Главная ИнтервьюАлександр Абрамов «ВкусВилл»: «Люди – в центре всего, а технологии – только инструмент»

26 мая 2026, 5:00

138

Александр Абрамов «ВкусВилл»: «Люди – в центре всего, а технологии – только инструмент»

«ВкусВилл» не только продолжает трансформацию бизнеса с использованием уже понятных алгоритмов искусственного интеллекта, но и готовится к новой эре, когда покупки за людей будут совершать программы-агенты. Кроме этого, ритейлер тестирует генеративный ИИ, называя это «прыжком веры», поскольку точную выгоду заранее не рассчитать. В компании уверены, что главные составляющие успешной работы с нейросетями – системный подход, критическое мышление, опытная команда, четкий порядок сбора и хранения данных.

О том, как измерить отдачу от нейросетей, почему качество данных важнее сложности алгоритмов и в каких профессиях роботы вряд ли заменят человека, поговорили с руководителем центра ИИ-компетенций «ВкусВилла» Александром Абрамовым в рамках форума «Российское Ритейл Шоу – 2026».

Александр Абрамов, фото: Retail.ru

– С чего во «ВкусВилле» началось внедрение искусственного интеллекта?

– С моделей для логистики, ценовой политики, прогнозирования спроса и остатков, а также рекомендательных систем и умного поиска в мобильном приложении. Позже, когда появились генеративные модели, мы начали работать и с ними.

– То есть сначала были проекты с понятным финансовым эффектом. А сейчас подход изменился?

– С традиционным ИИ мы всегда понимали, сколько заработаем или сэкономим до старта проекта. С генеративным ИИ все иначе: точную выгоду заранее не рассчитать. Это «прыжок веры». Все игроки рынка сейчас в равных условиях, тестируют гипотезы, и никто пока не знает, какой результат получится в цифрах. По оценкам, генеративные инструменты могут повысить производительность труда на 30–40%, но это лишь прогноз.

«ВкусВилл» сегодня разрабатывает внутренние инструменты для сотрудников: текстовые и голосовые каналы, базы знаний, аналитику, онбординг. Экономику этих решений мы тоже считаем. Отдельное и очень важное направление – агентные системы. Это новый канал продаж, где за человека покупку совершает программа-агент, а не он сам. Мы работаем над B2A-экономикой – бизнес для агента. На Западе и в Китае это уже развивается, в России обычное отставание – 1–2 года. Но технологии растут экспоненциально, и мы хотим быть готовы к вызовам рынка. Поэтому сделали собственный протокол, чтобы к эре торговли через агентов прийти во всеоружии.

– Как вы измеряете эффективность? Какие KPI у команды ИИ?

– По проектам, которые приносят деньги, мы считаем, как часто пользователи возвращаются в приложение, сколько уникальных посетителей у нас каждый день, каждую неделю и каждый месяц. Затем переводим эти показатели в окупаемость инвестиций (ROI). Любой ИИ-проект проходит аудит. На старте мы оцениваем метрики сами или смотрим на рынок. Например, в проекте с умным ассистентом есть решения, которые автоматизируют до 80% обращений. Но на первом этапе мы ставим планку в 50% – этого достаточно, чтобы снять часть нагрузки с первой линии поддержки.

– Какие внутренние процессы компании в первую очередь пришлось перестроить для внедрения ИИ?

– В первую очередь сильно изменился найм. Мы ищем людей, которые уже умеют работать с ИИ (AI-native). На собеседованиях проверяем, как кандидат использует нейросети, пишет промпты и работает с инструментами генерации кода.

Вторая важная зона – сама разработка. Теперь вы не просто программист, а дирижер агентов, которые пишут код за вас. Вы становитесь их тимлидом. Главное – научиться писать четкие технические задания и выстроить проверку результата.

– Процессы, связанные с управлением и принятием решений, тоже меняются?

– Да. Мы выделили группу «суперагентов» – энтузиастов, которые используют ИИ в своей повседневной работе. Теперь, когда нужно решить, какой товар вывести на полку или принять стратегическое решение, в процесс встроены генеративные инструменты. Они анализируют сложные, нелинейные, взаимосвязанные факторы – те, которые человек просто не может удержать в голове. Через суперагентов мы обучаем этой работе других сотрудников и даже членов правления. Решения принимаются быстрее и становятся точнее.

Источник: «ВкусВилл»

– Есть ли процессы, в которых вы ни за что не станете применять ИИ?

– «ВкусВилл» строится на клиентоориентированности, поэтому ИИ никогда не заменит наших продавцов. Человеку важно живое общение: прийти в магазин, посмотреть, потрогать, понюхать, попробовать. Лично я не пойду к бармену-роботу или барберу-роботу. Люди в этих отраслях чувствуют клиента, знают постоянных посетителей, их стиль и вкусы. То же самое с продавцами. Но мы можем дать им инструменты, чтобы разгрузить от рутины, – контроль сроков годности, списаний, пополнение запасов. Автоматизация снимает когнитивную нагрузку, но не заменяет живого человека.

– Что объединяет все успешные ИИ-проекты?

– Системный подход. Во-первых, хорошая инфраструктура: данные и вычислительные мощности. AI-native компании строятся на подходе, где все основано на данных. Без качественных данных и оборудования ИИ бесполезен. Во-вторых, компетенции людей и выстроенные процессы. Успешный проект – это когда совпали готовность компании по инфраструктуре, квалификация специалистов и понятные процессы с измеримыми показателями. Если гипотеза прошла весь путь отбора, то с 95% вероятности вы добьетесь успеха. Если выпадает хоть одно звено – проект встанет или затянется.

– Как правильно выстроить общение с нейросетями и подготовить данные для эффективной работы с ними?

– Нужно уметь правильно задавать вопросы – это называется промпт-инжиниринг. По сути, мы учились этому еще на поисковиках. Главное правило: сохраняйте критическое мышление. Поиск дает выборку, но выбираете вы. LLM-агент (Large Language Models, система на основе большой языковой модели. – Прим. ред.) идет дальше: он сам ищет, сам собирает информацию и говорит: «Верь мне». Не верьте на слово – перепроверяйте.

Но это только начало. Есть еще инжиниринг контекста. Настройка языковой модели – это 10–15% работы. Остальные 80–90% – это качество данных, которые вы в нее загружаете. Мусор на входе – мусор на выходе. В компании должна быть культура сбора и хранения данных. Это задача технических писателей, аналитиков, разработчиков. Если в рабочих системах бардак, вы потратите огромное количество времени на чистку, прежде чем модель заработает.

У малого бизнеса здесь преимущество: он гибкий, не обременен тоннами устаревших данных и может сразу строить AI-native процессы. Такие компании специально формируют данные так, чтобы они были понятны ИИ, и быстро выходят на высокие показатели эффективности.

– Как вы боретесь с галлюцинациями нейросетей?

– Галлюцинации – это побочный эффект обучения. Вот простой пример: вы прогуляли половину семестра по матанализу, а на экзамене вам попался билет по пропущенной теме. Вы начинаете связывать то, что знаете, с тем, что написано в билете. Преподаватель слышит бред – это и есть галлюцинация. Так же работает языковая модель. И тот, кто научит модель говорить «я не знаю», получит премию Тьюринга (ежегодная награда в области информатики, которая присуждается Ассоциацией вычислительной техники и названа в честь английского ученого Алана Тьюринга. – Прим. ред.). Это станет прорывом для внедрения ИИ в критически важные сферы.

Некоторые модели врут очень убедительно, особенно в темах, где вы не эксперт. Что делать? Первое – сохраняйте критическое мышление, перепроверяйте ответы. Последнее решение всегда за человеком. Второе – давайте модели доступ к поиску и внешним базам знаний. Это технология RAG – генерация ответов с подсказками извне. Можно добавить инженерные механизмы, которые проверяют ответы через внешние источники. Но полностью убрать галлюцинации в рамках нынешнего подхода к обучению невозможно. Человек – последний уровень защиты.

Источник: «ВкусВилл»

– Как вы видите стратегию развития ИИ во «ВкусВилле» на 3–5 лет? Что изменится до неузнаваемости?

– Стратегию на 3–5 лет сейчас строить нельзя: технологии растут экспоненциально. Реалистичный горизонт – год, полтора, максимум два. Есть ядро стратегии и новые волны, которые от него расходятся.

Ядро сегодня – повышение эффективности и оптимизация процессов. В ближайшие 1–3 года в ритейле будут активно внедрять ИИ для офисных сотрудников – «белых воротничков», которые решают сложные интеллектуальные задачи. Производительность вырастет на 40–50% и выше. Появятся новые профессии: специалисты по рискам ИИ, этике, юриспруденции. Возникнет «токен-экономика» – нужно будет считать и оптимизировать затраты на токены при работе с внешними сервисами.

А если смотреть шире – нас ждут мультимодальные модели, которые работают с текстом, аудио, видео и картинками одновременно. За ними придут физические модели мира: роботы начнут осязать, чувствовать вес и запах. Через 3–5 лет мы, скорее всего, увидим продвинутых андроидов в домах – помощников, которые убирают, ремонтируют машину, готовят. Илон Маск с Tesla и Китай с Unitree уже делают первые шаги в этом направлении.

– Что бы вы хотели сказать коллегам и партнерам по рынку, которые пока относятся к ИИ с долей недоверия?

– Коллеги, не бойтесь искусственного интеллекта. Он никогда не заменит вас и ваших сотрудников. Это инструмент для повышения личной эффективности и усиления позиций на рынке. Он помогает зарабатывать и экономить. Не оставайтесь в стороне от прогресса, берите технологии на вооружение. Но помните: ваша компания должна быть построена на культуре работы с данными, с выстроенными процессами и правильными людьми. Люди – в центре всего.