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 по 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.