ИИ отправляют в магазин: программа впервые сама сделала покупки за пользователя
Корм от агента
В России зафиксированы первые реальные покупки через ИИ-агента, об этом Forbes рассказали в «Яндексе». По данным компании, в декабре были совершены первые транзакции, в которых ИИ-агент по поручению пользователя совершал действия и прямо в чате отображал результат.
Покупки делегировались ИИ-агенту «Найти дешевле», который с 18 декабря доступен в бета-версии ограниченному числу пользователей из листа ожидания. Уже на этапе тестирования агент показал практический эффект: пользователи находили предложения на товары в среднем на 20% дешевле, поделились наблюдениями в «Яндексе».
Агентная модель меняет сценарий онлайн-покупок от электронной коммерции к агентной. Пользователь может отправить ссылку на товар или воспользоваться встроенными командами — «Найти дешевле» в «Яндекс Браузере», «Найти скидку» в поиске. ИИ-агент анализирует миллиарды предложений — от крупных маркетплейсов до локальных магазинов — и возвращает результат в формате диалога с возможностью перехода к покупке. Первым товаром, который купил самостоятельно ИИ-агент, стал корм для собак, сообщили в «Яндексе».
В 60% случаев самые низкие цены находятся в независимых интернет-магазинах. «Это открывает дополнительные возможности для малого и среднего бизнеса: товары с наиболее выгодными условиями попадают к пользователю без дополнительных затрат на продвижение», — говорят в компании. В чате также отображаются персональные скидки от «Алисы», а оформление заказа доступно по кнопке «Купить в один клик» с использованием данных из «Яндекс ID».
«Технология созрела»
Эксперты признают, что это действительно важная новость, но призывают «воспринимать ее трезво». Так, по мнению ведущего аналитика Data Insight Ольги Пашковой, мы видим не революционный скачок, а первую четкую индикацию перехода от разговоров об агентной коммерции к реальным транзакциям. «Яндекс», продолжает она, показывает рабочий сценарий того, как может выглядеть новый слой e-commerce: пользователь формулирует задачу, агент изучает рынок, сравнивает предложения и возвращает результат прямо в диалоге. Это ровно тот момент, которого рынок ждал: технология созрела, и Россия вполне органично встраивается в мировой контекст, размышляет Пашкова.
Особенно показательно, что в 60% случаев агент находит лучшие цены у независимых интернет-магазинов, считает аналитик: «Это важный сигнал: агентная модель потенциально меняет баланс сил и может работать не только в интересах крупных платформ, но и в пользу малого и среднего бизнеса, если у него есть корректные данные и конкурентные условия».
CPO в Retail Rocket Group Евгений Семикашев считает первые покупки через ИИ-агента в России «маркером грядущих изменений». Но они не будут моментальными — офлайн-ретейл ведь тоже никуда не исчез, и к агентам аудитория придет постепенно, рассуждает он: «Сначала попробуют самые любопытные, потом подтянутся остальные — когда убедятся, что это удобно и безопасно».
Сооснователь и CPO JVO (экосистема для управления бизнесом в e-commerce) Алексей Егоров полагает, что настоящий потенциал агентов скрыт в B2B-закупках: «Там, где покупки лишены эмоций и представляют собой рутину с закрытыми ценами и разрозненными поставщиками, ИИ-агенты могут радикально повысить эффективность».
«Демонстрация возможностей»
При этом у экспертов возникает ряд вопросов. «Любой ли магазин вообще может попасть в поле зрения агента и за счет чего? Как формируется это «внимание» и появятся ли правила оптимизации под агентов по аналогии с SEO? — перечисляет Ольга Пашкова. — Сегодня этот процесс не описан и не стандартизирован. А когда он появится, неизбежно встанет вопрос: смогут ли небольшие игроки конкурировать с лидерами, у которых больше данных, ресурсов и возможностей влиять на алгоритмы?»
Алексей Егоров считает запуск ИИ-агентов в потребительском сегменте «скорее демонстрацией возможностей технологии, чем продуктом с устойчивой пользовательской ценностью». В B2C, по его мнению, ключевым фактором остается человеческая эмоция — выбор, сравнение и сам процесс покупки. «Все это уже успешно обеспечивают сами маркетплейсы, предлагая умные ленты, сортировку и рекомендации. Этот опыт люди не готовы делегировать ИИ, поэтому агентная модель здесь вряд ли станет массовой», — полагает он.
Во главе угла останется пользовательский опыт, продолжает Семикашев. «Агент, который просто находит самую низкую цену, — это лишь первый шаг. Человеку нужно больше: подробнее узнать о товаре, посмотреть отзывы, сравнить характеристики, найти альтернативы, — говорит он. — А если он что-то отложил и забыл, агент должен уметь вовремя напомнить. Побеждать будут те решения, которые сопровождают пользователя на всем пути к покупке».
Есть и другие проблемы, пока не имеющие решения на этом поле. «Агентам нужны корректные и полные данные: если характеристики товара неточные, цены не обновляются вовремя или наличие указано неверно, алгоритм просто не сможет корректно выбрать предложение, — рассуждает Пашкова. — Пользователи пока видят в агенте «черный ящик» — непонятно, почему предпочтение отдано конкретному товару, нет объяснений и прозрачности, а доверие к автономным решениям ограничено». Юридически ситуация, по ее мнению, еще более туманная: не закреплено, кто несет ответственность за ошибку агента — пользователь, платформа или сам алгоритм. Наконец, агент пока не умеет учитывать персональные условия — бонусы, скидки, историю покупок, без этого его рекомендации часто будут хуже привычного чекаута.
Важный момент — «мотивация» агентов, а точнее, их разработчиков, обращает внимание Евгений Семикашев: «Будет ли агент искать действительно лучшее предложение для пользователя или продвигать тех, кто больше заплатил за размещение? Этот вопрос доверия станет ключевым».
«Сейчас рынок впервые увидел, как агентная модель работает на практике. Дальше функциональность будет расширяться постепенно, одновременно с регулированием связанных процессов, но переход к полностью агентной покупке будет эволюционным, а не резким», — заключает Ольга Пашкова.
Ассистент в кармане
«Агентский» ИИ — следующий этап развития ИИ-индустрии, выходящий на авансцену вслед за завоевавшим массовый интерес генеративным. ИИ-агенты способны принимать решения, по сути заменяя человека. Все крупнейшие технологические компании мира — OpenAI, Google, Microsoft, Apple (как и российский бигтех) — работают в этом направлении.
Cогласно данным McKinsey на июнь 2025 года, ИИ-агенты становятся частью стандартного инженерного процесса, выполняя 30–50% рутинных задач в большинстве корпоративных команд. Кроме того, более 60% IT-специалистов отмечают, что благодаря автоматизации рутинных циклов с помощью ИИ-агентов им удается перераспределять время на стратегические задачи и разработку новых функций, свидетельствуют данные исследования Yandex B2B Tech и ИТМО (есть в распоряжении Forbes).
Затраты на внедрение ИИ-агентов в течение трех лет составят более 950 млн рублей для корпораций, 200–300 млн рублей для крупных компаний, 30–60 млн рублей для среднего бизнеса, 5–15 млн рублей для малого, подсчитали исследователи из Axenix и МГУ имени М.В. Ломоносова. Совокупную экономию компаний от внедрения ИИ-агентов они оценили в 15–40%, в зависимости от отрасли. Результаты первого исследования изменений организационной модели бизнеса при внедрении ИИ-агентов они представили на конференции AI Journey 20 ноября.
В 2024 году объем рынка розничной интернет-торговли (e-commerce) в России составил 11,2 трлн рублей и 6,8 млрд заказов, говорилось в исследовании Data Insight «Интернет-торговля в России 2025». Количество заказов выросло год к году на 45%, однако этот показатель снизился по сравнению с 2023-м, когда рост составил 69%. Кроме того, продолжил снижаться средний чек — по итогам 2024 года он составил 1650 рублей (-4% год к году). Объем рынка в рублях вырос на 39%. «Яков и партнеры» прогнозировали по итогам 2025 года объем рынка в размере 16 трлн рублей (26% от розничного товарооборота).