Искусственный интеллект в ритейле перестал быть набором отдельных технологий — распознавания, аналитики или автоматизации. В 2025-2026 годах ИИ в розничной торговле начинает работать как единая система управления: он фиксирует события в торговом зале, на складе и в логистике, связывает их с бизнес-данными и запускает управленческие действия. Камеры, видеоаналитика, машинное и компьютерное зрение здесь — лишь сенсоры. Реальная ценность возникает тогда, когда ИИ влияет на процессы: снижает потери, повышает доступность товара, управляет нагрузкой персонала и меняет решения в режиме реального времени.

Читайте о возможностях NeuroCore для магазинов и торговых сетей 

ИИ и ритейл: почему тема снова на пике и почему большинство решений не работает?

Ритейл — одна из самых сложных сред для внедрения нейросетей. Магазин — это одновременно поток людей, товаров, операций, ошибок и исключений. Здесь нет «чистых данных»: камеры смотрят под разными углами, сотрудники работают по-разному, покупатели ведут себя непредсказуемо, а цена ошибки измеряется прямыми потерями оборота.

При этом именно ритейл стал одной из первых отраслей, где начали массово внедрять искусственный интеллект: от распознавания краж до аналитики поведения покупателей. Но за последние годы стало очевидно: большая часть ИИ-проектов в ритейле не даёт устойчивого эффекта. Причина почти всегда одна и та же — нейросети внедряются как изолированный инструмент, а не как часть системы управления магазином.

В 2025 году подход меняется. Ритейл перестаёт спрашивать «какую модель поставить» и начинает задавать другой вопрос: какие события в магазине мы хотим контролировать и какие решения должны приниматься автоматически.

Какие задачи ИИ реально решает в ритейле сегодня

Практика внедрений в России, США и Китае показывает: нейросети в ритейле внедряются не как самостоятельная технология, а как инструмент решения конкретных бизнес-функций.

Ключевые зоны применения ИИ и нейросетей в магазинах:

1. Контроль потерь и нарушений
   Кражи, мошенничество персонала, нарушения FIFO, out-of-stock, ошибки выкладки. Видеоаналитика в магазине фиксирует события, а ИИ сопоставляет их с правилами и операционными данными.
2. Управление операциями торгового зала
   Очереди, загрузка касс, скорость обслуживания, ошибки на КСО. Искусственный интеллект в ритейле позволяет не просто видеть проблему постфактум, а реагировать в моменте.
3. Контроль наличия и доступности товара (OSA / OOS)
   Нейросети анализируют полки, выявляют пустоты, нарушения планограмм и отклонения, влияющие на продажи.
4. Поведенческая аналитика покупателей
   Маршруты движения, «слепые зоны», точки потери внимания. Эти данные используются для изменения выкладки, зонирования и промо.
5. Логистика и доставка
   Оптимизация маршрутов курьеров, контроль SLA, снижение пробега и возвратов — здесь ИИ работает уже за пределами магазина, но напрямую влияет на клиентский опыт.
6. Комплаенс и регуляторные требования
   Контроль маркировки («Честный знак»), возрастных ограничений, соблюдения внутренних процедур.

Важно: ни одна из этих задач не решается одной нейросетью. Работает только система.

Какие нейросети действительно нужны ритейлу (и почему одной CV-модели недостаточно)

Популярная ошибка — воспринимать ИИ в ритейле как «компьютерное зрение + камеры». На практике компьютерное и машинное зрение — лишь один из слоёв.

Сегодня рабочий ИИ-контур для магазина включает:

• Computer Vision и машинное зрение
  Детекция людей, товаров, действий, зон. Это базовый слой, но не финальный результат.
• Multi-Object Tracking
  Отслеживание людей, тележек, товаров во времени. Без трекинга невозможно понимать процессы, только отдельные кадры.
• Корреляция видео с POS, ERP, WMS
  Видеоаналитика в магазине становится полезной только тогда, когда события сопоставляются с транзакциями, остатками и операционными данными.
• Распознавание аномалий
  Поиск нетипичного поведения: сотрудников, покупателей, процессов. Это ключ к борьбе с потерями.
• Предиктивные модели
  Прогноз очередей, OOS, перегрузки персонала, срывов SLA.
• Гибридный подход: правила + машинное обучение
  В ритейле редко работают «чистые» нейросети. На практике эффективные системы строятся как комбинация правил, бизнес-логики и моделей машинного обучения: алгоритмы находят событие, а правила определяют, что с ним делать в конкретном магазине.

Именно такая архитектура превращает нейросети для ритейла из «аналитики» в инструмент управления.

Почему большинство ИИ-проектов в ритейле не дают эффекта

Опыт внедрений показывает: проблема редко в качестве модели. Почти всегда — в контуре внедрения.

Типовые причины провалов:

• ИИ фиксирует события, но не запускает действия
• Нет ответственного за реакцию на алерты
• Видеоаналитика не интегрирована с BI и операционными системами
• KPI бизнеса не связаны с ИИ-сигналами
• Процессы продолжают работать по-старому, а ИИ не становится частью повседневной операционной логики.

В результате нейросеть может идеально распознавать пустые полки или очереди, но бизнес продолжает терять деньги — просто уже «осознанно».

Как выглядит must-have ИИ для ритейла в 2025-2026 годах

Рабочая система ИИ в магазине — это не «глаза», а нервная система^

• Фиксирует события (кража, очередь, пустая полка, нарушение)
• Оценивает контекст (время, зона, нагрузка, история)
• Инициирует действие (уведомление, перераспределение, корректировка)
• Контролирует исполнение
• Влияет на метрики и управленческие решения

Именно так работают лучшие внедрения видеоаналитики и ИИ в ритейле в США и Китае — и именно к этому сейчас приходит российский рынок.

Разработка ИИ для ритейла: почему важен прикладной подход

Мы видим ИИ не как «генерационную магию», а как прикладной инженерный инструмент. Мы разрабатываем нейросети для магазинов и торговых сетей так, чтобы они работали в реальных условиях: с текущими камерами, существующими процессами, персоналом и ИТ-ландшафтом.

Мы в NeuroCore создаём ИИ-решения для бизнеса в ритейле, агротехе, промышленности, логистике и безопасности — там, где цена ошибки высока, а результат измеряется не презентациями, а цифрами. Наши проекты участвовали в GlobalCIO «Проект года» и премии «Лидеры ИИ», но для нас это не цель, а побочный эффект работающих систем.

Если вам нужен не PoC и не демонстрация, а ИИ, который реально управляет процессами в магазине, — оставьте заявку. Мы начнём с вашей задачи, а не с выбора модели.

Оставьте заявку в форме ниже | Кейс для ритейла про контроль FiFo | Кейс по распознаванию пустых полок