🤖 Только 43% россиян готовы доверить ИИ выбор покупок

Лишь 43% россиян готовы полагаться на искусственный интеллект при выборе товаров и услуг. Такие данные приводит НАФИ. Уровень доверия к ИИ заметно различается в зависимости от сферы и социально-демографической группы.

Наибольшее доверие алгоритмы вызывают в сфере развлечений — здесь ИИ готовы слушать 21% опрошенных. Также россияне относительно спокойно относятся к рекомендациям при выборе непродовольственных товаров, таких как одежда и электроника (14%).

Гораздо меньше доверия технология вызывает в туризме (12%) и особенно в выборе продуктов питания (7%). В чувствительных областях — образовании, финансах и медицине — на ИИ полагаются не более 7% респондентов.

При этом 22% опрошенных принципиально не готовы доверять ИИ выбор товаров. Чаще всего такую позицию занимают люди с высоким уровнем материального благополучия — среди них доля скептиков достигает 30%.

В то же время почти половина россиян (49%) положительно воспринимают рекомендации, сформированные ИИ. Главные причины — удобство, экономия времени и ощущение персонализации. Наиболее благожелательно к алгоритмам относятся молодые люди в возрасте 25–34 лет (37%) и респонденты с высшим образованием (43%).

Скорее отрицательно ИИ оценивают 17% опрошенных, главным образом из-за опасений навязчивой рекламы и сомнений в точности рекомендаций. Больше всего скептиков среди россиян старше 55 лет — 29%.

С рекомендациями ИИ при выборе товаров и услуг в интернете сталкивался каждый второй россиянин (51%). Из них 13% видят такие советы почти ежедневно, 16% — несколько раз в неделю, а 22% — лишь изредка. При этом 7% заявили, что никогда не встречали подобных рекомендаций, а 27% не обращают внимания на то, что они сформированы искусственным интеллектом.

Wildberries открыл виртуальную примерочную для всех клиентов

Wildberries сделал виртуальную примерочную доступной для всех пользователей. Сервис позволяет «примерить» одежду прямо на собственном изображении, не выходя из дома.

С сентября 2025 года функция работала в тестовом режиме для части аудитории. За это время команда Wildberries доработала и дообучила ИИ-алгоритмы, чтобы повысить точность примерки.

Теперь система лучше учитывает особенности фигуры, корректно отображает посадку вещей, фактуру тканей и поведение материалов в движении.

В 2026 году онлайн-примерку также начали внедрять Lamoda и «Яндекс Маркет» в сервисе Ultima. Ранее аналогичное решение запускал ЦУМ.

Как роботы нового поколения меняют склад

Роботы следующего поколения меняют склад не как «дорогую игрушку», а как рабочий инструмент для роста бизнеса. Это уже не простые тележки и не жёстко запрограммированные машины. Современные складские роботы умеют ориентироваться в пространстве, подстраиваться под загрузку и работать рядом с людьми, ускоряя ключевые операции селлера.

Для селлеров это означает меньше ручного труда, меньше ошибок и выше оборачиваемость товаров — без необходимости полностью перестраивать склад.

Что это даёт:
• Быстрее сборка и отгрузка заказов в пиковые периоды
• Снижение зависимости от персонала и текучки
• Масштабирование склада без пропорционального роста затрат
• Более стабильные SLA для маркетплейсов

В выигрыше оказываются те, кто выбирает решения «под ключ»: железо + софт + управление, а не разрозненные автоматизации.

Яндекс Маркет тестирует персонализированную рекомендательную ленту на базе ИИ

Яндекс Маркет запустил новую функцию — персонализированную рекомендательную ленту с использованием технологий искусственного интеллекта. На данный момент сервис, вероятно, находится на стадии тестирования, так как публичных анонсов о запуске функции не было.

Новая возможность позволяет пользователям самостоятельно формировать ленту рекомендаций. Для этого на главной странице под рекламным баннером необходимо нажать кнопку «+Создать» и указать, какие категории товаров должны отображаться в ленте. После этого система начинает подбирать предложения в соответствии с заданными параметрами.

При необходимости пользователь может в любой момент вернуться к стандартным настройкам рекомендательной ленты, переключившись в раздел «Для вас».

Робот K2 от KEPLER начал работу на реальном производстве SAIC-GM

Компания KEPLER опубликовала новое видео, в котором показала запуск своего робота K2 в промышленную эксплуатацию на заводе SAIC-GM.

Робот проходит пилотирование в подразделении умной логистики: он перемещает контейнеры на flow-стеллажах, использует автономную навигацию и сканирование кодов для транспортировки материалов.

На кадрах — не демонстрационная зона, а действующее производство. K2 работает рядом с сотрудниками завода и встроен в реальные операционные процессы. 🤖

Ring показал ИИ для поиска собак — и напугал зрителей Супербоула

Одной из самых обсуждаемых реклам Супербоула стал ролик Ring — бренда камер видеонаблюдения, принадлежащего Amazon. Компания представила ИИ-функцию для поиска пропавших собак.

Механика простая: пользователь загружает фотографию питомца в приложение, после чего алгоритм ищет совпадения по всей сети камер Ring в округе.

Почти сразу рекламу обвинили в создании потенциальной платформы для слежки. Критики указывают, что нет технических гарантий, которые бы исключали использование такого ИИ для отслеживания людей. Несмотря на заявления Ring о добровольном обмене данными, остаются риски утечек и взломов — а значит, и несанкционированного наблюдения.

FedEx внедряет робота для разгрузки фур: «physical AI» в логистике взрослеет 📦🤖

FedEx разворачивает автономную систему разгрузки трейлеров (Berkshire Grey). Это важный маркер: AI в логистике уходит из презентаций в самые грязные и дорогие операции.

Почему это важно для e‑com
- разгрузка — узкое горлышко: скорость входа = скорость всей сети ⏱️
- безопасность и стабильность становятся KPI, а не «приятным бонусом» 🦺
- автоматизация выигрывает там, где хаос: разные коробки, разный вес, разная форма

Где здесь место агентам
- планирование потоков: куда и когда направлять трейлеры/смены 🗺️
- прогноз заторов и перераспределение ресурсов до того, как «встанет склад» 📊
- инциденты: triage, SLA, сообщения команде и клиентам 📩

Мини‑практика (10 минут)
Составьте список из 5 «узких мест» в вашей логистике (приёмка, упаковка, возвраты…). Именно там AI даёт максимальный ROI.

Суд отменил штраф ГИБДД в 300 тыс. рублей для робота-курьера «Яндекса»

ГИБДД пыталась оштрафовать компанию «Яндекс» на 300 000 рублей за движение робота-курьера по тротуару, но суд отменил это решение.

В марте 2025 года ровер сервиса «Рободоставка» (входит в группу «Яндекса») двигался по тротуару. Инспекторы посчитали, что он создал помеху пешеходам, вынудив их выйти на проезжую часть. На этом основании компанию привлекли к ответственности по статье 12.33 КоАП РФ и выписали штраф.

Однако при рассмотрении жалобы суд установил, что робот не подпадает под определение транспортного средства по действующим нормам закона. Кроме того, понятие «помеха» предполагает физическое препятствие, которое заставляет пешеходов останавливаться или изменять траекторию движения.

Изучив видеозапись, суд отметил, что робот двигался по краю тротуара, заранее останавливался при приближении людей и не блокировал проход. На этом основании ранее вынесенное постановление было отменено.

Кто уже в Max, подписывайтесь: https://max.ru/ecom_future

📦 Gather AI привлёк $40 млн на «physical AI» для складов
Компания Gather AI привлекла $40 млн, чтобы масштабировать платформу компьютерного зрения для складов и логистики — она помогает повышать точность учёта, видимость запасов и снижать потери из‑за «слепых зон» в инвентаризации.

Почему это важно: на складах чаще всего ломается не «роботика», а данные: где товар, сколько его и в каком статусе. Physical AI закрывает этот разрыв.

👉 Мини‑практика: выберите 1 участок склада, где инвентаризация «плывёт» (приёмка/возвраты/пересорт) и измерьте цену ошибки (время, списания, SLA) — это точка, где AI даёт быстрый ROI.

Кто уже в Max, подписывайтесь: https://max.ru/ecom_future

🧠 Criteo запустила сервис рекомендаций для AI‑шопинг‑ассистентов (agentic commerce)
Criteo представила Agentic Commerce Recommendation Service — инфраструктуру рекомендаций для AI‑ассистентов, которая опирается на «коммерческие» сигналы поведения покупателей, а не только на описания товаров.

Почему это важно: если витрина смещается в сторону AI‑ассистентов, выигрывают каталоги и бренды, которые понятны машине и подтверждены реальными сигналами спроса.

Кто уже в Max, подписывайтесь: https://max.ru/ecom_future

🧠 Alibaba выпустила open‑source модель RynnBrain для робототехники
Alibaba (DAMO Academy) представила RynnBrain — открытую AI‑модель для «physical AI», которая помогает роботам понимать окружение: картировать объекты, предсказывать траектории и навигировать в сложных пространствах.

Почему это важно: «мозги» для роботов становятся доступнее — это ускоряет внедрение автоматизации в складах и логистике.

👉 Вывод для селлера: роботизация быстрее всего окупается там, где больше всего хаоса (приёмка, возвраты, упаковка, сортировка, пересчёт). Если у вас есть такой «узкий участок» — начинайте с него.

Кто уже в Max, подписывайтесь: https://max.ru/ecom_future

🧠 AI в маркетинге 2026: агентные сценарии и сдвиг в поиске
Adweek собрал ключевые тренды: рост agentic‑AI, изменения в поиске и рекомендации, а также дискуссию о том, как реклама в AI‑интерфейсах меняет доверие к «ответам».

Почему это важно: если покупка начинается в диалоге с AI, витрина и реклама станут частью одного потока — и борьба пойдёт за «первую рекомендацию».

👉 Вывод для селлера: усиливайте каталожные сигналы и доверие (атрибуты, отзывы, UGC) — именно их AI‑ассистенты используют для выбора.

Кто уже в Max, подписывайтесь: https://max.ru/ecom_future

Гуманоид для склада: Geek+ показала робота Gino 1

Компания Geek+ представила Gino 1 — своего первого универсального гуманоидного робота, созданного специально для работы на складах. Разработчики позиционируют его как решение для выполнения широкого спектра ручных операций в логистике.

Робот работает на базе системы Geek+ Brain, обученной на больших массивах логистических данных и симуляциях. Задача — приблизить выполнение складских операций к уровню человека и обеспечить стабильность в промышленной среде.

Аппаратная часть полностью разработана внутри компании (full-stack in-house). В оснащение входят:

* многокамерная система зрения Multi-eye vision,
* трёхпалая манипуляторная кисть,
* две руки с контролем усилия (force-controlled dual arms),
* готовность к масштабному производству и внедрению.

В основе управления — архитектура VLA (Vision-Language-Action) с моделью «быстрого и медленного мышления» для принятия решений разной сложности и скорости.

По заявлению Geek+, Gino 1 способен выполнять сложные складские операции с промышленной стабильностью и со временем повышает эффективность за счёт накопления данных.

Может ли один робот заменить всех сотрудников склада? Полностью — вряд ли. Но в стандартизированной и частично структурированной среде, при обучении на реальных warehouse-данных, такой сценарий уже выглядит практическим, а не футуристичным.

Gino 1 — это не абстрактный «робот будущего», а ставка на склады как первый по-настоящему массовый рынок для гуманоидных машин.

🧠 Claude получает доступ к данным сайта: WordPress выпустил официальный connector
WordPress.com запустил коннектор для Claude (Anthropic): ассистент может отвечать и анализировать контент, опираясь на данные вашего сайта, а не на общие «оценки».

Почему это важно: бренд‑контент и база знаний превращаются в интерфейс для AI‑ассистентов — это влияет на поддержку, продажи и SEO‑видимость.

👉 Вывод для селлера: соберите «единый источник правды» (FAQ, условия, характеристики, доставку) и обновляйте его регулярно — это снижает нагрузку на поддержку и повышает доверие.

Кто уже в Max, подписывайтесь: https://max.ru/ecom_future