Продажи через ИИ-агентов в России могут достигнуть 3 трлн рублей к 2032 году

24 августа 2026, 21:03

© Сгенерировано ИИ

Агентная коммерция в России находится на этапе пилотных проектов и единичных заказов, однако к 2032 году объем продаж через программы на базе искусственного интеллекта может составить от 2 до 3 трлн рублей, заняв от 7% до 11% рынка e-commerce. Совместное исследование компании Data Insight и «Яндекса» «Перспективы агентной коммерции в России», материалы которого приводит ComNews, описывает сценарии перестройки розничной торговли, барьеры внедрения и трансформацию взаимодействия с покупателями.

По оценкам исследователей, на начальном этапе (2026–2027 годы) доля продаж через ИИ-агентов составит 0,4–1% от выручки e-commerce (65–160 млрд рублей). К 2028–2029 годам показатель вырастет до 2–4% (400–850 млрд рублей). В случае допуска на российский рынок международных ИИ-моделей эти значения могут оказаться выше.

Мировая динамика опережает российские показатели: к 2030 году объемы агентной коммерции в глобальном B2C-ритейле могут достичь $3–5 трлн (10–15% мирового оборота электронной коммерции).

Пока пользователи доверяют ИИ преимущество на этапе выбора: для сравнения характеристик, цен и консультаций по брендам. Прямому делегированию оплаты препятствуют опасения финансовых потерь. В большинстве случаев респонденты готовы доверить алгоритмам транзакции на сумму до 5000 рублей либо использование виртуальных карт с лимитом.

Четыре модели агентной коммерции

Аналитики выделили четыре архитектурных направления развития агентных продаж, различающихся точкой входа для потребителя:

- GenAI Commerce: открытая модель, где генеративная система находит оптимальное предложение на рынке и оформляет заказ внутри диалога. Практическим примером служит Yandex Commerce Protocol (YCP), позволяющий интернет-магазинам передавать данные и получать заказы через интерфейс ИИ-ассистента.

- Ecosystem AI Commerce: ИИ связывает сервисы внутри экосистемы, обслуживая комплексные сценарии (покупку товаров, бронирование услуг и др.).

- Marketplace AI Commerce: алгоритм работает на площадке маркетплейса, заменяя привычный каталог и поисковую строку.

- Retail AI Commerce: ИИ-агент функционирует во внутреннем контуре конкретного магазина. В частности, сервис «Самокат» строится на базе AI-Native архитектуры для интеграции с внешними агентами и задействует алгоритм «Вау-поиск» для подбора готовых решений под запрос клиента.

Ограничения и барьеры роста

Развитие направления сдерживается факторами как со стороны потребителей, так и со стороны ритейла.

- Со стороны покупателей: опасения финансовых потерь, риск ангажированности ИИ (продвижение рекламируемых товаров вместо объективно лучших), ошибки и галлюцинации моделей, а также время, необходимое для формирования пользовательского доверия.

- Со стороны бизнеса: неготовность данных и внутренних API-интеграций, сомнения команд, непрозрачность экономики внедрения, дефицит специалистов и неопределенность юридической ответственности перед клиентом.

Временные горизонты развития

Генеральный директор АНО «НЦК ИСУ» Кирилл Семион подчеркнул:

«Применение ИИ-агентов должно позволить быстрее адаптироваться под нужды конкретного клиента. Они, по определению, быстрее человека, не устают и должны меньше ошибаться».

Исследователи выделяют три временных этапа эволюции технологии:

- Перспектива двух лет: под управление внутренних ИИ-агентов ритейлеров перейдут повторные и рутинные покупки (бытовая химия, зоотовары, базовые продукты). Пользователи сохранят контроль над финальным решением. Оптимизация под нейровыдачу (GEO — Generative Engine Optimization) станет отраслевым стандартом.

- Перспектива пяти лет: универсальные агенты станут полноценными посредниками при выборе продавцов. Ритейлеры начнут передавать алгоритмам персональные цены для конкуренции в нейровыдаче. Список категорий расширится за счет электроники, автозапчастей, косметики и планирования путешествий. Формирование заказов сместится от выбора отдельных позиций к постановке задач (например, сформировать корзину продуктов под конкретный рецепт). Как отметили в пресс-службе «Яндекса», 11 млн россиян уже еженедельно выбирают товары через чат с «Алисой AI».

- За горизонтом пяти лет: появление единого персонализированного агента со сквозным доступом к профилю человека (банки, медицина, почта, маркетплейсы) и автоматизация покупок дорогостоящих активов (недвижимость, автомобили, ювелирные изделия).

Трансформация ритейла

Переход взаимодействия в диалоговые интерфейсы меняет архитектуру продаж. В случае покупки без перехода на сайт магазина ритейлер рискует уйти в zero-click-зону, превратившись в невидимый склад и бэкенд.

Директор по технологической экспертизе аналитического центра университета «Синергия» Артем Аксянов охарактеризовал риск потери прямого контакта с клиентом как серьезный вызов для коммерческих департаментов:

«Ритейлеры и экосистемы вскоре начнут продавать "вес" в промптах и приоритет в выдаче ИИ. Появятся аукционы внутри контекста. Хочешь, чтобы агент не советовал определенный бренд, когда человек просит сметану? Плати. Хочешь, чтобы твой бренд всплывал в рекомендациях при планировании ужина? Заключай контракт на featured placement в системном слоте. Причем это будет нативная манипуляция внутри диалога, где пользователь вообще не увидит разницы между органикой и рекламой».

В свою очередь, директор продуктовой вертикали в «Самокате» Владимир Ляпунов предупреждает о рисках потери аудитории при коммерциализации выдачи:

«Если рекомендации и предложения агентов будут восприниматься как рекламный инструмент, а не как способ помочь пользователю, их ценность будет снижаться — как и доверие к инструменту».

Эксперт РОЦИТ и руководитель ИТ-подразделения агентства «Полилог» Людмила Богатырева указывает, что ритейлерам необходимо адаптировать витрины под машинное чтение, сохраняя при этом прямые каналы связи:

«Сайт должен стать не только витриной для человека, но и понятным источником данных для ИИ-агентов: о товарах, ценах, остатках и доставке... В новой модели выиграет тот ритейлер, который умеет работать с внешними ИИ-системами, но не отдает им отношения с покупателем целиком».

Представители «Яндекса» отмечают, что приоритетов на показ конкретных площадок в «Алисе AI» нет: алгоритм анализирует массив данных, включая поисковый индекс и информацию от магазинов. Изменение точки контакта потребует от торговых сетей присутствия во всех диалоговых каналах при сохранении собственных мобильных приложений и программ лояльности.

Читайте также: Работает — не значит надежно. Как оценить состояние инженерной инфраструктуры ЦОДа старше 10–15 лет?