Поделиться
Как роботы захватили креативную индустрию
На организованной CNews Conferences конференции «Технологии искусственного интеллекта 2025» выяснилось, что продукты, которые предлагает креативная индустрия, часто созданы искусственным интеллектом. Он также с успехом придумывает все новые и новые способы продвижения и продаж самых разных товаров. Не приведет ли это к тому, что профессии дизайнера, копирайтера, креатора останутся в прошлом, а мы будем с радостью покупать то, что сгенерировали для нас нейросети, обсудили участники секции «ИИ в торговле и сервисах».
Виталий Баум: Мы движемся от создания точечных моделей к построению целой экосистемы
Бизнес пока не решается доверить искусственному интеллекту планирование продаж, ценообразование и другие критичные для бизнеса задачи. Однако возможности MLи генеративного ИИ уже позволяют создавать полноценных цифровых помощников, рассказал Виталий Баум, партнер, практика технологического консалтинга Группы компаний Б1.
CNews: Сегодня самые популярные сферы применения ИИ — это маркетинг, клиентский сервис и ИТ. Почему, на ваш взгляд, ИИ пока мало применяется в области продаж?
Виталий Баум: Такие задачи, как прогнозирование спроса или оптимизация цен, требуют высокой точности и учета десятков факторов. Создание подобной многофакторной модели — непростая математическая задача, готовых «коробочных» решений здесь практически нет, есть только фреймворки, которые всегда требуют адаптации.
Кроме того, успех зависит от «зрелости» самого бизнеса. Компания должна уметь работать с этими факторами, иметь качественные данные и выстроенные операционные процессы. Это более высокий уровень сложности по сравнению, например, с чат-ботом для службы поддержки. Но тренд позитивный: всего за год доля тех, кто планирует использовать ИИ в коммерции, выросла с 12% до 32%.
CNews: Какие именно модели для ритейла и FMCG предлагает ваша компания?
Виталий Баум: Мы фокусируемся на создании моделей, которые решают конкретные бизнес-задачи и имеют измеримый финансовый эффект. Наш ИИ-портфель для ритейла и FMCG включает ИИ-прогноз продаж и управление промо-активностями и уценками, создание персонализированных товарных предложений и цен, а также оптимизацию регулярных цен.
CNews: Вы упомянули о создании целой платформы. Что представляет собой ИИ-платформа от Б1 и что такое FMCG-агент?
Виталий Баум: Мы действительно движемся от создания точечных моделей к построению целой экосистемы. Наша ИИ-платформа — это единая среда, которая решает несколько ключевых задач.
Во-первых, это безопасность и удобство. Мы переводим хаотичное использование сотрудниками публичных чат-ботов в корпоративный, управляемый и безопасный процесс с логированием, фильтрацией запросов и соблюдением политик компании. Платформа предоставляет защищенный доступ к различным LLM – как к внешним, так и внутренним, развернутым внутри компании моделям.
Мы объединяем все это в единый удобный интерфейс на русском языке, добавляем доменную авторизацию, библиотеку промптов, инструменты для генерации изображений. В результате пользователи получают единую и безопасную среду для работы с ИИ, а компания — полный контроль над этим процессом.
Наше ключевое отличие в том, что платформа интегрирует в себя ИИ-агентов. В контексте ритейла и FMCG, например, агента для категорийного менеджера. Это не просто чат-бот, а проактивный помощник, который знает, как устроены наши прогнозные модели, анализирующие более 50 внутренних и внешних факторов — от календаря праздников и цен конкурентов до курса валют и данных о погоде.
FMCG-агент не только показывает данные в дашборде, а анализирует их и подсказывает менеджеру, какую назначить скидку, какую установить цену, какой прогноз продаж ожидать по товарам, категориям и регионам. Просмотреть все эти срезы вручную очень трудозатратно. Агент же делает это автоматически и обращает внимание пользователя именно на те вещи, которые требуют вмешательства, например: «В Южном федеральном округе по этой категории из-за логистического сбоя возможен дефицит, нужно пересчитать прогноз».
Таким образом, наша ИИ-платформа объединяет мощь прогнозных ML-моделей и обобщающие способности генеративного ИИ, чтобы не просто предоставлять данные, а обслуживать бизнес-функции: от планирования промо-затрат до оптимизации дистрибуции новых продуктов. Мы считаем, что за таким интегрированным подходом будущее.
Короткая ссылка
