Об эксперте: Андрей Дядюнов — руководитель отдела разработки генеративного ИИ Ozon. Отвечает за разработку и поддержку инструментов для продавцов, связанных с генерацией визуального, текстового и аудиоконтента. Преподает в вузах, участвует в программных комитетах крупнейших ML-конференций и ведет Telegram-канал «Руководитель на вырост».
Управлять такими потоками информации с помощью классических ИТ-решений становится все сложнее. Именно поэтому системные инвестиции в ИИ стали для сегмента e-com не просто пиар-акцией, а условием сохранения конкурентоспособности на рынке.
Где ИИ становится критически важным для бизнеса
Сегодня маркетплейсы конкурируют не столько ассортиментом, сколько технологиями — без ИИ удержаться в числе платформ первого выбора становится все сложнее. Более 60% крупных ритейл-игроков в России уже используют или планируют внедрить ИИ-решения в свои бизнес-процессы — и сегодня можно выделить сразу несколько направлений, где алгоритмы и нейросети заметно оптимизируют процессы.
В первую очередь речь идет об умном поиске и рекомендациях — маркетплейсы регулярно персонализируют контент, чтобы пользователи получали наиболее актуальные предложения о товарах. Например, ИИ-системы Ozon ежесекундно оценивают около 50 млн карточек, подбирая под каждого пользователя персональную выдачу с учетом его или её истории покупок, а также текущих цен и скидок.
Другая важная сфера — создание контента, который помогает продавцам продвигать товары. Чтобы сделать процесс проще и быстрее, маркетплейсы активно внедряют генеративные ИИ-инструменты. Такие решения пользуются популярностью: согласно данным Ozon, в 2025 году встроенным в маркетплейс ИИ-редактором фотографий воспользовались 268 тыс. предпринимателей, а генератором описаний товаров — 261 тыс.
За безопасность и логистику также отвечают умные алгоритмы. Модели ежедневно проверяют карточки товаров на нарушения, отслеживая любые аномалии — от действий на сайте до перемещения коробок на складе, защищая систему от фрода и ненастоящих отзывов. Под влиянием ИИ меняется и клиентский сервис: ИИ-агенты помогают решать вопросы пользователей в поддержке в разы быстрее.
Сегодня искусственный интеллект проникает во все ключевые процессы крупного маркетплейса — от поиска и рекламы до модерации контента и последующей проверки его качества. Это практический инструмент, который позволяет предпринимателям экономить ресурсы и принимать взвешенные решения на основе данных, покупателям — получать персонализированные предложения, а платформе — эффективно анализировать поведение пользователей, чтобы делать маркетплейс проще, удобнее и безопаснее.Собственный стек ИИ: почему нельзя опираться только на внешние решения
Вступая в гонку ИИ, цифровые ритейл-площадки сталкиваются с классической дилеммой — пользоваться рыночным продуктом или заниматься собственной разработкой. На первый взгляд кажется, что компаниям проще использовать готовые ИИ-модели, но в масштабах крупного бизнеса это решение не столь очевидно.
Главная проблема — непредсказуемая экономика. При обработке многочисленных операций плата за использование чужих ИИ-моделей растет лавинообразно, в результате чего компания может быстро исчерпать ИТ-бюджет, особенно сейчас — когда провайдеры уходят от модели фиксированных подписок к фактической оплате использованных ресурсов. Кроме того, шаблонные алгоритмы труднее настроить под специфические задачи бизнеса — например, уникальную складскую логистику или конкретные сценарии защиты от мошенников.
Именно поэтому крупные игроки создают собственный технологический стек, который гарантирует полный контроль над качеством процессов, безопасностью и конфиденциальностью данных пользователей. Создание независимой ИИ-экосистемы — долгий и дорогой цикл, требующий закупки вычислительных кластеров, развёртывания хранилищ данных и привлечения профильных ИТ-команд. Но такой подход обеспечивает маркетплейсу предсказуемость расходов при масштабировании и защиту от сбоев на сторонних серверах.
Например, ИИ-решения в Ozon — результат работы внутренних разработчиков. Все нейросетевые инструменты, которые сегодня используют продавцы и покупатели на площадке, созданы инженерами компании. Это позволяет маркетплейсу гибко оптимизировать нагрузку, отслеживать метрики и развивать сервисы без привязки к внешним вендорам.
Когда маркетплейс обрабатывает миллионы заказов в день, опираться на внешние готовые решения — стратегический риск. Фактически компания становится зависимой от чужих обновлений, ценовой политики и пропускной способности каналов. Создавая собственные ИИ-модели внутри Ozon, мы наоборот получаем полную управляемость: сами решаем, как обучать алгоритмы, как защищать данные наших пользователей и как оптимизировать затраты на инфраструктуру.ИИ — помощник для каждого
Сегодня умные алгоритмы интегрированы практически во все процессы современных цифровых платформ, объединяя интересы покупателей, продавцов и внутренних команд. ИИ-инструменты оперативно адаптируются к меняющимся условиям рынка, помогая бизнесу не только увеличивать прибыль — внедрение генеративного ИИ может принести отечественному ритейлу до 160 млрд рублей дополнительной прибыли к 2030 году — но и решать задачи безопасности, удобства использования площадки и клиентского сервиса.
ИИ перестал быть просто громким технологическим трендом. Сегодня это реальный бизнес-партнер, который берет на себя рутинные задачи — оптимизирует процессы, экономит ресурсы, быстро анализирует массивы данных.Источник новости: hi-tech.mail.ru
