Қазақстандағы бөлшек сауда ауқымды технологиялық трансформация қарсаңында. Бірнеше жыл бұрын жасанды интеллект ірі желілер үшін экзотикалық ретінде қабылданса, бүгінде ол күнделікті бәсекелестік құралына айналуда. Қазақстандық бөлшек сауда әлемдік трендтермен қаншалықты сәйкес келеді және бизнес қандай процестерді автоматтандырады? – дейді Sonotive компаниясының бас директоры Иван Коновалов. Бөлшек саудадағы жаһандық AI нарығы сенімді динамика көрсетіп қана қоймайды, сонымен қатар саланың ландшафтын өзгертеді - сондықтан Retail 5.0 тұжырымдамасы дамудың жаңа кезеңі үшін пайда болды. Сарапшылардың пікірінше, 2030 жылға қарай бөлшек саудадағы AI сегментінің жаһандық өсімі 164,74 миллиард долларға жетеді. Қазақстан нарығы жаһандық трендтерді ұстанады, бірақ өзіндік ерекшеліктері бар. Сарапшылар атап өткендей, Қазақстанда AI жаһандық нарықтарға қарағанда, негізінен аналитика, маркетинг, тұтынушыларға қызмет көрсету және операциялық процестерге қарағанда таңдаулы және біртіндеп енгізілуде. Тұтынушылардың осы құралға деген сенімінің динамикасы назар аударарлық. Nielsen IQ сарапшылары 2026 жылдың бірінші тоқсанында 1,4 мың адам арасында зерттеу жүргізді. Алматыдан, Астанадан, Ақтөбеден және Шымкенттен келген респонденттерге сәйкес, қазақстандық тұтынушылардың 40%-ы сатып алу кезінде жасанды интеллект ұсыныстарына сенеді, ал онлайн сатып алушылардың 24%-ы күнделікті сатып алуды автоматтандыру үшін AI құралдарын пайдаланады. Шамамен 20% брендті таңдауға, өнім сипаттамаларын қарауға және салыстыруға, ал 12% әртүрлі дүкендердегі бағаларды салыстыруға AI-ға сенуге дайын. Дегенмен, қазақстандық бөлшек сауданы цифрландыру деңгейі біркелкі емес. Елімізде 40 мыңға жуық шағын азық-түлік дүкені болса, оның 17 мыңнан сәл астамы (43%) ғана автоматтандырылған. «Ыңғайлы дүкендерді» автоматтандыру бойынша жетекші қалалар: Алматы (69%), Астана (67%), Шымкент (60%), Атырау (58%) және Павлодар (57%). Бөлшек саудада AI көмегімен шешіліп жатқан міндеттердің ауқымы банальды ұсыныстар жүйесінің шеңберінен әлдеқайда асып түседі. Негізгі мүмкіндіктерге мыналар жатады: - сұранысты болжау және қорларды басқару. Бұл ең сұранысқа ие аймақ болуы мүмкін. AI алгоритмдері қойма толтыруға тапсырыстарды автоматты түрде генерациялай отырып, тарихи сатылым деректерін, маусымдық және аймақтық сипаттамаларды талдайды. Тәжірибе көрсеткендей, болжамдардың дәлдігі кіріске тікелей әсер етеді: сөредегі тауарлардың қолжетімділігінің тіпті 3-4%-ға төмендеуі ай сайын миллиондаған доллар шығынға әкеледі. — Компьютерлік көру және трафикті талдау. Сауда алаңдарында орнатылған AI камералары келушілер ағынын талдайды, тұтынушылардың жынысы мен жасын анықтайды, қанша адам дүкенге кіргенін, қанша адам кассаға жеткенін және қаншасы сатып алғанын бақылайды. Ташкенттік стартап жасаған TASS Vision шешімдері қазірдің өзінде Қазақстанның 10 еліндегі 2000-нан астам дүкенде орнатылған. — «Ақылды дүкендер». 2025 жылы Yandex Qazaqstan «Smart Store» жобасын іске қосты – компьютерлік көру негізінде операциялық басқаруды автоматтандыру жүйесі, ол сауда алаңының цифрлық егізін құрады. Компанияның пікірінше, енгізу операциялық тиімділікті 30%-ға арттырып, айналымды кем дегенде 2%-ға арттыруды қамтамасыз ете алады. — Жабдықтауды өңдеуді автоматтандыру. AI негізіндегі шешімдер фотосуреттердегі шот-фактуралар мен түбіртектерді таниды, элементтерді элементтермен салыстырады және деректерді автоматты түрде енгізеді, жеткізуді өңдеу уақытын бес есеге дейін қысқартады. — Динамикалық баға белгілеу және жарнамалық оңтайландыру. AI сұраныс пен маусымдық талдау негізінде бағалар мен жеңілдіктерді жасауға көмектеседі, командалардың ауыртпалығын алып тастап, нарықтағы өзгерістерге тезірек жауап беруге мүмкіндік береді. — Қызметкерлерге арналған AI жаттықтырушылары. Кадрларды оқыту және бейімдеу үшін генеративті модельдер мен үлкен тілдік жүйелер көбірек қолданылады. Халықаралық тәжірибе саланың қай бағытқа бет алғанын көрсетеді: Apple бөлшек сауда дүкендеріндегі сату серіктестерін оқыту және қолдау үшін AI көмекшісі Асаны орналастырды, ал Walmart орталықтандырылған түрде ондаған мың қызметкерлерді өз жұмысында AI-ны қолдануға үйретеді. Жергілікті мысалдардан Қазақстанның инвестициялық порталында корпоративтік оқыту, жалдау және персоналды бағалау мәселелерін шешетін генеративті AI, виртуалды шындық және дауыстық талдау негізіндегі цифрлық қызметкер – «Айгүл» виртуалды көмекшісін әзірлеу жобасының сипаттамасы бар екенін атап өтеміз. — AI кеңесшілері. AI негізіндегі шешімдер тек сату персоналын оқытып қана қоймайды, сонымен қатар өз функцияларын дербес орындай алады. Plitonit брендімен жұмыс істейтін құрылыс материалдарын өндіруші MC Bauchemi дилерлік пункттерде камерамен, микрофонмен және динамикпен жабдықталған дисплейі бар дүңгіршек форма-факторында AI кеңесшілерін орнату жобасын жүзеге асыруда. «Ақылды дүңгіршек» сатып алушыны тауарды таңдаудан бастап, сатып алуды жүзеге асыруға дейінгі барлық жолдармен бірге жүреді. Бөлшек саудаға AI енгізу бір реттік оқиға емес, көп сатылы процесс. Кәсіби көзқарас үш негізгі қадамды қамтиды. — Кәсіпкерлік проблеманы тұжырымдау. Мұның бәрі технологияны немесе сатушыны таңдаудан емес, біз қандай мәселені шешіп жатырмыз: сұранысты болжау, қорларды оңтайландыру, жылжытуды жекелендіру деген сұрақтан басталады. Сарапшылар атап өткендей, «AI-ның әрбір іске асырылуы гипотезаны орнатудан және тиімділік өлшенетін көрсеткіштерді таңдаудан басталады». — Ұшқыш және A/B тестілеу. Гипотезаны таңдағаннан кейін команда тапсырыс берушімен бірге іске асыруға дейін және кейін нақты айырмашылықты көру үшін A/B тестін жүргізеді. Бұл кезең деректердің шектеулі көлемі бойынша алгоритмдердің өнімділігін тексеруге және масштабтау алдында тәсілді реттеуге мүмкіндік береді. Деректер архитектурасы, үлгі өнімділігін бақылау, параметрлерді тексеру және алгоритмдердің этикалық шолуы сияқты процестер алдын ала жобалануы керек. — Масштабтау және интеграциялау. Бұл кезеңде шешім барлық бизнес-процестерге қолданылады және бар АТ инфрақұрылымымен - ERP, WMS, CRM жүйелерімен біріктіріледі. Кейбір қазақстандық бөлшек саудагерлер модульдік тәсілді таңдайды: олар тұтастай технологиялар жиынтығын емес, жеке модульдерді – мысалы, ассортиментті басқарудың ақылды жүйесін енгізеді. Айқын артықшылықтарға қарамастан, AI автоматтандыру жолы күрделі қиындықтарға толы. Негізгі кедергілердің қатарында: - Қаржылық шектеулер. Іске асыру құны маңызды рөл атқарады, әсіресе АТ бюджеттері шектеулі орта және шағын бизнес үшін. — АТ шешімдерінің бизнес интеграциясының күрделілігі. Автоматтандыруды жеке өмір сүретін оқшауланған қондырма ретінде қарастырмауымыз керек. Әдетте, AI технологияларын енгізу қалыптасқан процестерді қайта қарауды, кейде жұмысты толығымен қайта құруды талап етеді, оған бәрі бірдей дайын емес. — Құзыреттердің болмауы. Осы саладағы білімнің қарқынды өсуіне қарамастан, компанияларда білікті кадрлар жиі жетіспейді. Басқа типтік мәселелерге мыналар жатады: деректер сапасының төмендігі, басшылық пен қызметкерлер тарапынан сенімсіздік және өнімділікті бағалаудың жалпы қабылданған әдістерінің болмауы. AI құралдарының іскерлік тиімділігі сандармен анық көрсетілген. Yandex Qazaqstan мәліметінше, Smart Store-ды енгізу тауарлық-материалдық қорларды бақылаудың 99,9% дәлдігіне қол жеткізуге, шығындарды азайтуға және тұтынушылар тәжірибесін жақсартуға көмектеседі. Операциялық тиімділік 30%-ға, ал айналым кемінде 2%-ға артады. Халықаралық мысалдар одан да әсерлі. Осылайша, H&M AI болжауының арқасында қорларды 1,7 миллиард долларға оңтайландырды. Walmart нақты уақытта тауарлық-материалдық қорларды бақылау үшін машиналық оқытумен компьютерлік көруді қолдана отырып, танымал өнімдердің тапшылығын 16% қысқартты. Сонымен қатар, біз AI кеңесшілері, мысалы, MC Bauchemi жобасының мысалында, саладағы ең ауыр мәселелердің бірін - желілік кадрлардың ауысуын шеше алатынын атап өтеміз. Бөлшек саудада ол 98% жетуі мүмкін, сондықтан цифрлық шешімдер негізгі функционалдылыққа қосымша, жаңа қызметкерлерді оқыту және жұмысқа қабылдау шығындарын айтарлықтай үнемдейді. Жасанды интеллект қазірдің өзінде бөлшек сауданың даму тенденцияларын анықтауда. Сұранысты болжау және компьютерлік көруден бастап персоналға арналған AI жаттықтырушыларына дейін AI барлық желілік емес дүкен процестеріне еніп, оларды ашық, басқарылатын және тиімді етеді. Сонымен қатар, алдағы үш жылда сарапшылар жаңа кезеңді – агенттік барлау кезеңіне өтуді күтуде. Жаһандық динамикаға ілесу және әлеуетті артықшылықтарды жіберіп алмау үшін қазақстандық бөлшек сауда үшін цифрлық трансформацияның қазіргі кезеңінен сәтті өту маңызды. Атап айтқанда, сарапшылардың болжауынша, алдағы бес жылда AI аналитикасы компанияларға маржаның 10-15%-ға өсуі мен өсу қарқынында артықшылық береді. AI автоматтандырудан максималды тиімділікке қол жеткізу үшін мынаны түсіну маңызды: интеграцияның сәттілігі алгоритмдердің күрделілігімен емес, дайындық сапасымен анықталады: бизнес тапсырмаларының нақты тұжырымы, сауатты пилоттық және белгіленген жұмыс үлгілерін өзгертуге дайын. Бөлшек сауда 5.0 дәуірінде неғұрлым технологиялық «чиптерге» ие болған адам емес, деректерді бәсекелестік артықшылықтарға айналдыруды білетін адам жеңімпаз болады.