ИИ изменит 4% профессий, а не 30%. Что показало исследование Магнита, РЭШ и МФТИ

MAGNIT TECH вместе с РЭШ и МФТИ провёл исследование о том, как ИИ изменит ритейл и рынок труда. Я разобрала ключевые выводы — и то, что за ними стоит с точки зрения того, кто запускает эти технологии в реальном ритейле.

По оценке авторов исследования, примерно в 30% профессий генеративный ИИ потенциально применим более чем в четверти рабочих задач. Но радикально трансформировать профессию — затрагивая не менее 75% операций — он пока способен лишь в 4% случаев.

Разница принципиальная. Аналитики, маркетологи и юристы уже могут передавать ИИ часть задач. Для кассиров, кладовщиков и курьеров нужны ещё и технологии, способные работать в физическом мире. То есть «ИИ заменит всех» — это про 4%, а не про 30%. Остальное — постепенное перераспределение задач, а не исчезновение профессий.

У «Магнита» около 170 тысяч сотрудников работают непосредственно в магазинах. Потенциал автоматизации огромный — но существующая инфраструктура изначально создана для людей. Роботу нужно перемещаться в ограниченном пространстве, обходить препятствия, взаимодействовать с разными объектами и работать достаточно долго без подзарядки.

Поэтому вопрос не в том, насколько хорошо робот выполняет отдельное действие. Вопрос в том, сможет ли он стабильно работать в реальном магазине — с его проходами, паллетами, покупателями и часами пик. Это разница между демо на выставке и пилотом на полке.

MAGNIT TECH совместно с «Росатомом» тестирует квантовые вычисления для оптимизации поставок. В задаче планирования отгрузок компания заявляет об улучшении качества планирования на 30–40%.

При этом речь не обязательно о настоящем квантовом компьютере: компания также изучает квантово-вдохновлённые алгоритмы, которые работают на обычном оборудовании. Это важная деталь — она означает, что часть эффекта можно получить уже сейчас, не дожидаясь зрелости квантового железа.

Будущее ритейла зависит не только от развития технологий, но и от готовности самого бизнеса к их внедрению. ИИ нужны качественные данные из разных систем. Роботам необходима инфраструктура, в которой они смогут работать. Квантовым алгоритмам — задачи, где они действительно дают выигрыш, а не просто модное слово в презентации.

Именно этот разрыв — между возможностями технологии и готовностью инфраструктуры — и определяет, что из форсайтов доживёт до полки, а что останется красивым слайдом.

Если вам интересно, как такие исследования проходят путь от слайда до реального пилота — я пишу об этом в Telegram-канале: кейсы Магнита, разборы стартапов и тренды, на которые смотрю изнутри отрасли. Там же выкладываю то, что не входит в статьи. →