Traditional assortment management methods are losing their adaptability under conditions of mounting uncertainty such as sanctions pressure, supply chain disruptions, and rapid shifts in consumer preferences. The article examines the role of artificial intelligence in enhancing the effectiveness of adaptive assortment management in Russian retail chains. Drawing on the adaptive supply chain management (ASCM) methodology and the assortment policy indicator framework developed in Russian commodity science, the paper analyzes mechanisms through which AI tools — demand forecasting, dynamic assortment updating, and procurement automation — improve key assortment metrics: depth, stability, novelty, and rationality. Empirical data from Russian retail (2020–2024) and the experience of Chinese e-commerce platforms show that AI-enabled demand forecast accuracy rises on average from 64.7% to 88.6%, while the assortment rationality coefficient improves from 16.7% to 24.2%. The findings support the hypothesis that AI functions as a systemic catalyst for adaptability, rather than an isolated technical tool.
В условиях нарастающей неопределенности — санкционного давления, сбоев в цепях поставок и быстрой смены потребительских предпочтений — традиционные методы управления ассортиментом утрачивают достаточную гибкость. Настоящая статья исследует роль искусственного интеллекта (ИИ) в повышении эффективности адаптивного управления ассортиментом российских розничных сетей. Опираясь на методологию адаптивного управления цепями поставок (АУЦП) и систему показателей ассортиментной политики, разработанную в российской товароведческой науке, работа анализирует механизмы, посредством которых ИИ-инструменты — прогнозирование спроса, динамическое обновление ассортимента и автоматизация закупок — улучшают ключевые ассортиментные показатели: глубину, устойчивость, новизну и рациональность. Эмпирические данные по российскому ритейлу (2020–2024 гг.) и опыт китайских платформ электронной коммерции демонстрируют, что точность прогнозирования спроса при применении ИИ возрастает в среднем с 64,7 до 88,6%, а коэффициент рациональности ассортимента — с 16,7 до 24,2%. Результаты подтверждают гипотезу о том, что ИИ выступает системным катализатором адаптивности, а не изолированным техническим инструментом.