Клиент больше не ищет сам: как ИИ-агенты меняют продажи в России

В исследовании Data Insight разобрано 38 покупательских кейсов ранних пользователей ИИ. В каждом из них человек советовался с искусственным интеллектом при выборе товара. И только два закончились оплатой через ИИ-помощника. Этот разрыв и есть главная новость: выбор уже ушёл в диалог с машиной, а деньги ещё нет.

Мне эта тема интересна не как технологическая. Продавцу в ней важно другое: место, где покупатель принимает решение, переезжает с вашей витрины в чужой интерфейс. Разбираю, что уже происходит, сколько времени есть в запасе и что делать компании, которая не пишет нейросетей.

Что такое агентная коммерция простыми словами

Агентная коммерция это покупки, которые за человека делает программа-помощник. Речь идёт не про рекомендательный блок в магазине и не про чат-бот с кнопками: система ведёт с покупателем разговор, сама сравнивает предложения, собирает корзину, а в зрелом виде оформляет и оплачивает заказ.

Термин пока не прижился: в поиске его спрашивают считанные десятки раз в месяц, тогда как «ИИ-агент» ищут больше пятидесяти тысяч. Само явление при этом развивается быстрее, чем слово.

Авторы исследования формулируют предмет точно: объектом изучения был не ИИ-агент сам по себе, а перестройка коммерции вокруг него. Метод соответствующий: тридцать глубинных интервью с ранними пользователями, шесть интервью с представителями крупных ритейл-компаний, разбор существующих сервисов и построение сценарных моделей.

Сколько продаж уйдёт к ИИ-агентам: прогноз до 2032 года

Верхняя граница здесь оптимистичный сценарий, где ИИ-агенты становятся заметным каналом продаж. Нижняя пессимистичный, где они остаются нишевым инструментом. Отдельная оговорка авторов: прогноз построен без учёта возможного допуска мировых генеративных моделей на российский рынок. Если это случится, скорость вырастет.

Мировой контекст похож по форме. К 2030 году агентная коммерция может занять 10–15% глобального оборота eCommerce; McKinsey говорит о 3–5 трлн долларов выручки под управлением ИИ. Для Европы Strategy&/PwC даёт 8–15% и около 109 млрд евро, Morgan Stanley для США 10–20% и 190–385 млрд долларов.

Обратите внимание на порядок величин. Даже верхняя оценка не описывает захват рынка. Речь про долю, сравнимую с крупным каналом, который нельзя игнорировать в планировании, но который не отменяет остальные.

Как ИИ-агенты покупают сейчас: 38 кейсов ранних пользователей

Самое интересное в исследовании это не прогноз, а фотография сегодняшнего дня. Цепочка покупки разложена на девять шагов: потребность, изучение категории, выбор предложения, добавление в корзину, оформление, выбор доставки, оплата, получение, возврат. Практика ранних пользователей собрана почти целиком на третьем шаге.

Во всех 38 кейсах ИИ применялся для консультаций, поиска и подбора под личные требования. Треть кейсов, 13 из 38, содержала признаки транзакции: товар попал в корзину или услуга была оформлена. И только два закончились оплатой через ИИ-помощника.

Примеры транзакций показательны своей бытовой простотой: ИИ Яндекс Лавки собрал корзину продуктов для лазаньи, ИИ в Яндекс Картах нашёл ресторан с парковкой и забронировал столик, Алиса записала на педикюр и вызвала такси, ИИ Самоката положил снеки в корзину, ИИ СберЗдоровья подобрал врача по симптомам и записал на приём. Почти все они внутри двух экосистем, где помощник напрямую подключён к каталогу.

Что стоит за этой картиной. Инструментов, которые вели бы человека через весь сценарий покупки, у него сегодня просто нет. Частотное использование это диалог с текстовой моделью, редкие транзакции это агенты на стороне торговой платформы. Между ними разрыв, и он же объясняет, почему оплата почти не делегируется.

Почему ИИ забирает именно этап выбора

Здесь у исследования есть наблюдение, которое стоит всего прогноза. В 2010-х Яндекс Маркет был агрегатором с редакционной работой: описания, характеристики, сравнения. Потом площадка перешла на селлерскую модель, и редакционный слой умер. Массового продукта, который помогал бы разобраться в характеристиках и сделать выбор, на рынке не осталось.

Эту пустую нишу и занимает ИИ. Причём в роли консультанта он теснит всех прежних советчиков разом: друзей, ленту в соцсетях, продавца в зале и даже эксперта. Люди просят у него сравнительные таблицы по параметрам, ищут запчасть по серийному номеру, подбирают дженерик по действующему веществу, проверяют оригинальность косметики по «Честному знаку», выясняют, чем оправдана разница в цене на тридцать процентов.

Из интервью собран список из четырнадцати задач: от генерации идей для покупки и формирования критериев выбора до проверки рисков и комплектации заказа. Для продавца это означает простую вещь: разговор, в котором раньше участвовал ваш консультант, теперь идёт без вас.

Четыре модели: где вы теряете контроль над клиентом

Исследование описывает четыре архитектуры рынка, которые уже развиваются одновременно.

Разница для собственника в точке входа. В первых двух моделях покупатель приходит к вам уже с готовым решением, принятым в чужом интерфейсе. В двух последних решение принимается на вашей территории. Отсюда и осторожность крупных игроков.

Нам бы не хотелось отдавать возможность совершения покупки вне нашего приложения и чекаута через ИИ-агентов без точки касания с самим клиентом. Мы видим для себя в этом потерю управляемости, деградацию клиентского опыта и потерю нормальной обратной связи с нашим клиентом.— Павел Бондарев, IT-директор «Золотого Яблока» (исследование Data Insight)

При какой сумме люди доверяют ИИ оплату

Деньги остаются последним рубежом, и по интервью видно, где он проходит. Психологический барьер большинство респондентов ставит на уровне 5 000 рублей: такую сумму воспринимают как допустимую потерю в случае ошибки системы. Минимальный порог делегирования 1 000–2 000 рублей, а верхний предел доверия описывают как 5–10% месячных расходов, и то при условии отдельной виртуальной карты с лимитом.

Отсюда вытекает прогноз формы. К 2028 году основной формой агентной коммерции авторы называют не автономную покупку, а агента с подтверждением: ИИ подбирает товар, собирает корзину, выбирает условия и передаёт человеку финальное решение.

SEO уступает GEO: как попасть в нейровыдачу

Для маркетинга изменение самое неприятное. Доля органического трафика у интернет-магазинов будет снижаться: покупатель получает готовый ответ в диалоге вместо просмотра страниц. Ритейлеры переключаются на оптимизацию под языковые модели, чтобы попадать в их ответы. У этого уже есть название, GEO, и первые тысячи запросов в поиске.

Трафик из ИИ-систем начал расти в 2025 году, но заказы для среднего ритейла остаются единичными. При этом возникает проблема атрибуции: покупатель советуется в чате, а конверсия происходит за его пределами, и в аналитике вклад ИИ не виден. Компания может уже получать этот трафик и не знать об этом.

Технически интеграция идёт через протоколы. На российском рынке это Yandex Commerce Protocol: по данным Яндекса, к каналу подключено более 6 тысяч бизнесов, а тестирование началось с февраля 2026 года. Смысл протокола в том, что магазин отдаёт подготовленные данные, а ассистент возвращает заказ с информацией о покупателе.

Безусловно, игнорировать эту историю нельзя. В органическом трафике мы видим все больше людей, которые приходят через различные GPT-инструменты: Яндекса, Google, DeepSeek, собственно GPT. Доля этого трафика будет постоянно расти.— Павел Бондарев, IT-директор «Золотого Яблока» (исследование Data Insight)

Два кейса, где канал уже дал деньги

Разница между кейсами важнее сходства. Первый показывает, что универсальный ассистент способен провести полный цикл продажи физического товара. Второй показывает, что собственный ИИ на своей площадке даёт измеримый эффект без всякой зависимости от чужой системы.

Что мешает: ограничения потребителей и ритейла

У покупателей три барьера. Финансовые риски, то есть нежелание давать доступ к картам. Опасение ангажированности: агент предложит не лучший товар, а тот, за который заплачено. Технологическое несовершенство: устаревшие данные, непонимание контекста, ошибки в количестве и промокодах.

Но главный барьер другой, и он измеряется временем. Людям нужно привыкнуть к агентам, а привыкание идёт только через личный удачный опыт. Для справки: чтобы онлайн-покупки дошли до нынешних 95% месячной интернет-аудитории, рынку понадобилось около двадцати лет. Адаптация ИИ-коммерции, по ожиданиям экспертов, пойдёт в разы быстрее, но мгновенной не будет.

У ритейла главное ограничение прозаичнее любых моделей: готовность данных и внутренних интеграций. Агенту нужен доступ к каталогу, ценам, остаткам, персональным условиям, доставке, оплате и статусу заказа, причём в едином контуре. Дальше по списку идут доверие команд, непрозрачность экономики, качество моделей, нехватка специалистов, неопределённость ответственности перед клиентом, безопасность и стоимость серверов.

Пока не до конца понятно, кто будет контролировать клиента, кому достанутся данные, как будет считаться вклад агента в продажу и сколько ритейлер должен за это платить.— Вячеслав Уваров, заместитель гендиректора по коммерции и маркетингу, «Бетховен» (исследование Data Insight)

Честная картина рынка выглядит так: все понимают, что ландшафт меняется, никто не знает, каким он станет, и почти все считают неучастие большим риском, чем участие.

Что делать среднему бизнесу уже сейчас

Компании без своей команды разработки в этой истории не зрители. Работы, которые имеют смысл до того, как канал вырастет, вполне земные.

Что я об этом думаю

Больше всего в исследовании меня зацепил сюжет про умершую редакционную работу. Рынок потратил десять лет на то, чтобы вытеснить сравнение и объяснение из процесса покупки, заменив их фильтрами и рекламными местами. Теперь эту функцию вернул искусственный интеллект, причём вернул на своей территории.

Отсюда мой практический вывод. Ставку стоит делать не на подключение к очередному протоколу, а на то, чем вы наполните ответ агента: данные, экспертиза, честные характеристики, работа с возражениями. Протокол это труба. Через неё пройдёт то, что у вас есть, и не пройдёт то, чего нет.

И ещё одно. Из шести экспертов, опрошенных в исследовании, ни один не говорит «мы подождём». Самая частая формулировка звучит как «опоздать страшнее, чем ошибиться». Это редкий случай единодушия людей, которые конкурируют друг с другом.

Главный вывод

Агентная коммерция переносит место, где покупатель принимает решение. Пока оно было на витрине, конкуренция шла за трафик и оформление. Когда решение принимается в диалоге с машиной, конкуренция переезжает в качество данных и глубину экспертизы, потому что именно из них агент собирает свой ответ.

Собственнику, который не пишет нейросетей, в такой ситуации помогают не прогнозы, а живые компании, которые уже строят ИИ-контур у себя: как у них устроены данные, кто отвечает за ассистента, во что обходится внедрение и что оно реально даёт. Именно этот слой сейчас интереснее всего смотреть вживую, потому что публичных цифр по нему почти нет, а внутренние есть у каждого, кто попробовал.