Как мы внедряем AI в розничной торговле

Да, при наличии двух-трёх лет истории чеков. На малых сетях эффект даёт не столько точность по каждому SKU, сколько дисциплина пополнения: меньше срочных дозаказов, меньше ручных решений закупщика и предсказуемые списания скоропорта.

Нет. Мы читаем данные из существующих систем — выгрузки чеков, остатков и приёмок — и возвращаем результат обратно в виде заказов, отчётов или рекомендаций. Замена учётной системы не требуется и обычно не оправдана.

Источники данных остаются зоной ответственности заказчика: мы показываем, какие ошибки учёта ломают прогноз, и даём список проверок. Очистку справочников товаров и корректность приёмок без владельца процесса не исправить никакой моделью.

Первые рекомендации по пилотной категории появляются через 4–6 недель после получения доступа к данным. Полный цикл с интеграцией в учётную систему и обучением закупщиков занимает от трёх до пяти месяцев в зависимости от количества систем, которые нужно связать.

Мы передаём код, документацию и обученную модель, а также регламент переобучения и мониторинга. Дальше возможны два режима: ваша команда сопровождает решение самостоятельно по нашей документации либо мы продолжаем поддержку по соглашению об уровне сервиса.

Мы контролируем два контура: качество прогноза на отложенном периоде и стабильность входных данных. При выходе метрики за порог или при изменении структуры данных приходит уведомление, а модель переобучается по регламенту без остановки бизнес-процесса.