Об авторах:
Марина Дорохова, директор «Яков и Партнеры»; Михаил Бурмистров, генеральный директор компании «INFOLine-Аналитика».
Сегодня российский e-commerce — это рынок сверхконкуренции, где бесконечный выбор все чаще становится для покупателя не преимуществом, а когнитивной нагрузкой. Современный пользователь вынужден брать на себя роль аналитика: сравнивать характеристики товаров, фильтровать отзывы, искать лучшую цену и сопоставлять условия доставки и оплаты на разных площадках. Именно эта перегруженность выбором и создает запрос на более короткий и удобный путь к покупке.
На этом фоне рынок движется к следующему этапу — сценарию, в котором искусственный интеллект (ИИ) не только рекомендует, но и берет на себя часть действий, предшествующих заказу. Аналитики Juniper Research называют этот сдвиг «агентной коммерцией» и оценивают возможный объем транзакций, совершаемых ИИ-агентами от лица пользователей, в $1,5 трлн к 2030 году. Один из последних сигналов того, что рынок переходит от экспериментов к инфраструктуре, — партнерство Visa и OpenAI: компании объявили о сотрудничестве в сфере AI-commerce, где платежный слой начинает встраиваться прямо в агентные сценарии. В России уже появляются и первые примеры массовых продаж через ИИ. Например, в июне 2026 года «Яндекс» сообщил, что за неделю через чат с «Алисой AI» пользователи оформили более 15 тыс. заказов на наушники «Яндекс Дропс».
Суть этих изменений — в переходе от рекомендательной модели к исполнительной. ИИ больше не «подсвечивает» товары, а отсеивает лишнее, структурирует выбор и сокращает путь до транзакции. Для бизнеса это означает рождение новой архитектуры отношений — B-2-AI-2-C (Business-to-AI-to-Consumer). В этой цепочке классический интернет-магазин меняет свою роль: из «места встречи» с клиентом он постепенно превращается в поставщика структурированных данных для ИИ-алгоритмов.
Как меняется роль витрины
Цифровая витрина не исчезает, но перестает быть единственным местом выбора. Этот выбор постепенно уходит в интерфейсы ИИ, а сами сайты и карточки товаров превращаются в источник данных, на основе которых нейросети формируют рекомендации на запрос покупателя. От этого выиграют те, кто сможет объяснить свое преимущество не только человеку через дизайн сайта, но и самой модели через правильно структурированный контент на сайте.
Получается, что путь к покупке становится короче, но требования к качеству данных возрастают кратно. Отсюда меняется и ценность собственного интернет-магазина для бренда. Если раньше он был каналом продаж, витриной и пространством бренд-опыта, то теперь еще становится инфраструктурой: источником достоверных данных и точкой конверсии. Для пользователя это по-прежнему точка сделки, а для бизнеса — способ сохранить прямой контакт с клиентом, даже если первый этап выбора происходит уже не на сайте, а в диалоге с ассистентом.
Демократизация полки: почему ИИ выбирает нишевых игроков
Парадокс новой реальности в том, что «сжатие» выбора нейросетью может сыграть на руку не только гигантам, но и специализированным ретейлерам. По прогнозам консалтинговой компании «Яков и Партнеры», российский рынок электронной коммерции в оптимистичном сценарии может вырасти до рекордных 35 трлн руб. к 2030 году. К этому времени объем независимого e-commerce может вырасти более чем в 2,5 раза, достигнув 12 трлн руб., а его доля на рынке увеличится до 35%.
Преимущество в этой парадигме получат нишевые игроки с четкой специализацией, которые сумеют объяснить свое уникальное торговое предложение (УТП) искусственному интеллекту. В категориях со сложным выбором — таких как аптечные товары (где доля независимого e-com составляет 56%), косметика (46,4%) или ювелирные изделия (69,7%) — доверие алгоритма к специализированному магазину может оказаться выше, чем к «универсальному» маркетплейсу.
ИИ помогает подсветить преимущества конкретного продавца: уникальный ассортимент, гарантию оригинальности или особый уровень сервиса. Таким образом, интернет-магазин перестает быть просто «витриной» и превращается в доверенный узел инфраструктуры, к которому ИИ обращается за финальной транзакцией. Однако для того чтобы эта магия сработала, брендам необходимо научиться говорить с машиной на одном языке.
Как формируется инфраструктура ИИ-покупок
Мировая практика уже движется от рекомендательных ИИ-сценариев к более прикладным моделям, связанным с самой транзакцией. В 2025–2026 годах OpenAI развивает shopping-сценарии вплоть до Instant Checkout (оформления заказа прямо в интерфейсе нейросети), а Google — AI Mode shopping (поиск и подбор товаров с помощью ИИ), agentic checkout (модель, при которой ИИ помогает довести выбор до покупки) и UCP как открытый протокол для агентной коммерции. В России «Яндекс» активно реализует аналогичные проекты в рамках «Алисы AI» и «Поиска».
В этом смысле речь идет не просто о новых функциях внутри чат-интерфейсов, а о попытке выстроить технологическую среду, в которой ИИ может не только рекомендовать товар, но и сопровождать пользователя до оформления заказа.
ИИ не выбирает вместо человека
При этом важнее всего не переоценивать скорость и радикальность перемен. Даже в тех сценариях, где нейросеть помогает собрать шорт-лист, сравнить предложения и довести пользователя до оформления заказа, решение все равно остается за человеком. ИИ скорее сжимает маршрут покупателя: помогает быстрее сформулировать запрос, убрать лишнее, собрать аргументы «за» и «против» и прийти к покупке с меньшим числом шагов. Но критерии выбора при этом не исчезают — по-прежнему важны цена, доверие к бренду, наличие, сервис, условия доставки и возврата.
В итоге российский e-commerce входит в этап, где конкуренция все чаще начинается не на витрине, а в ответе. Это не отменяет привычные каналы продаж и не делает маркетплейсы, поиск или собственные интернет-магазины устаревшими. Но это меняет их иерархию: интерфейс выбора становится разговорным, путь к покупке — короче, а требования к качеству данных и ясности предложения — выше.
В выигрыше, вероятно, окажутся не только крупнейшие платформы, но и те игроки, которые сумеют сделать свое предложение понятным одновременно и человеку, и машине. Для российского рынка, где сильные позиции сохраняют и большие экосистемы, и специализированные продавцы, именно это может стать главным эффектом новой модели B-2-AI-2-C.