ИИ в коммерции фрагментируется. Вот почему это имеет значение.
При поддержке Rezolve Ai
Инвестиции корпоративного секторов в ИИ для сферы торговли еще никогда не были столь высокими. И в то же время результаты внедрения ИИ в коммерции редко бывали столь противоречивыми. Этот разрыв не случаен. Это закономерный результат тенденции, которая повторялась при каждом крупном технологическом сдвиге в ритейле: отрасль внедряет новые возможности быстрее, чем успевает их интегрировать.
Эта тенденция сейчас наблюдается и в сфере ИИ для коммерции.
Паттерн локальных решений
Доминирующий подход к использованию ИИ в коммерции за последние три года носил аддитивный характер. Бренды надстраивали ИИ-поиск поверх существующей инфраструктуры каталогов. Они добавляли диалоговые интерфейсы поверх существующих процессов оформления заказа. Они развертывали системы рекомендаций наряду с инструментами персонализации, которые, в свою очередь, развертывались параллельно с предыдущими системами рекомендаций. Каждое такое добавление оправдывалось улучшением какого-то отдельного показателя, но ни одно из них не было спроектировано как единая слаженная система.
Таков паттерн локальных решений, и розничная торговля живет в нем уже два десятилетия. Он принес реальный прогресс в отдельных функциях: более быстрый поиск, лучшие рекомендации, меньшее количество барьеров на определенных этапах клиентского пути. Чего он не принес, так это согласованности на протяжении всего этого пути. Покупатели ощущают эту несогласованность как непоследовательность, потерю контекста и ощущение, что одна часть процесса покупки «не знает», что делают остальные.
ИИ усиливает издержки этой несогласованности. Когда ИИ общего назначения дает рекомендацию на основе неполных или противоречивых данных, он выдает не просто не самый лучший товар. Он уверенно предлагает совсем не то, что нужно, и зачастую вообще исключает подходящий товар из вида. Проблема галлюцинаций в коммерческом ИИ по большому счету маскирует проблему согласованности данных. Инструменты, у которых нет общего понимания запасов, ценообразования, правил и реальных характеристик продукта, будут выдавать противоречащие друг другу результаты и вводить потребителей в заблуждение.
Где кроется подвох в метриках
Фрагментированный подход к использованию ИИ в коммерции порождает специфическую проблему отчетности: отдельные инструменты показывают хорошие результаты изолированно друг от друга, в то время как система в целом работает неэффективно.
Инструмент разговорного ИИ может демонстрировать высокие показатели вовлеченности. Поисковый слой может показывать улучшенные баллы релевантности. Система оформления заказа может демонстрировать снижение отказов внутри собственной воронки. Ни одна из этих метрик не фиксирует то, что происходит при передаче данных между ними, где теряется контекст, сбрасываются сеансы, а намерение совершить покупку, успешно сформированное на одном уровне, не конвертируется на следующем.
Именно поэтому бренды, агрессивно инвестирующие в ИИ для коммерции, порой сообщают о высокой эффективности отдельных инструментов на фоне стагнирующих или падающих общих показателей конверсии. Инструменты работают. Система — нет. А стандартный аналитический стек, созданный для измерения отдельных точек контакта, а не целостности клиентского пути, это различие не выявит.
Исследования Bain показывают, что органический веб-трафик на сайты ритейлеров сократился на 15–25% по мере роста популярности поиска на базе ИИ, не требующего перехода на сайты (zero-click search). Бренды теряют видимость в верхней части воронки из-за посредничества ИИ в то время, как их внутренние ИИ-инструменты генерируют позитивные отчеты об эффективности. Эта комбинация — внешнее давление, сужающее воронку, наряду с утечками из-за внутренней фрагментации — представляет собой структурную проблему, которую невозможно решить с помощью локальной оптимизации отдельных точек.
Что отличает компании, ликвидирующие этот разрыв
Бренды, которые добиваются стабильных, измеримых результатов от внедрения ИИ в коммерции, обладают общей архитектурной особенностью: они построили или внедрили объединяющий слой исполнения, который располагается поверх их инвестиций в ИИ, а не под ними.
Это не новая технологическая категория. Это другая философия проектирования. Вместо того чтобы задаваться вопросом, какую ИИ-функцию добавить следующей, эти бренды задались вопросом, как должна выглядеть соединительная ткань между возможностями ИИ, чтобы эти функции обеспечивали целостный потребительский опыт и надежный результат транзакции.
На практике ответ включает в себя три составляющие: общий слой данных, который дает каждому ИИ-инструменту в стеке доступ к одним и тем же актуальным в реальном времени данным о продуктах, ценах и запасах; структуру политик и управления, гарантирующую, что генерируемые ИИ рекомендации работают в рамках установленных брендом правил; и транзакционный слой, который может принимать намерения с любой ИИ-поверхности и преобразовывать их в завершенный заказ без потери контекста и необходимости для потребителя начинать все заново.
Бренды, у которых эти три элемента уже внедрены, не просто получают лучшие результаты от отдельных инструментов. Они приумножают улучшения за счет взаимодействия между инструментами, поскольку каждый компонент в стеке оперирует согласованными входными данными и вносит свой вклад в общий результат.
Архитектурный вопрос, который коммерция больше не может откладывать
Окно возможностей для того, чтобы рассматривать фрагментацию ИИ в коммерции как временную проблему, закрывается. По мере того как агентная коммерция (agentic commerce) развивается и ИИ-системы начинают инициировать и завершать транзакции от имени потребителей, ставки в условиях несогласованности значительно возрастают. ИИ-агент, действующий от имени потребителя, не обладает терпением преодолевать сбои при переходе от рекомендательного слоя к системе оформления заказа. Он потерпит неудачу и больше не вернется.
Бренды, которые обеспечат архитектурную согласованность сейчас, до того как агентные транзакции станут нормой, войдут в эту новую эру со значительным конкурентным преимуществом. Те же, кто продолжит добавлять разрозненные решения, обнаружат, что каждый новый инструмент создает лишь новую потенциальную точку отказа.
ИИ в коммерции фрагментируется не из-за того, что инструменты плохие. Он фрагментируется потому, что связующая инфраструктура никогда не была построена. Бренды, которые осознают это различие — и действуют в соответствии с ним — именно они определят, как будет выглядеть коммерция в следующее десятилетие.
Спонсорские статьи — это контент, подготовленный компанией, которая либо платит за публикацию, либо имеет деловые отношения с VentureBeat, и они всегда четко маркируются. Для получения дополнительной информации обращайтесь по адресу sales@venturebeat.com.
