сталкивался с рекомендациями искусственного интеллекта при подборе товаров и услуг онлайн (51%), а 43% в целом готовы доверить ИИ выбор покупок. При этом 49% респондентов относятся к таким рекомендациям положительно, тогда как 17% — скорее отрицательно.
Для логистики и управления цепями поставок это не маркетинговая деталь. Когда рекомендации и персонализация становятся привычным интерфейсом покупателя, меняется структура спроса: быстрее растёт доля «импульсных» заказов, увеличивается волатильность по SKU, а требования к скорости и точности исполнения (SLA, OTD, fill rate) становятся жёстче.
Где покупатель доверяет ИИ — и почему это важно для операционной модели
Доверие к ИИ распределено неравномерно по категориям. Наибольшая готовность опираться на рекомендации — в развлечениях (21%), затем идут непродовольственные товары (одежда и электроника — 14%), туризм (12%). Продукты питания — значительно ниже (7%), а в образовании, финансах и медицине — не более 7%.
Это означает, что «эффект ИИ» в цепях поставок будет развиваться неодинаково:
-
в непродовольственных категориях (fashion, электроника) рекомендации могут быстрее разгонять спрос на отдельные позиции и ускорять ротацию ассортимента;
-
в food сегменте влияние на выбор будет нарастать медленнее, но может проявляться через готовые корзины, подписки и подсказки «докупите к заказу».
Как ИИ-рекомендации меняют спрос: четыре последствия для supply chain
1) Спрос становится более «управляемым», но менее предсказуемым по SKU
Рекомендательные алгоритмы способны концентрировать спрос на ограниченном наборе товаров («победители алгоритма»), при этом резко просаживая продажи альтернатив. Для планирования это означает:
-
рост риска локальных out-of-stock на хайповых SKU;
-
увеличение «хвостов» медленно оборачиваемых позиций;
-
усиление важности динамического пополнения и пересмотра min/max.
2) Ускоряется цикл «всплеск → распродажа → возврат»
В категориях одежды и электроники влияние рекомендаций часто приводит к импульсным покупкам и, как следствие, к повышенным возвратам. Для логистики это повышает нагрузку на reverse logistics, сортировку, повторное введение товара в оборот и контроль качества.
3) Растёт цена ошибки в исполнении
Если клиент пришёл не «по поиску», а по персональной рекомендации, ожидания выше: «мне это подобрали — значит, доставьте быстро и без пересорта». Любая ошибка (не тот размер, пересорт, повреждение, срыв окна) бьёт по доверию сильнее, чем в традиционном сценарии покупки.
4) Усиливается поляризация аудитории
В исследовании выделяется заметный пласт людей, которые не готовы полагаться на ИИ при выборе товаров: 22% в принципе не готовы, причём чаще это респонденты с хорошим материальным положением (30%).
Операционно это ведёт к сегментации сервиса:
-
одна часть клиентов принимает «автоподбор» и ждёт скорости;
-
другая — предпочитает контроль, прозрачность и расширенную информацию (происхождение товара, характеристики, условия возврата).
Почему доверие растёт: удобство важнее «магии»
Позитивное отношение к рекомендациям ИИ (49%) в первую очередь связано с удобством, экономией времени и ощущением персонализации. Наиболее благожелательно к алгоритмам относятся 25—34-летние (37%) и респонденты с высшим образованием (43%). Скептики (17%) чаще опасаются навязчивой рекламы и сомневаются в точности рекомендаций; среди старше 55 лет их больше (29%).
Для бизнеса это прямой сигнал: принятие ИИ клиентом зависит не от «модности», а от качества результата и отсутствия ощущения манипуляции. Если рекомендации воспринимаются как навязчивые или ошибочные, они провоцируют не рост конверсии, а рост отказов и возвратов.
Ограничения интерпретации: что важно помнить управленцу
Опрос фиксирует отношения и намерения, а не фактическое поведение в покупках. Кроме того, доверие к ИИ заметно зависит от категории товара: цифра 43% не означает одинаковую готовность «передать выбор» во всех сегментах.
Поэтому корректная бизнес-задача — не «всем внедрить ИИ», а понять, где рекомендации реально меняют спрос и где цепочка поставок готова к их последствиям.
Вывод
Рост доверия к ИИ-рекомендациям — это новый слой конкурентной борьбы, где выигрывает не только интерфейс и цена, но и операционная устойчивость. Рекомендации способны ускорять продажи, но одновременно повышают волатильность спроса, стоимость ошибок и требования к последней миле и возвратам. Компании, которые синхронизируют рекомендательные механики с возможностями складов, транспорта и запасов, получат эффект. Остальные рискуют «разогнать спрос» быстрее, чем смогут его исполнить.
