Заменяем продавцов в интернет-магазинах на AI. Спойлер - не торопитесь :))

На днях прошла конференция Яндекса Neuro Scale 2025, где анонсировали возможность создания своих AI-агентов на базе AI Studio. Обещают, что знаний программирования не нужно — можно собрать агента в канве и запустить через бота в Telegram. На эту тему напишу отдельный пост после того, как дождусь видеообучалки — обещают выложить через пару недель.

Попасть на воркшопы, где происходила та самая магия, не получилось. Всю запись разобрали в считанные минуты, как горячие пирожки. Люди согласны были сидеть даже на полу с компами, но и так мест, увы, не хватило.

Об этом потом, а в этой статье хочу рассказать о докладе ребят с конфы и их реальном опыте с GenAI.

Год назад они запустили этот проект и первым этапом стало внедрение умного поиска «Иннова» на базе Yandex GPT с ответами и подсказками. Клиент в строке поиска переключает тумблер на «Иннову», может задать вопрос и/или выбрать из готовых подсказок и продолжить общение в диалоговом окне, сохраняя контекст.

Любой бизнес ориентирован на коммерциализацию, поэтому в конце ответа «Иннова» предлагает несколько товаров, а также возможность перехода в каталог.

Выглядит всё красиво, и первый эффект вызывает «ВАУ! Прикольно сделали».

Когда «Иннову» обучали на действующем каталоге, выяснилось, что много товаров на сайте устарели и их давно нужно было убрать. Пришлось чистить каталог и переобучать модель. Сами понимаете, когда товаров сотни тысяч, уследить за каждой карточкой ой как проблематично. AI невольно выступил аудитором.

И самое главное, выяснилось, что ответы сильно зависят от постановки вопроса. Если вопрос задан кратко чётко — AI не путается. Если вопрос размыт — то и ответ не всегда будет корректным. Например, на запрос «посоветуйте что-нибудь для игр» можно получить и рекомендацию по мощной видеокарте, и просто список игровых мышек без конкретики.

На сегодняшний день оценка теста такая - внедрение умного поиска на сайте привело к 60% удовлетворенности пользователей. 40% он не помог и они его полезность не оценили.

Как оценивали? Очень просто - в конце диалога предлагали поставить лайк или дизлайк.

Следующим этапом внедрения Иннова на сайт стала карточка товара. И тут, забегая вперёд, скажу — результаты в разы лучше.

Что она делает? По сути, заменяет продавца-консультанта прямо на месте. Задал вопрос — получил ответ. Нужен аналог подешевле? Сравнить характеристики? Подсветить сильные и слабые стороны товара? Иннова расскажет, что входит в комплект и даже «плохие» характеристики у товара подсветит.

Почему в карточке товара результаты оказались лучше?

Всё просто - контекст поиска ограничен. AI не блуждает по всему каталогу, а фокусируется на одном товаре, характеристиках, отзывах и его прямых аналогах. Задача становится конкретнее — и точность ответов вырастает.

Цифр в какую стоимость обошлось внедрении ИИ конечно нет, но компания поделилась результатами тестирования Инновы за год работы.

Хорошая новость в том, что технологии с каждым днем становятся доступнее. Не исключено, что уже в следующем году даже небольшие компании смогут на базе того же Яндекса создать агента, который будет более точно определять запрос пользователя и предлагать решение.

В AI Студии Яндекса уже появились готовые шаблоны интеграций с Контуром и AmoCRM. На вопрос когда же с Битрикс24, сообщили, что переговоры ведутся — очень надеюсь, что и эта опция скоро появится. Готовые решения значительно упростят и удешевят внедрение.

Ну и главный вывод для малого и микро бизнеса — пока крупные игроки отрабатывают сложные сценарии, есть время подготовиться. Изучить базовые возможности платформ, протестировать AI на мелких задачах и быть готовыми к моменту, когда технологии станут более доступны, экономика сойдется и можно будет внедрять их в свои проекты.