Прорывные платформы искусственного интеллекта меняют подходы к принятию решений в сфере товаров народного потребления.

Если и есть какая-то тема, определяющая ИИ в 2025 году, то это ускорение. Фактически, темпы развития не просто увеличились, а выросли в геометрической прогрессии. В этом году отрасль стала свидетелем решения задач, которые просто были невыполнимы с помощью моделей предыдущего поколения, таких как модели с расширенными возможностями (LLM), расширяющие границы математического мышления, генерация работающих программных интерфейсов на основе текстовых запросов и создание длинных видеороликов по одному запросу. То, что когда-то было лишь фантазией, теперь стало реальностью.

Эти прорывы не просто подняли потолок производительности ИИ. Они повысили ожидания во всей экосистеме программного обеспечения, особенно в таких отраслях, как производство потребительских товаров, где фрагментация данных, разрозненные системы и ручные рабочие процессы долгое время замедляли принятие решений. Внедрение ИИ в сфере потребительских товаров уже находится на высоком уровне, и 89% брендов использовать его регулярно.

В 2025 году все изменилось. Устаревшие инструменты, которые когда-то работали, больше не могли справляться с объемом и скоростью принимаемых сегодня решений. Командам нужны интеллектуальные платформы, способные анализировать разрозненные данные, автономно выявлять закономерности и обеспечивать эффективное планирование. Этот императив определил новый базовый уровень: теперь каждый инструмент должен быть изначально разработан для работы с искусственным интеллектом.

Эпоха ожиданий от платформы: почему каждый инструмент для товаров народного потребления теперь должен быть изначально разработан для работы с искусственным интеллектом.

Одной из самых неожиданных тенденций этого года стало то, как быстро ожидания клиентов догнали технологический прогресс. Это не было постепенным изменением, как ожидалось; это произошло мгновенно.

Сегодня клиенты ожидают от компаний большего объема выпускаемой продукции, более быстрого выпуска и превращения ее в взаимосвязанные комплексные рабочие процессы, удобные в использовании. Для брендов товаров повседневного спроса это означает переход от автономных инструментов для торговли, ценообразования и управления спросом к платформам, использующим искусственный интеллект, где планирование рекламных акций, ценообразование, управление скидками и аналитика после мероприятий объединены в одном месте, а не в разрозненных системах.

В сфере товаров повседневного спроса операторы уже убедились, как ИИ расширяет возможности людей, стоящих за их рабочими процессами. Современные системы могут анализировать целые электронные таблицы и выявлять закономерности за считанные секунды, создавать структурированные презентации для клиентов, соответствующие правилам бренда, и автоматически формировать панели мониторинга, которые напрямую интегрируются с существующими инструментами продаж и финансов — и все это в рамках единого интерфейса.

Недавние исследования покупателей показывают за% 90 Сейчас все отдают предпочтение программному обеспечению со встроенным ИИ, и эта тенденция быстро набирает обороты в сфере товаров народного потребления. Команды хотят унифицированных рабочих процессов, объяснимых результатов, автоматизированной поддержки планирования и меньшего количества инструментов для управления. По сути, ИИ перестал быть просто функцией; он становится операционной системой для принятия оперативных решений.

Почему 2026 год станет годом, когда ИИ наконец освоит анализ данных

Если бы 2025 год был о мультимодальные прорывыВ 2026 году основное внимание будет уделено чему-то более тихому, но более значимому: математике и структурированному мышлению.

Несмотря на весь прогресс, современные модели... все еще ненадежный Когда дело доходит до многоэтапных вычислений, статистического анализа и точной интерпретации данных, к счастью, проводятся исследования, направленные на повышение математических и аналитических возможностей моделей. Когда это удастся, откроются долгожданные возможности для их применения.

В компаниях, производящих товары народного потребления, это будет применяться следующим образом:

• Автоматизированное прогнозирование, которому они могут доверять. – системы, которые генерируют еженедельные и рекламные прогнозы объемов продаж для каждой комбинации SKU-ритейлер, с четкими диапазонами достоверности и возможностью точно отслеживать, какие факторы повлияли на количество проданных товаров.
• Моделирование сценариев маржи в реальном времени – инструменты, позволяющие отделам выручки, продаж и финансов мгновенно увидеть, как изменения цен, глубины скидок или объема расходов розничного продавца влияют на валовую прибыль и рентабельность инвестиций в торговлю до утверждения плана.
• Анализ эластичности продвижения, изложенный простым языком. – пояснения типа «более 10% скидка у этого ритейлера, вероятно, приведет к увеличению объема продаж на 6-8%, но к увеличению маржи всего на 2-3%», вместо непрозрачных коэффициентов.
• Оптимизация торговых планов, ограничений поставок и изменчивости розничных продавцов. – рекомендации, учитывающие пересекающиеся рекламные акции, размещение товаров на полках, ограниченный ассортимент и правила каждого розничного продавца, чтобы команды видели наиболее осуществимый план, а не только теоретический.
• Рекомендательные письма, которые действительно надежны. – Рейтинг «лучших из следующих» вариантов рекламных календарей, ценовых изменений и перераспределения инвестиций, которые команды могут принять, скорректировать или отклонить, с прозрачным обоснованием каждого предложения.

Этот прорыв не только улучшит искусственный интеллект, но и поможет организациям переосмыслить ключевые бизнес-решения, сделав сложные финансовые и рекламные компромиссы видимыми, проверяемыми и воспроизводимыми в единой среде планирования.

Использование ИИ в операционной деятельности становится повсеместным: теперь каждый отдел — это отдел ИИ.

Долгие годы «AI Ops» было скорее модным словом, чем реальной практикой. В 2025 году это стало нормой не потому, что компании внезапно заинтересовались этой аббревиатурой, а потому, что инструменты настолько значительно улучшились, что каждый отдел нашел им множество применений.

В настоящее время большинство ведомств используют эффективные приложения искусственного интеллекта во всех секторах своей рабочей силы.

Группы по работе с клиентами используют ИИ для предложения решений по заявкам. Специалисты по маркетингу используют ИИ для конкурентного анализа и создания предварительных вариантов текстов. Отделы продаж используют ИИ для генерации исходящих сообщений и проведения исследований.

Компании, масштабирующие генеративный ИИ, будут повысить производительность во всех областях деятельностиИскусственный интеллект не заменит эти ключевые профессии; он их усовершенствует.

Что это значит для планирования торговли: люди + ИИ, а не люди против ИИ.

Одним из наиболее наглядных примеров применения этих достижений является планирование торговых операций в сфере товаров народного потребления, области, исторически ограниченной собственной сложностью.

Команды обладают обширными знаниями о своем бизнесе, но им не хватает времени и единых данных. Именно поэтому инвестиции в платформы управления торговыми акциями (TPM) или оптимизации торговых акций (TPO), использующие искусственный интеллект и способные анализировать разрозненные данные, автоматически генерировать варианты и внедрять объяснимые рекомендации, стали необходимым условием для конкурентоспособного планирования торговых операций.

Автоматизация должна генерировать варианты, а окончательные решения должны принимать люди. На практике это означает использование инструментов планирования торговых операций с поддержкой ИИ для:

• Запускайте тысячи рекламных и маркетинговых сценариев за считанные минуты.
• Эластичность поверхностного продвижения и ограничения предложения простым языком, и
• Разработайте конкретные рекомендации по планированию, которые отделы по доходам, продажам и финансам смогут совместно рассматривать и дорабатывать.

Независимо от размера компании, не существует единой математической или статистической формулы для создания оптимальных рекламных планов, поскольку на результат акции могут влиять тысячи факторов, от размера и сроков скидок до правил розничных продавцов, конкурентной активности и ограничений поставок. Искусственный интеллект заполняет этот пробел, чтобы соответствовать каждой уникальной рекламной акции. Тем не менее, люди должны устанавливать цели, управлять взаимоотношениями и проверять предположения ИИ, поскольку только они могут обеспечить бизнес-логику, которую ИИ не может предоставить. Для большинства компаний, производящих товары народного потребления, следующим шагом является отказ от устаревших электронных таблиц и точечных решений и стандартизация планирования торговых операций на основе системы TPM/TPO, разработанной специально для ИИ, которая может интегрироваться с существующими источниками данных и рабочими процессами.

Этот процесс позволяет превратить планирование торговых операций в совместную работу, не заменяя субъективные оценки автоматизацией, а расширяя возможности автоматизации. Вырваться вперед смогут те организации, которые будут рассматривать планирование торговых операций с использованием ИИ как основную инфраструктуру, а не как эксперимент: предоставляя платформу, изначально разработанную на основе ИИ, каждому менеджеру по работе с клиентами и росту доходов, а также делая циклы проверки, корректировки и обучения с участием человека стандартной частью цикла планирования.

Формирование доверия к решениям ИИ: объяснимость имеет решающее значение.

Самая большая проблема при внедрении ИИ для принятия важных решений, будь то торговые или иные, — это доверие. Не слепое доверие, а обоснованное доверие.

При разработке функций ИИ разработчикам необходимо напрямую спросить пользователей, какие предварительные условия должны быть соблюдены, чтобы доверять результатам работы ИИ. Ответы могут варьироваться от оценок достоверности и сводок тенденций до этапов рассуждений и явных ограничений модели.

Хорошие продукты на основе ИИ не скрывают от пользователей свои рассуждения. Они их демонстрируют.

Объясняемость результатов определит победителей в следующую эру корпоративного ИИ, поскольку без нее ни одна организация не сможет превратить полученные данные в практические действия.

Необходимый для 2026 года лидерский образ мышления: сначала исследование, потом диктат.

В предстоящем году крайне важно будет проводить всестороннее изучение ИИ. Руководители не смогут внедрять практические инструменты ИИ, не используя их сами и не понимая, как они работают. Если руководитель не понимает или не использует эти инструменты сам, невозможно обеспечить их внедрение.

Для успеха ИИ также необходима культура экспериментирования. Пробуйте разные способы использования программ и делитесь лучшими примерами применения с командами. Делитесь видеороликами о том, как использовать эти инструменты инновационными способами, чтобы другие могли учиться и получать стимул к этому.

Крайне важно продемонстрировать непосредственную ценность возможностей ИИ для повседневных внутренних задач. Команды не будут изучать инструменты, если не знают, на что они способны. Гораздо проще продолжать работать в прежнем режиме, если они не видят преимуществ.

Что дальше: платформы, созданные на основе искусственного интеллекта, изменят принципы работы компаний, производящих товары народного потребления.

В перспективе, в 2026 году произойдет много событий, которые изменят деятельность компаний, производящих товары народного потребления, включая усовершенствования платформ в области математики и решения задач, ускоренную консолидацию платформ, а также объяснимость и доверие, лежащие в основе интеграции ИИ.

Однако наиболее значительные изменения носят концептуальный характер. Интеллект перестанет быть чем-то, что есть у программного обеспечения; он станет тем, чем программное обеспечение является. И преуспевающими будут не те бренды, которые заменяют человеческое суждение автоматизацией, а те, которые используют ИИ для его повышения. Будущее принятия решений в сфере товаров народного потребления – это не ИИ или люди, а и то, и другое, работающие синхронно.