AI-агенты-переговорщики: как брендам готовиться к сделкам «агент против агента»

В то время как западные компании нащупывают формулу «агентской коммерции», российский рынок уже фиксирует первые реальные транзакции, совершённые ИИ. Согласно исследованию РБК, каждый третий (35%) покупатель в РФ использует AI при выборе товаров онлайн, а 72% опрошенных готовы в ближайшее время доверить нейросетям не только подбор, но и оформление заказа.

Потребитель всё чаще не ищет и не сравнивает самостоятельно — он делегирует. Российские платформы идут по пути внедрения закрытых экосистем. Если 32% задач, которые пользователи делегируют ИИ-агентам, связано с подбором товаров в интернет-магазинах, это значит, что брендам придётся нравиться агентам, а не только людям.

В отличие от США, где рынок фрагментирован, в РФ доминируют несколько ИТ-гигантов, строящих собственные «сады» для AI-торговли. Главный тренд — это программируемые транзакции через API:

• Yandex Commerce Protocol (YCP)

Первый в России стандарт интеграции интернет-магазинов с ИИ. Яндекс зафиксировал первые реальные покупки через ИИ-агента уже в декабре 2025 года. Агент способен изучать информацию о продуктах, собирать корзину и переходить к оформлению заказа буквально в 1 клик. Алиса способна даже проанализировать фотографии для поиска аналогов и, по данным компании, уже экономит пользователям в среднем 25% стоимости (около 6 тыс. руб. за покупку). Свыше 3500 ритейлеров уже подключены к этой системе.

• Сбер ГигаЧат

Банк пошел дальше классического чат-бота, представив ИИ-помощника, который действует от лица пользователя (action-агент). Он не просто советует товары под бюджет, сравнивая характеристики и отслеживая доставку, но и оплачивает их через бесшовную интеграцию со SberPay.

• Маркетплейсы

Ozon разрабатывает собственного ассистента на базе LLM, который должен принести платформе до 5% оборота уже в течение 1−2 лет. Wildberries тестирует персонального помощника для подбора подарков и сравнения товаров. Avito закладывает бюджет в 10 млрд рублей на развитие диалогового AI.

На пути к «agent-to-agent» сделкам стоят два барьера, характерных и для России:

1. Правовая чистота: с 1 января 2025 года российским компаниям запрещено учитывать в налоговой отчетности расходы на рекламу с нарушениями законодательства. В условиях недоступности западных инструментов аналитики (Google Ads частично приостановлен), чистые транзакционные данные от AI-агентов становятся единственным легальным якорем для отчетности.

2. Дефицит доверия: глобальная статистика о боязни мошенничества (53.9%) коррелирует и с российскими реалиями, объясняя, почему 55% пока не готовы к полному автономному кошельку. Доверие между агентами должно строиться на предсказуемости: чёткие KPI доставки, каталоги в реальном времени, доступные API.

Подготовка к автономным сделкам начинается не с закупки суперкомпьютера, а с ревизии собственных данных.

1. Машиночитаемые данные как актив: AI не видит баннер — он анализирует метаданные: структурированное описание, точные спецификации, актуальные условия возврата. Чем прозрачнее оффер для AI, тем выше приоритет при ранжировании.

2. Человеческий фактор как защитный ров: пока агенты штурмуют ценовые категории (одежда, косметика, техника), сфера эмоций и вкуса (высокомаржинальный премиум) остаётся территорией человека. Брендам следует чётко сегментировать ассортимент на «агентопригодный» (с чёткими сравнениями) и «эксклюзивный», куда алгоритмам вход воспрещён.

Сценарий «агент против агента» в России случится не тогда, когда мы придумаем технологию, а когда покупатель массово нажмёт кнопку «Доверяю».

ИИ ищет разумное, удобоваримое и чёткое. Бренд, который не говорит с ним на понятном языке, просто исчезает из уравнения покупки. Начните с малого: приведение собственного каталога в машиночитаемый вид. Это первый шаг к тому, чтобы сделка «агент против агента» перестала быть угрозой и превратилась в управляемый канал продаж.

Наши эксперты проведут бесплатный аудит вашего сайта и выдадут персонализированный план — с приоритетными задачами и сроками реализации. Свяжитесь с нами.