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.
Экосистемы против одиночек
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.
Доверие и риск
На пути к «agent-to-agent» сделкам стоят два барьера, характерных и для России:
- 01 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.
- 02 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.
К чему готовиться брендам
Подготовка к автономным сделкам начинается не с закупки суперкомпьютера, а с ревизии собственных данных.
- 01 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.
- 02 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.
Читайте также
Заключение
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.