Пока собственники сетей считают, что ИИ — это «игрушка для стартапов», они теряют деньги каждый день. Просто потому что алгоритмы работают дешевле, чем штат из 10+ человек. А еще потому что они не болеют, не уходят в декрет, не "забывают из за запары" и не склонны к эмоциональному выгоранию.

Кого заменяют прямо сейчас:

1. Товароведы и закупщики младшего звена. Люди вручную сводят остатки, прогнозируют спрос «ну примерно» или "я так чувствую", заказывают новые SKU, превращающиеся в неликвид, или наоборот - создают OOS по А категории, не контроля динамику оборачиваемости. Стоимость замены через ИИ-систему прогнозирования спроса + интеграция с 1С = 15-30 к/мес против 60-80 к зарплаты × количество сотрудников.

2. Мерчандайзеры и ТП. Можно продолжать ездить по точкам, проверять планограммы, фотографировать полки, составлять отчеты (часто - формальные). А можно обуздать "компьютерный глаз" и методы сбора и синхронизации данных за копейки, минуя 80-100 к на единицу сотрудника+ ГСМ + амортизация авто. Ровно также, как и в моменте выявлять кражи и обнаруживать нарушение регламентов и стандартов (что при хорошем сценарии тоже должно сказаться на ФОТ, т.к. если по уму, то это должно сидеть в KPI).

3. Маркетологи-аналитики / копирайтеры / продюссеры / smm / seo. Дизайнеры первые ощутили ветер в карманах. Остальные, собирая данные из разных источников, строя отчеты в Excel за несколько дней, пытаясь понять, почему упали продажи в конкретном районе, очухиваются только сейчас. А в это время BI-системы с ИИ-аналитикой стоят 10-20 к/мес против 90-120 к зарплаты за одного из отдела вечно креативных. И видят проблему не через месяц в отчете, а сегодня утром, пуша тебе вместо "доброе утро" строгое: «В магазине №5 падает трафик, причина — перекрытие дороги на ремонт в радиусе 1 км».

4. Первая линия поддержки / отделы заботы о клиентах / call-центры Не, у нас уже, разумеется, вшита под кожу музычка из горячих линий, и даже "оставайтесь на линии, сейчас уточню" будто-бы не бесит никого. Однако даже не самый умный чат-бот, интегрированный с базой товаров и заказов, стоит 5-10 к/мес против фонда оплаты труда целого подразделения. А резалт тот же самый, только быстрее (может так и SLA перестанет быть нецензурной метрикой).

А теперь, снова взяв за пример retail с 10-ю ТТ по городу, давайте посадим теорию на математику: 1. Убрал 2 лишних товароведа/закупщика + 1 аналитика + сократил колл-центр на 50% = экономия ~250-300к/мес. 2. Затраты на софт и интеграцию: ~70к/мес. 3. Прибыль в кармане: ~2,1-2.7 млн. в год. Только на линейном стафе.

Но есть те, кого пока полноценно заменять = стрелять себе в колено. ИИ не заменит директора по развитию, масштабирующего сеть до федерального уровня. Не заменит того, кто договаривается с арендодателями и дальше буквально строит новые ТТ. Не заменит РОПа, собирающего команду тех, кто делает кассу словами через рот.

Российский рынок ушлый. Задумайтесь вот о чем: Пока вы считаете это все игрушкой для зумеров, ваш конкурент может уже сейчас юзает ИИ, чтобы дальше демпинговать на том поле, где вам еще вчера было комфортно.