Как ИИ-роботы изменят работу складов маркетплейсов

ВТБ совместно с информационно-технологическим холдингом Т1 разрабатывает систему, которая позволяет управлять роботами через голосовые и текстовые команды вместо написания программного кода. Сотруднику достаточно произнести задачу вслух или набрать её текстом — система поймёт и передаст инструкцию машине.

Как робот выполняет задачу только по словам

Сегодня роботы действуют по заранее составленному сценарию. Программист пишет алгоритм, и машина повторяет его снова и снова. Если ситуация меняется — товар лежит под другим углом, завален другими вещами, путь заблокирован: робот не справляется.

Новая платформа решает эту проблему иначе:

1. Человек формулирует задачу голосом, текстом или показывает видео, как нужно её выполнить.

2. Система воспринимает информацию из разных источников одновременно: слышит голос, читает текст, смотрит видеопоток с камер робота, получает показания датчиков (расстояние, температура, вес).

3. Искусственный интеллект анализирует всё это вместе и вырабатывает решение, что нужно сделать.

4. Решение проходит через промежуточный слой — специальный канал связи, который переводит инструкцию в команды для конкретного робота или группы машин.

5. Робот оценивает окружающую обстановку (где находятся предметы, люди, препятствия) и действует гибко, приспосабливаясь к реальности вместо того чтобы просто выполнять заложенную программу.

Основное отличие: устройство не механически повторяет сценарий, а учится интерпретировать новые ситуации. Робот получает возможность думать и адаптироваться.

Где роботы будут работать в логистике

Пока платформу ВТБ испытывает на банковских задачах: охрана офисов, обслуживание клиентов, перевозка денежных средств. Но возможности системы намного шире.

Поскольку ВТБ владеет долей в банке Wildberries, вероятно, что такие роботы появятся на объектах маркетплейса. На складах и в пунктах выдачи заказов технология может помочь с несколькими задачами:

• Сортировка и комплектация: робот перебирает товары по категориям, собирает несколько позиций в один заказ, укладывает в тару правильно.

• Погрузка и разгрузка: машина выгружает коробки из грузовиков, расставляет их по складским местам или собирает отправляемые партии для вывоза.

• Работа в пункте выдачи: робот определяет, какую посылку нужен покупателю, может общаться с человеком и выдавать заказы.

• Транспортировка между центрами: устройство везёт товар между разными складскими отделениями и распределительными центрами.

Склад маркетплейса идеален для такой технологии: условия меняются постоянно. Приходят товары разных форм, размеров, материала. Поток заказов то взлетает до максимума, то падает. Гибкий робот, которому можно переформулировать задачу в любой момент, здесь необходим больше, чем где-либо ещё.

Кто ещё разрабатывает подобные системы

В мире идёт масштабная гонка за создание искусственного интеллекта, который может работать в реальном пространстве и взаимодействовать с физическими предметами.

Международные компании:

• Google и OpenAI финансируют исследования, которые связывают естественный язык с физическими действиями машин.
• Nvidia создаёт компьютерные симуляции, где роботы могут учиться виртуально без риска поломок в реальности.
• Boston Dynamics совершенствует механику роботов и ожидает момента, когда появится универсальное управляющее программное обеспечение.

Российские разработчики:

Сбербанк и Яндекс также активно работают в этом направлении. Яндекс Робототика в 2025 году объявила о создании отечественного решения для управления роботами через ИИ, которое может учитывать контекст ситуации и адаптироваться к переменам. Конкуренция между разработчиками ускоряет появление технологии на коммерческом рынке.

Какой бюджет и сроки разработки

Проект ведут две стороны с разными зонами ответственности. ВТБ адаптирует платформу под нужды финансовой сферы. Холдинг Т1 масштабирует систему для других отраслей и направлений, включая логистику и электронную коммерцию.

Исходная основа проекта — центр компетенций по искусственному интеллекту, который уже используется для поиска и закупки робототехники. Компании не раскрывают точные суммы инвестиций и даты начала работы платформы.

По расчётам специалистов в области ИТ, полный цикл разработки и внедрения может потребовать до 1 млрд рублей и занять два-три года. Для сравнения: это стоимость крупной государственной рекламной кампании. Результат должен быть долгосрочным — качественная автоматизация складских процессов экономит операционные расходы на многие годы.

Что это означает для продавца на маркетплейсе

В ближайшее время ваша работа останется прежней. Роботы не появятся за несколько месяцев, и комиссии не изменятся завтра.

Но это сигнал о том, какой путь выбрал Wildberries: курс на ускоренную автоматизацию. Когда маркетплейс когда-нибудь развернёт такие роботы на полную мощность, это повлияет на три параметра:

1. Скорость обработки заказов возрастёт — машины работают без перерывов, ошибок и усталости, значит товар быстрее доходит до покупателя.

2. Операционные расходы маркетплейса могут снизиться за счёт сокращения затрат на оплату труда и повышения производительности.

3. Комиссии и тарифы изменятся как следствие автоматизации, но в какую сторону — прогнозировать сложно.

Стратегически важное: уже сейчас готовьтесь к условиям растущей эффективности. Когда маркетплейс ускоряет обработку заказов, требования к скорости обновления вашего ассортимента тоже растут. Товар должен двигаться быстрее, запасы нужно оптимизировать, пиковые периоды требуют более гибкого управления. Конкурентное преимущество получат селлеры, которые быстро корректируют закупки, реагируют на колебания спроса и управляют остатками на складе как слаженный механизм.