Shopflo утверждает, что брендам D2C не нужна собственная команда ИИ для роста и обнаружения

Для компаний, внедряющих искусственный интеллект, ключевыми вопросами становятся не только выбор модели, но и местоположение работы ИИ, его стоимость, а также возможность сохранения конфиденциальных данных под контролем самой компании. PeakVision AI предлагает решение, заключающееся в переносе большей части задач ИИ внутрь предприятия.

Система этой компании рассматривает задачу, а не отдельное приложение, как основную единицу работы: пользователи формулируют цель, а агенты ИИ выполняют необходимые шаги в локальной вычислительной среде. Соучредитель и технический директор Liangyu Nie сообщил изданию TechNode, что PeakVision AI была основана в 2024 году, преодолевая два основных препятствия на пути внедрения ИИ в корпорациях: сложность развертывания технологии и опасения по поводу безопасности данных.

В марте 2026 года компания открыла штаб-квартиру в Ханчжоу и получила государственную поддержку на научно-исследовательские и опытно-конструкторские работы в размере 15 миллионов юаней. В мае она представила свои первые корпоративные системы и завершила начальный раунд финансирования, за которым последовал второй раунд стоимостью десятки миллионов юаней в августе.

PeakVision AI создает стек корпоративного ИИ, который объединяет локально развернутые вычисления, FengKan AIOS и сервисы агентов ИИ. Эта система спроектирована таким образом, чтобы фокусироваться на том, как агенты завершают задачи, а не на том, как люди перемещаются между различными приложениями. Как отметил Нее, пользователям больше не нужно загружать разные приложения; достаточно сообщить ИИ желаемое через чат-окно, и он выполнит работу.

Центральный тезис стартапа заключается в том, что корпоративное программное обеспечение все чаще будет структурировано вокруг намерения и исполнения, а не вокруг меню, файлов и отдельных приложений. Компания планирует сделать FengKan AIOS с открытым исходным кодом к концу октября. Монетизация PeakVision AI осуществляется за счет оборудования, подписок и индивидуальных внедрений корпоративного ИИ. Более широкая цель компании — превратить проектно-специфическую работу в универсальные решения для различных отраслей.

FengKan AIOS поддерживает стороннее оборудование, в то время как PeakVision AI применяет избирательный подход к своей экосистеме навыков. Нее уточнил, что конечные навыки пользователей, которые могут содержать проприетарные рабочие процессы, останутся неприкосновенными. Однако более обобщаемые навыки, созданные партнерами и передовыми инженерами, могут быть выпущены на рынок.

В настоящее время компания тестирует свою модель через академию FDE, запущенную Shanghai Sixunited Intelligent Technology при поддержке Advanced Micro Devices (AMD). AMD предоставляет вычислительное оборудование, технические цепочки инструментов и ресурсы для проектов. PeakVision AI также сотрудничает с производителями чипов на ранних этапах разработки продукта для оптимизации затрат и производительности, включая партнерство с ChangXin Memory Technologies для снижения стоимости памяти.

В отличие от таких компаний, как Wonderful, которые ориентированы на крупные, часто регулируемые организации и предоставляют им платформы ИИ и команды по внедрению, PeakVision AI нацелена на малый и средний бизнес. Нее подчеркнул, что эти предприятия сталкиваются с теми же проблемами — затратами, технической сложностью и безопасностью данных — но располагают меньшими ресурсами для их решения. PeakVision AI использует недорогое оборудование из китайской цепочки поставок, чтобы каждое внедрение становилось повторяемым решением для схожих клиентов.

Нее заявил: «Я считаю, что малые и средние предприятия по всему миру сталкиваются с одними и теми же проблемами. У них те же болевые точки, что и у крупных предприятий, но есть одна дополнительная проблема: они просто не могут позволить себе тратить столько же». Компания активно ищет возможности за рубежом, получая интерес дистрибьюторов в США, Израиле и Саудовской Аравии, а также изучая Юго-Восточную Азию, Латинскую Америку и Африку, где локальный ИИ может быть привлекателен для бизнеса с ограниченным или ненадежным доступом в Интернет.

PeakVision AI приводит в пример производство и финансовый анализ как ранние примеры своего подхода. На заводе по производству спасательных шлюпок компания сообщила, что ее агенты ИИ сократили цикл проектирования продукта с одного месяца до одной недели. В судостроительной компании ИИ-генерированные проекты позволили инженерам перейти от составления предложений к их проверке и утверждению. Кроме того, по словам Нее, компания разработала инструменты для антикоррупционных органов для анализа финансовых записей и для полиции для отслеживания средств, связанных с мошенничеством.

К 2027 году PeakVision AI стремится охватить 80–100 предприятий в 10 отраслях, а в долгосрочной перспективе — сделать FengKan AIOS широко принятой платформой корпоративного ИИ. Нее считает, что ИИ не способен заменить человеческое суждение, однако признает, что он может уменьшить потребность в персонале. По мере того как ИИ берет на себя больше задач, работники могут уделять больше времени проверке результатов и принятию решений. Нее сообщил TechNode: «Для работодателя задачи, которые раньше требовали как минимум пять человек, теперь может выполнить всего один».

Будущее технологий указывает на развитие агентского искусственного интеллекта, и внедрение этой технологии набирает обороты. В рамках расширения партнерства между Cognizant и Google Cloud создана группа «Gemini Frontier Capability Group». Эта группа объединяет готовую к использованию платформу ИИ от Google и отраслевую, инженерную экспертизу Cognizant в качестве разработчика ИИ.

Поддержка этой группы обеспечивается более чем 18 000 сотрудников Cognizant и значительными совместными инвестициями. Параллельно с этим, перед первичное публичное размещение акций (IPO), якорный пакет Jio Platforms привлек заявки на сумму 2,5 лакха рупий. Компания выделила 7,24 миллиона акций по цене 1 119 рупий акционерам-якорям, причем наибольшую долю получила LIC.

Кроме того, стартап Hunar.AI привлек 40 крор рупий в раунде финансирования Серии А под руководством Blume Ventures. В раунде также приняли участие Hyderabad Angels Fund, Together Fund, Seedstars, AVNM Ventures, соучредители PhysicsWallah Пратеек Махешвари и Алах Пандей, а также соучредитель MediaMint Адитья Вучи. Этот стартап, разрабатывающий специализированные ИИ-технологии для отраслей с интенсивным фронтлайном, планирует использовать средства на создание ИИ-инфраструктуры, разработку продуктов и расширение каналов продаж.

Согласно отчету Redseer, ожидается, что рынок онлайн-ритейла в стране превысит 90 миллиардов долларов в текущем году, при этом продукция из категории бакалеи обойдет мобильные устройства. Объем товаров электронной коммерции вырос примерно на 25% в годовом исчислении, достигнув около 38 миллиардов долларов в первом полугодии 2026 года, что стало самым сильным показателем первого полугодия за четыре года.

В данном информационном бюллетене рассматриваются ставка Amazon на агентский ИИ для корпоративных операций, а также вопрос об эффективности маркетинговых ИИ-инструментов: действительно ли они увеличивают прибыль или являются лишь шумом.

Обзор технологических событий

На мероприятии TechSparks 2026 Раджив Растоги, вице-президент по машинному обучению в Amazon, подчеркнул растущую роль агентского ИИ во всем слое корпоративных операций. Он отметил переход от статического программного обеспечения к автономным системам, способным понимать инструкции на естественном языке.

Растоги объяснил во время беседы в формате «fireside chat» на 17-м мероприятии флагманского технологического стартап-события YourStory, что «агенты динамически готовят планы для решения проблемы и вызывают соответствующие инструменты».

Движущая сила трансформации

Эти автономные агенты способны оценивать запросы, формировать последовательность действий и обращаться к специализированным цифровым инструментам для выполнения сложных задач от начала до конца, вместо того чтобы полагаться на вмешательство человека на каждом этапе. Внутри Amazon этот операционный слой функционирует в таких системах, как Rufus — разговорный помощник для покупок, который анализирует запросы клиентов, применяет фильтры цен, вызывает поисковые системы и направляет пользователей через сравнение продуктов и процесс оформления заказа. Аналогично, автономные помощники продавцов предварительно заполняют описания товаров, контролируют запасы и помогают малому бизнесу соблюдать требования международного экспорта.

По мнению Растоги, в конечном итоге отрасль будет двигаться к подлинным мировым моделям, которые обладают внутренним пониманием физических пространств и поведения окружающей среды, создавая практическую и экономически эффективную основу для автоматизации предприятий.

Маркетинг и принятие решений

На мероприятии TechSparks 2026 Ананд Джайн, соучредитель и директор по маркетингу CleverTap, платформы для автоматизации маркетинга и взаимодействия с клиентами, разъяснил, почему маркетинговые команды должны выйти за рамки базовых инструментов продуктивности на основе генеративного ИИ и перейти к автономным системам принятия решений в режиме реального времени, которые приносят реальную прибыль бизнесу.

В ходе мастер-класса по маркетинговой стратегии Джайн призвал руководителей не ограничиваться простыми уловками, а перейти от использования ИИ для развлечения к получению фактических бизнес-результатов. Он поставил под сомнение, действительно ли создание контента с помощью ИИ способствует росту, задавшись вопросом: «Это на самом деле повлияет на результаты бизнеса или это просто то же самое?»

Вместо рассылки общих рекламных предложений широким группам, современные маркетинговые механизмы должны интерпретировать действия клиентов в реальном времени, чтобы соответствовать индивидуальным потребностям. Такой подход знаменует собой переход к самому высокому уровню зрелости ИИ, известному как «принятие решений в реальном времени».

В разделе новостей и обновлений было отмечено вступление в силу соглашения о свободной торговле между Индией и Новой Зеландией, которое предоставляет беспошлинный доступ к ряду индийских товаров, включая изделия трудоемких секторов, таких как текстиль и кожа. Также сообщалось, что родительская компания OYO, PRISM, планирует почти вдвое уменьшить размер нового выпуска в предлагаемом IPO, снизив его с почти 6 650 крор до 3 350 крор рупий, что связано с сильной генерацией денежных средств и улучшением баланса. Кроме того, министр иностранных дел США Марко Рубио прибыл в Индию после того, как президент Дональд Трамп отложил тарифы на импорт США из Индии, поскольку обе страны работают над финализацией торгового соглашения. Во время своего двухдневного визита в Мумбаи и Джамнагар Рубио встретится с государственными и деловыми лидерами.

Большинство современных маркетинговых команд используют искусственный интеллект для экономии времени при выполнении таких задач, как составление черновиков электронных писем, создание вариантов изображений и обобщение длинных документов. Однако Ананд Джейн, соучредитель и директор по маркетингу CleverTap, платформы для автоматизации маркетинга и взаимодействия с клиентами, утверждает, что базовые инструменты, выполняющие эти функции, редко способствуют увеличению прибыли компании.

Во время мастер-класса по маркетинговой стратегии на мероприятии TechSparks 2026 Джейн призвал руководителей смотреть дальше простых способов ускорения работы. Он подчеркнул необходимость перехода от использования ИИ для развлечения к применению его для получения реальных деловых результатов.

Хотя создание контента с помощью ИИ ускоряет работу и экономит время, Джейн поставил под сомнение, действительно ли это способствует росту, задаваясь вопросом: «Будет ли это на самом деле влиять на результаты бизнеса, или это просто то же самое?»

Традиционные цифровые кампании обычно работают по модели «выталкивания», когда компании решают, что они хотят продать, вместо того чтобы понимать, что потребители желают приобрести. В отличие от этого, консультант в офлайн-канале помнит личные предпочтения клиента, замечает мгновенные реакции и предлагает товары, соответствующие его бюджету и стилю. Цифровой маркетинг должен принять схожий подход.

Джейн заявил: «Не то, что я хочу продать, а то, что мой клиент хочет купить. Так нужно это перевернуть». Вместо того чтобы рассылать общие рекламные акции широким группам, современные маркетинговые системы должны анализировать действия клиентов в реальном времени, чтобы соответствовать индивидуальным потребностям.

Этот метод знаменует собой переход к самому высокому уровню зрелости ИИ, известному как «принятие решений в реальном времени». Маркетинговые технологии, как правило, развиваются через три стадии. Первый уровень сосредоточен на базовых задачах по экономии времени, второй охватывает эксперименты, такие как A/B-тестирование (сравнение двух версий рекламы для определения лучшей), а третий достигает истинного автоматизированного принятия решений.

Джейн отметил: «Вы начинаете с производительности, затем проводите эксперименты, а самое сложное — это принятие решений. Когда вы фактически строите целую систему для одной группы людей, и этот один человек может быть одним из нескольких миллионов, которые появляются в вашем приложении или на вашем веб-сайте».

Вместо того чтобы бомбардировать пользователей промокодами, система принятия решений сначала предлагает мягкие полезные шаги, например, укрепление доверия к бренду или объяснение преимуществ продукта. Принятие решений в реальном времени опирается на единый центр данных, который объединяет исторический профиль клиента с его недавними действиями в реальном времени. Традиционное A/B-тестирование обычно останавливается после выбора одного фиксированного победителя, тогда как система принятия решений использует обучение с подкреплением — умную систему, которая непрерывно учится на ответах пользователей и корректирует предложения на лету.

Более того, вместо того чтобы полагаться только на скоринг склонности (расчет вероятности покупки), система принятия решений использует моделирование подъема. Этот метод определяет конкретный толчок, сообщение или канал, необходимый для побуждения отдельного пользователя сделать следующий положительный шаг.

По мере того как автоматизированные системы управляют доставкой кампаний по тысячам вариантов сообщений, роль маркетолога смещается от исполнения к стратегическому руководству. Вместо ручного создания вариантов креативов маркетологи определяют высокоуровневые цели и устанавливают строгие операционные ограничения. Джейн акцентировал внимание: «Ваша работа — создать ограничители бюджета, ограничители бренда, регуляторные ограничители. Не используйте слово 'бесплатно', если вы что-либо предлагаете, если вы банк».

Устанавливая четкие границы, руководители маркетинга позволяют интеллектуальным системам принятия решений работать автономно, сохраняя безопасность брендовых сообщений и одновременно обеспечивая подлинную коммерческую прибыль, добавил он.