Как строить ИИ-продукты в ритейле: 9 принципов от OpenAI, которые работают в офлайн-магазинах

Как строить ИИ-продукты в ритейле: 9 принципов от OpenAI, которые работают в офлайн-магазинах

ИИ всё глубже проникает в бизнес, и особенно перспективно его применение в ритейле. Мы стоим на пороге трансформации: от ручного анализа и устаревших BI-систем — к адаптивным ИИ-продуктам, способным не просто собирать и анализировать данные, а думать вместе с нами.

Недавно CPO OpenAI Кевин Вайл рассказал о принципах создания ИИ-продуктов внутри компании, стоящей за ChatGPT. Эти идеи легко масштабируются на любые сферы, включая розничную торговлю. Ниже — адаптация его подходов для ритейла с конкретными примерами.

1. Думайте не о текущих возможностях модели, а о будущем (Model-maximalism)

OpenAI строит продукты, исходя из того, какими станут модели через год. Такой подход помогает не ограничивать себя текущими слабыми местами.

Пример в ритейле: Вместо того чтобы использовать простую модель спроса на товар, мы строим систему, которая в будущем подключит генеративный ИИ. Например, через полгода модель сможет автоматически анализировать локальные праздники и прогнозировать всплески продаж ��о регионам.

2. Используйте ансамбль моделей вместо одной универсальной

OpenAI не делает одну “сверхмодель” — они создают группу агентов, каждый из которых решает конкретную задачу.

Пример в ритейле: В магазине могут работать:

  • одна модель для оптимизации логистики (учёт погоды, пробок, складов);
  • другая — для предикта выручки;
  • третья — чат-бот, помогающий сотруднику на кассе или в зале. Сборка таких агентов — это не нагрузка, а гибкость.

3. Превратите тесты (evals) в живые KPI

OpenAI использует Evals — сценарии тестирования, чтобы измерять реальную полезность модели. Это как юзабилити-тест, только для ИИ.

Пример в ритейле: Пусть у нас есть ИИ-модель, предлагающая скидки. Мы замеряем:

  • насколько вырос средний чек,
  • как изменился возврат товара,
  • как повлияли скидки на покупку смежных категорий. Это и есть Evals для ритейла.

4. Выводите продукт в пилот сразу, не ждите совершенства

Модель должна «жить» с пользователями. В OpenAI предпочитают запускать «сырой» функционал, чтобы быстрее собирать обратную связь.

Пример: В пилотном магазине мы внедряем ИИ-помощника для приёмки товара. Он ещё не всегда распознаёт кириллицу и артикулы, но персонал уже помогает ему учиться. Такой запуск — лучше, чем год доработок "в стол".

5. Используйте чат-интерфейс как универсальный UX

OpenAI делает интерфейсы, которые работают через чат, потому что он естественен и доступен.

Применение в ритейле:

  • Чат-бот в Telegram помогает управляющему быстро узнать запасы или заказать недостающий товар.
  • Кассир может в наушник получить ответ от ИИ-ассистента: «Где находится товар N?» Голосовой/текстовый интерфейс вкупе с ИИ-агентами — это новый уровень B2E (business-to-employee).

6. Тонкая настройка модели под бизнес (Fine-tuning)

В OpenAI настраивают модели на своём специфичном датасете. Нам тоже нужно не просто "внедрять", а учить под себя.

Пример: Генеративная модель в ритейле дообучается на:

  • внутреннем сленге сотрудников,
  • ассортименте конкретного магазина,
  • правилах выкладки, специфике локальной аудитории. Так она даёт не общие советы, а релевантные именно вам.

7. Команды должны быть автономны и не бояться ошибаться

OpenAI создаёт маленькие продуктовые команды с полной ответственностью и правом на эксперимент.

Пример: Команда по ИИ-аналитике в торговой сети запускает MVP дэшборда, который сам предлагает менеджеру оптимизировать ассортимент. Он не всегда прав, но команда получает метрики и быстро учится.

8. Проектируйте ИИ как часть поведения, а не просто как инструмент

ИИ-продукт должен быть не отдельной кнопкой, а частью процесса.

Пример: ИИ не просто «помогает выбрать товар» — он интегрируется в путь клиента:

  • анализирует тележку,
  • предлагает скидки,
  • помогает сформировать список покупок в следующий раз, и всё это в фоновом режиме.

9. Используйте ИИ для обучения сотрудников

ИИ может быть не только инструментом, но и тренером.

Пример:

  • Новичок в магазине получает мини-челленджи от ИИ по знанию ассортимента.
  • Управляющий использует чат-бота, чтобы освежить стандарты выкладки или политики цен. Так формируется непрерывное «микрообучение», встроенное в рабочий день.

Вывод: от LLM к LRM (Large Retail Models)

ИИ в ритейле — это не будущее, это инфраструктура, которую мы закладываем уже сейчас. Если строить по умным принципам — как это делает OpenAI — то можно добиться не просто автоматизации, а интеллектуализации ритейла. Так рождается новый класс продуктов — Large Retail Models.

2 комментария