Маркетплейсы: будущее, ИИ и инновации

⚙️ Amazon закрывает эпоху Mechanical Turk 🤖 Amazon постепенно заменяет человеческую разметку данных искусственным интеллектом Amazon объявил, что с 30 июля прекратит подключать новых клиентов к сервису Mechanical Turk — платформе, которая более 20 лет использовалась для ручной разметки данных и выполнения простых задач людьми. Именно через Mechanical Turk многие компании готовили данные для обучения первых поколений алгоритмов машинного обучения. Сегодня эту роль всё чаще берут на себя современные AI-инструменты и автоматизированные системы обработки данных. Это ещё один сигнал, что рынок переходит на новый этап развития искусственного интеллекта. Там, где раньше требовались тысячи исполнителей, всё чаще справляются нейросети и специализированные AI-модели. Для e-commerce это означает ускорение внедрения ИИ практически во всех бизнес-процессах — от создания контента до аналитики и работы с покупателями.

Wildberries внедряет систему маркировки сгенерированных изображений в отзывах Wildberries стал пионером среди российских онлайн-ретейлеров, запустив тестирование инструмента для идентификации цифрового контента. Теперь в карточках товаров фотографии, прошедшие через нейросети, будут получать специальный ярлык «Похоже на ИИ». Важно, что наличие такой маркировки не является основанием для блокировки или удаления мнения покупателя. Это скорее навигационный элемент: алгоритмы предупреждают пользователя о возможной обработке снимка, но оставляют право оценки достоверности за самим покупателем.

Поймали себя на мысли, что мы вообще перестали обсуждать, какая нейросеть «умнее». Теперь обсуждают другое.

На фестивале Cannes Lions руководители крупнейших мировых брендов пришли к неожиданному выводу: когда ИИ научился делать почти всё, главным конкурентным преимуществом стал... человеческий вкус. Не промпты, не количество сервисов, а способность понять, что действительно стоит показать аудитории, а что — просто очередной AI-мусор.

Кажется, это лучший фильтр для digital сегодня. Здесь можно почитать подборки, обзоры, впечатления глазами менеджера с аналитическим умом. Без бесконечных списков из сотни сервисов. Собрали папку интересных инструментов, наблюдений, кейсов из IT, AI и маркетинга, которые помогают работать быстрее и смотреть на индустрию чуть шире. Если тоже любите не просто читать новости, а понимать, что из них действительно заслуживает внимания 📂 Сохраняйте папку себе

Amazon уже держит в сети больше миллиона роботов — physical AI выходит из презентаций в операционку — в складах Amazon работает 1 000 000+ роботов — AWS прямо называет physical AI «следующей границей» развития — ставка идёт не только на софт, но и на автоматизацию задач в реальном мире — главный аргумент бизнеса: закрывать дефицит людей в логистике и на рутине Что дальше: маркетплейсы будут всё активнее вкладываться не только в ИИ для каталога и рекламы, но и в роботов для фулфилмента, сортировки и последней мили. Источник: Seoul Economic Daily

Target подключает AI-агентов к отбору продавцов маркетплейса Target расширяет Target Plus и параллельно показывает, как будет выглядеть следующий слой управления маркетплейсом: AI-агенты уже помогают анализировать заявки продавцов и собирать данные о вендоре в одном месте для аналитика. На практике это означает более быстрый скрининг селлеров и более управляемое масштабирование ассортимента без линейного роста ручной команды. Дополнительный сигнал — маркетплейс используют как быстрый способ наращивать категории, где спрос меняется особенно быстро, например K-beauty. Что дальше: у крупных площадок AI всё заметнее уходит из витрины в операционку — туда, где решается скорость подключения и качество каталога. Источник: Retail Dive

🤖 Бренды всё чаще используют ИИ-инфлюенсеров, но предпочитают не рассказывать об этом Компании всё активнее привлекают для рекламы виртуальных инфлюенсеров, созданных с помощью искусственного интеллекта. Однако, как выяснило расследование The Guardian, многие бренды предпочитают не раскрывать этот факт и работают с такими проектами на условиях строгих соглашений о неразглашении (NDA). По данным издания, агентства создают цифровых двойников реальных блогеров или полностью вымышленных AI-персонажей и предлагают их брендам как более доступную альтернативу традиционным инфлюенсерам. Главная причина такой стратегии — экономия. Использование виртуальных моделей обходится значительно дешевле, но компании опасаются негативной реакции аудитории, поэтому зачастую не сообщают, что рекламный контент создан с помощью ИИ. 👉 Тренд показывает, что рынок инфлюенсер-маркетинга постепенно меняется. Искусственный интеллект становится полноценным участником рекламных кампаний, а вопрос прозрачности использования AI-контента может стать одной из ключевых тем для индустрии в ближайшие годы.

💎 Wildberries запустил ИИ-примерку ювелирных украшений Wildberries продолжает расширять возможности искусственного интеллекта для онлайн-шопинга. Теперь покупатели могут виртуально примерить ювелирные украшения и аксессуары прямо в карточке товара. Чтобы воспользоваться новой функцией, достаточно нажать кнопку «Посмотреть вещь на себе» и загрузить фотографию. Нейросеть автоматически разместит выбранное украшение на изображении, показывая, как оно будет выглядеть в реальности. Сервис уже поддерживает примерку серёг, колье, цепочек, бус и других украшений. Новая функция должна помочь покупателям увереннее выбирать товары и сократить количество возвратов. 👉 Для продавцов это ещё один шаг к тому, что качественный визуальный контент и AI-инструменты становятся важным конкурентным преимуществом на маркетплейсах.

🤖 Покупатели начали использовать нейросети для фальшивых возвратов на маркетплейсах Нейросети становятся новым инструментом потребительского мошенничества на маркетплейсах. Продавцы всё чаще жалуются на схему, при которой покупатель получает товар в исправном состоянии, а затем с помощью ИИ создаёт реалистичное изображение с якобы обнаруженным дефектом. После этого поддельное фото отправляется в поддержку маркетплейса как доказательство брака, а покупатель требует полный возврат средств. Эксперты отмечают, что современные генеративные модели способны создавать настолько убедительные изображения, что отличить их от настоящих без дополнительной проверки становится всё сложнее. 👉 Для продавцов это ещё один повод фиксировать состояние товара перед отправкой, использовать фото- и видеофиксацию упаковки, а маркетплейсам — совершенствовать методы проверки изображений и внедрять инструменты выявления ИИ-сгенерированного контента.

🤖 OpenAI обсуждает передачу 5% акций государству на фоне усиления давления властей OpenAI ведёт предварительные переговоры с администрацией Дональда Трампа о возможной передаче 5% акций государству, сообщает Financial Times со ссылкой на источники. По данным издания, Сэм Альтман предлагает создать специальный общественный фонд по аналогии с Постоянным фондом Аляски, чтобы часть выгод от развития искусственного интеллекта получали граждане. Предполагается, что такой шаг поможет снизить политическое давление на отрасль, связанное со строительством дата-центров, влиянием ИИ на рынок труда и вопросами национальной безопасности. Однако эксперты предупреждают, что появление государства среди акционеров может привести к политизации стратегических решений, снижению гибкости компании и осложнить привлечение инвестиций. Параллельно Reuters сообщает, что уже на следующей неделе Белый дом может представить новые добровольные стандарты для разработчиков самых мощных ИИ-моделей. Это происходит на фоне усиления конкуренции со стороны Китая: модель GLM-5.2 от компании Z.ai, по оценкам специалистов, уже приблизилась по возможностям к ведущим американским разработкам, предлагая при этом значительно более низкую стоимость использования. Несмотря на стремительный рост бизнеса, OpenAI остаётся убыточной. По информации Financial Times, в 2025 году выручка компании достигла 13 млрд долларов, однако операционные убытки превысили 21 млрд долларов, а чистый убыток составил почти 38,5 млрд долларов. На этом фоне компания, по данным СМИ, рассматривает перенос IPO на 2027 год, рассчитывая выйти на рынок с оценкой около 1 трлн долларов.

Claude Sonnet 5 удешевляет запуск AI-агентов для операционки Anthropic представила Claude Sonnet 5 как более доступную модель для автономных задач: инструмент умеет планировать, использовать браузер и терминал и доводить процессы до конца без постоянного участия человека. Стартовая цена — $2 за 1 млн входных токенов и $10 за 1 млн выходных токенов до 31 августа, что заметно ниже старших моделей. Что это меняет: автоматизация задач вроде обновления каталогов, сверки данных, поддержки и внутренних workflows становится дешевле не только для корпораций, но и для более прикладных e-commerce команд. Источник: Источник

🧠 ИИ меняет поиск товаров, но продажу по-прежнему закрывает лояльность — На CommerceNext представители ритейла отметили, что покупатели всё чаще переносят поиск и выбор товаров в AI-агентов и сценарии на базе больших языковых моделей. — Ulta сообщила, что в её программе лояльности уже 47 млн участников, и через неё проходит 95% продаж компании. — Boot Barn рассказала, что 30% заказов покупатели забирают в магазинах, а 40% заказов отправляются со складов самих магазинов. — Главный вывод панели: омниканальность — это уже не просто «магазин + сайт». Сегодня это единая система, где вместе работают приложение, программа лояльности, AI-поиск и выдача заказов через офлайн-точки. Почему это важно: по мере роста покупок через ИИ бренды, которые не смогут сохранить единый клиентский опыт во всех этих точках контакта, будут терять и трафик, и конверсию.

🤖 Авито открыл ИИ-ассистента для 500 тысяч продавцов Авито бесплатно открыл доступ к ИИ-ассистенту Ави Pro для 500 тысяч селлеров. Это часть масштабного тестирования: до конца лета инструмент должен стать доступен всем продавцам на платформе. Главная задача Ави Pro — помогать продавцам быстрее находить слабые места в продажах. Обычно селлеру приходится отдельно смотреть просмотры, клики, сообщения, позиции и продвижение. Но в большом количестве метрик не всегда понятно, где именно теряется покупатель. ИИ-ассистент анализирует всю воронку целиком: от показов объявления в поиске до контактов с продавцом. Он связывает каждый этап с факторами, которые могут влиять на результат: контентом, ценой, позицией в выдаче, конкурентами и продвижением. В основе инструмента — мультиагентная система, которая работает не как универсальный чат-бот, а опирается на внутренние данные самой платформы. Благодаря этому Ави Pro может показывать не общие рекомендации, а конкретные точки просадки в объявлении и объяснять, что стоит улучшить. Параллельно Авито тестирует ИИ-ассистента для покупателей. Он должен помогать подбирать товары и услуги по описанию задачи, а также сравнивать подходящие варианты между собой. 👉 Для рынка это важный сигнал: ИИ в e-commerce постепенно смещается от генерации текстов к аналитике, управлению продажами и поиску реальных узких мест в воронке.

🧠 ИИ меняет поиск товаров, но продажу по-прежнему закрывает лояльность — На CommerceNext представители ритейла отметили, что покупатели всё чаще переносят поиск и выбор товаров в AI-агентов и сценарии на базе больших языковых моделей. — Ulta сообщила, что в её программе лояльности уже 47 млн участников, и через неё проходит 95% продаж компании. — Boot Barn рассказала, что 30% заказов покупатели забирают в магазинах, а 40% заказов отправляются со складов самих магазинов. — Главный вывод панели: омниканальность — это уже не просто «магазин + сайт». Сегодня это единая система, где вместе работают приложение, программа лояльности, AI-поиск и выдача заказов через офлайн-точки. Почему это важно: по мере роста покупок через ИИ бренды, которые не смогут сохранить единый клиентский опыт во всех этих точках контакта, будут терять и трафик, и конверсию.

🤖 ИИ-коммерция становится новым каналом продаж Ещё недавно рынок спорил, будут ли люди покупать товары через ИИ-помощников. Теперь вопрос звучит иначе: как быстро этот формат станет массовым и успеет ли бизнес к нему подготовиться. О развитии ИИ-коммерции в эфире «Серебряного дождя» рассказал Фёдор Вирин, основатель Data Insight. Один из первых заметных кейсов в России — продажи наушников Яндекс Дропс через Алису AI. За первую неделю пользователи оформили через диалоговый интерфейс более 15 тысяч покупок на сумму свыше 135 млн рублей. Это показывает, что покупательское поведение уже меняется. Пользователи всё чаще готовы не искать товары вручную, не сравнивать десятки карточек и не переходить между площадками, а делегировать часть выбора ИИ-помощнику и покупать прямо в диалоге. Для бизнеса это означает появление нового канала продаж. Компании начинают подключаться к экосистеме Алисы, а интерес к Yandex Commerce Protocol уже проявили тысячи организаций. По словам Фёдора Вирина, переход покупателей в ИИ-среду будет ускоряться. Поэтому компаниям важно тестировать новые сценарии уже сейчас, а не ждать, пока рынок окончательно сформируется. Но одной технической интеграции будет недостаточно. В ИИ-коммерции выиграют те, кто заранее выстроит стратегию: поймёт, как покупатель общается с AI-агентом, как товар должен быть представлен в таких сценариях и как команда будет работать с новым каналом. Главный вывод: ИИ-коммерция перестаёт быть экспериментом и постепенно становится частью повседневного e-commerce. Для бизнеса это момент, когда важно не наблюдать со стороны, а занимать место в новом канале продаж.

🤖 Россияне пока не доверяют ИИ покупки на постоянной основе Нейросети всё чаще появляются в e-commerce, но пока не стали привычным помощником для покупателей. По данным опроса AIMonitor.pro, только 5% россиян используют ИИ-инструменты для покупок регулярно — несколько раз в неделю. Ещё 19% обращаются к ним время от времени, примерно раз в месяц или реже. При этом 21% попробовали такие инструменты один раз и больше к ним не возвращались. Получается, что большинство пользователей, уже столкнувшихся с ИИ-рекомендациями, пока не превратили это в устойчивую привычку. Похожая ситуация и с доверием к советам нейросетей. Среди тех, кто уже использовал ИИ при выборе товаров, только 16% следуют рекомендациям «часто» или «почти всегда». Ещё 27% делают это лишь иногда, а 32% — редко или никогда. Главный вывод: ИИ в покупках пока работает скорее как дополнительный советчик, а не как полноценный инструмент принятия решений. Люди готовы пробовать такие рекомендации, но не готовы регулярно отдавать выбор алгоритмам. Самыми знакомыми ИИ-инструментами для покупателей остаются рекомендательные системы маркетплейсов и интернет-магазинов. Также пользователи взаимодействовали с голосовыми помощниками вроде Алисы, Siri и Google Assistant, чат-ассистентами типа ChatGPT и Алиса AI, а также ботами на сайтах магазинов. Для брендов и маркетплейсов это важный сигнал: аудитория уже открыта к ИИ, но привычку ещё нужно формировать через понятную пользу, прозрачные рекомендации и доверие к результату.

🛒 DoorDash превращает покупательское намерение в готовую корзину с помощью разговорного ИИ Retail Dive пишет, что DoorDash запустил Ask DoorDash — AI-помощника для покупок, который может превратить текстовый запрос, ссылку на рецепт, фото из кулинарной книги или изображение списка покупок в готовую продуктовую корзину. — Пользователи могут описать ужин, бюджет или диетические ограничения обычным языком. — Инструмент проверяет данные о наличии товаров у продавцов перед формированием подборки. — Покупатели могут менять бренды, повторять прошлые корзины и уточнять рекомендации. — Онлайн-продажа продуктов движется от поисковой строки к агентным сценариям покупок. Почему это важно: следующая битва за конверсию будет идти за то, кто быстрее превратит размытое намерение покупателя в точную корзину — быстрее, чем это делает традиционная навигация по категориям. Источник: Retail Dive

AI-first в ритейле: Macy’s перестраивает не витрину, а саму логику решений MIT Technology Review пишет, что у Macy’s AI всё глубже встраивается в поиск, персонализацию, операционное планирование и разработку. Ключевая идея — не «добавить ИИ поверх», а сократить дистанцию между сигналом и действием внутри бизнеса. — рекомендации становятся контекстнее — поиск и подбор товаров работают ближе к диалогу — решения по ассортименту и операциям принимаются быстрее — AI смещается из пилотов в системный слой управления ритейлом Что дальше: у маркетплейсов и крупных продавцов выиграют не те, кто просто тестирует нейросети, а те, кто встраивает их в ежедневные процессы каталога, спроса и CRM. Источник: MIT Technology Review

🎥 Alibaba показала ИИ для «живых» видеозвонков Alibaba представила Wan-Streamer — экспериментальную систему, в которой AI-агент может видеть пользователя, слышать его речь и отвечать не только голосом, но и видео. По сути, это шаг к формату «живого» видеозвонка с ИИ: модель обрабатывает аудио, видео и текст в едином потоке, а затем генерирует синхронизированный ответ с голосом и изображением. Главная особенность Wan-Streamer в том, что это не связка отдельных модулей для распознавания речи, генерации текста, озвучки и анимации. Разработчики заявляют, что восприятие, рассуждение, речь, видеоответ и синхронизация работают внутри одной модели. Если технология будет развиваться дальше, такие AI-агенты могут стать основой для нового поколения виртуальных консультантов, преподавателей, цифровых аватаров и интерактивных сервисов, где пользователь общается с ИИ почти как по видеосвязи.

Amazon превращает шопинг в AI-сценарий прямо внутри распродажи К Prime Day 2026 Amazon продвигает не только скидки, но и сам новый способ покупки: — Alexa for Shopping собирает персональный Deals Guide — можно ставить target price и получать deal alerts — система умеет auto-buy, когда цена падает до нужного уровня — Amazon Lens переводит фото в поиск товара — price history помогает сравнить цену с прошлым Prime Day или Black Friday Это уже не просто каталог, а слой AI-навигации поверх каталога. Покупатель всё чаще ищет не вручную, а через подсказки, автоматические сигналы и визуальный поиск. Что дальше: чем сильнее AI ведёт пользователя к покупке, тем важнее для продавца чистые фото, атрибуты и понятная цена на каждом SKU. Источник: Amazon

🤖 Китайский стартап представил универсальный ИИ для роботов разных типов Китайская компания MindOn показала демонстрацию системы, в которой одна AI-модель управляет сразу несколькими типами роботов — от гуманоидов Unitree G1 до стационарных двухруких манипуляторов. Главная особенность разработки — модель обучалась исключительно на данных о действиях человека, без использования телеоперации, когда роботами управляют люди для обучения конкретным задачам. Если технология подтвердит свою эффективность, это может стать важным шагом к созданию универсального «мозга» для роботов, который можно будет переносить между разными платформами независимо от их конструкции. 👉 Такой подход способен значительно ускорить развитие робототехники, поскольку новые модели роботов смогут использовать уже готовую систему управления вместо обучения с нуля.