Шестой технологический уклад и трансформация ритейла: движущие силы, барьеры и стратегии адаптации
Литвинюк А.А.1 
1 Российский экономический университет им. Г.В. Плеханова, Москва, Россия
Скачать PDF | Загрузок: 3
Статья в журнале
Креативная экономика (РИНЦ, ВАК)
опубликовать статью | оформить подписку
Том 20, Номер 7 (Июль 2026)
Эта статья проиндексирована РИНЦ, см. https://elibrary.ru/item.asp?id=91900125
Аннотация:
Актуальность исследования обусловлена переходом мировой экономики к шестому технологическому укладу, инициирующим фундаментальную трансформацию розничной торговли. В условиях конвергенции искусственного интеллекта, робототехники, цифровых платежей и новых материалов традиционные бизнес-модели ритейла утрачивают эффективность, уступая место экосистемным платформам с глубокой персонализацией и бесшовным клиентским опытом. Цель работы – систематизировать ключевые направления эволюции ритейла, выявить движущие силы изменений и предложить практические рекомендации для российских компаний. Методологическая основа включает системный подход, контент-анализ публикаций и отраслевых документов, сравнительный анализ статистики и экспертных оценок. Результаты показывают смещение конкурентных преимуществ от масштаба к глубине цифровой интеграции, качеству данных и способности формировать интеллектуальные экосистемы. Ключевые драйверы – искусственный интеллект, агентная коммерция, омниканальность (ставшая отраслевым стандартом) и цифровой рубль. Особое внимание уделено феномену агентной коммерции, где ИИ-агенты совершают покупки от имени потребителей, а также росту рынка ритейл-медиа. Выявлены системные вызовы: кадровый дефицит, цифровое неравенство, регуляторные барьеры и риски кибербезопасности. Практическая значимость заключается в обосновании комплекса мер для ритейлеров, регуляторов и образовательных учреждений, включая переход к новым метрикам эффективности и создание экспериментальных правовых режимов для автономной торговли. Предложенные рекомендации направлены на повышение конкурентоспособности российского ритейла в условиях технологической революции
Ключевые слова: шестой технологический уклад, искусственный интеллект, агентная коммерция, омниканальность, цифровой рубль, ритейл-медиа
JEL-классификация: O33, O47, Q55, L63, M15
Введение
В последнее время наметилась четко выраженная тенденция самоликвидации традиционной системы розничной торговли. Мы считаем, что причины этого явления связаны с тем, что многие ученые и специалисты практики еще не осознали грандиозные изменения в экономических процессах связанные как с развитием цифровых технологий, так и с использованием искусственного интеллекта (ИИ) в практической деятельности большинства субъектов потребительского рынка на пороге перехода к новому технологическому укладу.
Происходящая смена технологических укладов представляет собой фундаментальный процесс, при котором доминирующие технологии, организационные формы и модели потребления уступают место качественно новым. Согласно определению С.Ю. Глазьева, технологический уклад — это целостное устойчивое образование, в рамках которого осуществляется замкнутый цикл от добычи ресурсов до выпуска конечных продуктов, соответствующих типу общественного потребления [2]. Современный этап развития мировой экономики характеризуется переходом к шестому технологическому укладу, временные границы которого чаще всего определяются периодом с 2011по 2050 гг. [1].
Розничная торговля, являясь одним из наиболее динамичных секторов экономики России, оказывается в эпицентре этой трансформации. За последние десятилетия отрасль прошла путь от классической продажи товаров в физических магазинах до сложных омниканальных экосистем. Однако текущие изменения носят уже не эволюционный, а революционный характер. На смену цифровизации отдельных процессов приходит глубокая технологическая перестройка всей цепочки создания ценности. Как отмечают эксперты «Яков и партнеры» и «Нильсен», около 70% российских ритейлеров уже перешли от стадии экспериментов к масштабированию цифровых решений по всей цепочке создания стоимости и фиксируют измеримую финансовую отдачу [2].
Цель настоящей статьи — систематизировать ключевые направления трансформации розничной торговли в условиях шестого технологического уклада, выявить движущие силы этих изменений и определить прогнозируемые контуры будущего ритейла.
Для достижения поставленной цели в работе решаются следующие задачи:
ü проанализировать теоретические основания шестого технологического уклада применительно к сфере розничной торговли;
ü охарактеризовать основные технологические тренды, определяющие развитие отрасли;
ü оценить изменения в бизнес-моделях и потребительском поведении;
ü выявить вызовы и риски, сопровождающие трансформацию;
ü предложить практические рекомендации по адаптации к новым условиям.
Теоретическую основу исследования составляют концепция технологических укладов сформулированная С.Ю. Глазьевым, Д.С. Львовым, К. Перес, К. Фрименом и Й. Шумпетером [1, 2, 13, 22 и др.], исследования в области цифровой экономики А.В. Бабкиной, и О. Крупски [14, 15 и 21], а также работы по трансформации ритейла и эмпирические данные отраслевых отчётов (KPMG, NRF (National Retail Federation), ВЭФ, АКОРТ, «Яков и партнеры»).
Методология исследования опирается на системный подход, контент-анализ научных публикаций и отраслевых документов, анализ статистических данных, экспертных оценок и др.
В основу исследования положен системный подход, позволяющий рассматривать розничную торговлю как сложную социально-экономическую систему, подверженную воздействию экзогенных (технологических, регуляторных, макроэкономических) и эндогенных (организационных, кадровых, управленческих) факторов.
Эмпирическая база исследования включает:
ü данные официальной статистики (Росстат, Банк России) за 2020–2025 гг.;
ü отраслевые отчёты консалтинговых компаний (KPMG, Deloitte, Bain & Company, «Яков и партнеры», Okkam Group);
ü результаты опросов и экспертных оценок, представленные в отраслевых изданиях (New Retail, Retail.ru, «Ведомости», РБК);
ü данные финансовой отчётности крупнейших российских ритейлеров («Магнит», X5 Group, «Лента», «ВкусВилл», Ozon, Wildberries);
ü аналитические материалы Всемирного экономического форума, Национальной федерации ритейла (NRF) проходящего ежегодно в США.
Методы обработки информации использованные в статье:
ü контент-анализ научных публикаций и отраслевых документов (выявление ключевых трендов, паттернов и противоречий);
ü сравнительный анализ — сопоставление российских и глобальных тенденций с выделением специфических факторов;
ü метод экспертных оценок — интерпретация данных отраслевых опросов и рейтингов.
Ограничения исследования. Использование преимущественно качественных методов и вторичных данных накладывает ограничения на точность количественных оценок; первичные эмпирические данные по отдельным сегментам российского ритейла остаются фрагментарными. Перспективным направлением является привязка авторской методики расчёта показателя «стоимость обработки события» и его эмпирическая апробация. В свое время основные алгоритмы этой методики были сформулированы в наших ранних работах [9,10]. Но данные исследования, как «показала жизнь» еще не востребованы отечественной наукой поскольку она во многих случаях отстаёт от реальной практики бизнеса [4].
Основная часть
Технологический уклад как детерминанта трансформации ритейла. Шестой технологический уклад базируется на конвергенции искусственного интеллекта, квантовых вычислений, нейротехнологий, биотехнологий, аддитивных технологий, робототехники и новых материалов [2]. В отличие от пятого уклада (ядро — микроэлектроника, ИТ, телекоммуникации), шестой уклад характеризуется размыванием границ между отраслями: ритейл сращивается с информационными технологиями, логистикой, медиа, платежами и сервисами образа жизни [24, 26]. Как отмечают эксперты Всемирного экономического форума, традиционные границы между этими сферами исчезают, и потребители свободно перемещаются между физическим и цифровым мирами [3].
Рассмотрим системную модель будущего российского ритейла в новом технологическом укладе.
Ключевой фактор шестого уклада, по мнению автора и ряда других экспертов, — это «новые деньги»: криптовалюты, токенизация активов, цифровые валюты центральных банков [6]. В России это находит выражение во внедрении цифрового рубля. 15 июля 2025 года Госдума приняла закон, который вводит график поэтапного подключения банков и торговых компаний к цифровому рублю до сентября 2028 года. С 1 июля 2025 года по 1 июля 2026 года обязанность принимать цифровые рубли распространяется на продавцов с выручкой свыше 30 млн рублей за прошлый год; с 1 июля 2026-го по 1 июля 2027-го — на тех, чья выручка превышает 20 млн рублей. По оценкам главы комитета Госдумы по финансовому рынку А. Аксакова, объём цифровых рублей в обороте может достичь 2 трлн рублей уже к концу 2026 года [4].
Предпринимательские решения в условиях нового уклада, благодаря «новым деньгам» становятся проактивными, основанными на прогнозной аналитике, машинном обучении и моделировании сценариев. Это обеспечивает ритейлерам способность к быстрой реконфигурации бизнес-процессов, глубокую персонализацию, оптимизацию цепочек поставок на основе данных в реальном времени и создание бесшовного клиентского опыта [19].
Искусственный интеллект как фундаментальная технология ритейла. Искусственный интеллект становится фундаментальной технологией, переопределяющей суть розничной торговли [25]. Согласно отчёту KPMG (2025), 64% отраслевых лидеров называют ИИ среди своих главных инвестиционных приоритетов; около 30% компаний в секторе уже частично или полностью внедрили ИИ, и, по прогнозам, этот показатель должен вырасти до 85% в ближайшие три года. Более того, около 21% ритейлеров уже получили отдачу от ИИ, превышающую 30% [5].
В России, по данным исследования «Пульс цифровизации» ИТ-Холдинга Т1, каждый четвёртый ритейлер уже применяет искусственный интеллект; доминирующая технология — компьютерное зрение, которое массово используется для автоматизации процессов идентификации товаров, в том числе на кассах самообслуживания и анализа покупательского поведения [6] . Согласно исследованию Kept, 100% топ-10 федеральных сетей в России уже используют ИИ, а эффект от внедрения в среднем даёт 1–2% от выручки компании за счёт повышения точности планирования и снижения затрат. Расходы российских ритейлеров на цифровизацию за год выросли на 20% и достигли 105 млрд рублей [7].
Попробуем сформулировать ключевые направления применения ИИ в ритейле.
Персонализация клиентского опыта — рекомендательные системы, разговорные ассистенты и ИИ-управляемые клиентские пути [20]. Согласно исследованию NRF (2025), 48% ритейлеров видят в персонализации клиентского опыта одно из ключевых направлений применения ИИ, где технологии уже приносят измеримую ценность [8].
Прогнозирование спроса и управление ассортиментом. Как показал опрос российских ритейлеров, управление ассортиментом (50%), ИИ-инструменты для ценообразования и прогнозов (48%), а также анализ больших данных (48%) являются главными приоритетами цифровой трансформации [9]. В 2025 году «Магнит» сообщил о масштабном внедрении собственной ИИ-системы Forecasting & Replenishment (F&R) для управления товарными запасами — первый в России случай такого рода [10].
Динамическое ценообразование и промо — оптимизация цен на основе спроса, конкуренции и поведения клиентов [23].
Оптимизация цепочек поставок — улучшение планирования маршрутов, эффективности складов и логистики «последней мили» [3]. С помощью технологий ИИ ритейлеры могут повышать точность прогнозов, оптимизировать закупки, улучшить качество продукции и ускорить логистику.
Автоматизация рутинных операций — подбор персонала, ускорение программирования и тестирования, создание рекомендательных систем.
Агентная экономик как: новая парадигма розничной торговли. Особое значение в происходящей эволюции ритейла приобретает феномен агентной экономики — системы, в которой автономные ИИ-агенты (автономные программные агенты на основе искусственного интеллекта) совершают покупки от имени потребителей. Агентный искусственный интеллект стал главным трендом 2025-2026 гг., поднявшись на вершину технологических чартов [5]. В отличие от привычных чат-ботов, ИИ-агенты способны самостоятельно выстраивать многошаговые решения, взаимодействовать с системами и выполнять сложные бизнес-процессы [11].
В июле 2025 года после запуска ChatGPT Agent аналитики зафиксировали взрывной рост так называемого «агентского трафика» — компания Forter оценила его увеличение на 18510% [12]. Это фундаментально меняет природу розничной торговли: следующий интерфейс — это не экран, а ИИ-агент на стороне клиента, способный искать, сравнивать и оформлять покупку без участия человека.
Агентная коммерция, по оценкам Morgan Stanley, представляет собой «парадигмальный сдвиг для электронной коммерции», который изменит способы обнаружения, сравнения и покупки товаров потребителями. Ранние агентные предложения уже появляются на таких платформах, как Alphabet и OpenAI, а также у ритейлеров, включая Amazon и Walmart. Morgan Stanley оценивает потенциальный рынок агентной коммерции почти в 400 млрд долларов [13].
Согласно отчёту Bain & Company (ноябрь 2025 года), агентный ИИ готов изменить способы онлайн-покупок потребителей, делая стратегии агентной коммерции критически важными для ритейлеров [14]. При этом, как показывает исследование Deloitte, 58% потребителей полагают, что ИИ-агенты будут обрабатывать большинство клиентских взаимодействий в течение пяти лет [15]. Согласно исследованию VML Future Shopper 2025, 52% потребителей воодушевлены перспективой использования собственного ИИ-агента для совершения покупок [16].
Внедрение ИИ-агентов в ритейле — тренд, который будет, как мы считаем, развиваться стремительно. Уже в ближайшие три-пять лет они станут стандартом для CRM-маркетинга (управление взаимоотношениями с клиентами), программ лояльности и клиентских сервисов. Побеждают те ритейлеры, которые делают свой бизнес «машиночитаемым»: чистые атрибуты, прозрачные политики, обещания в реальном времени и чёткое ценообразование.
Омниканальность и фиджитал-среда. Омниканальность перестала быть конкурентным преимуществом и стала фактором выживания. Если ещё 5 лет назад омниканальность называли трендом, то сейчас это фактически обязательное условие, которое рынок предъявляет ритейлерам [16]. Еще в 2025 году омниканальность стала обязательным условием работы, а крупные маркетплейсы эволюционируют в многофункциональные экосистемы, предлагающие единую платформу для управления рекламой, аналитикой и логистикой — в те самые ретейл-медиа.
Появились новые концепции:
ü фиджитал — соединение цифрового и физического опыта;
ü оптиканальность как взаимодействие по оптимальному для потребителя канала в данный момент.
Как отмечают многие эксперты, омниканальность даёт рост среднего чека, лояльность клиентов и преимущество перед конкурентами. Омниканальный подход больше не просто модный тренд — он становится обязательным стандартом в розничной торговле [17].
Согласно данным рейтинга омниканальных ритейлеров 2024 года, лидерами в России стали Hoff, «ВкусВилл» и «Спортмастер», которые продемонстрировали наибольший прогресс в интеграции онлайн- и офлайн-каналов. По итогам 2025 года выручка Inventive Retail Group составила 88 млрд рублей, что стало результатом перехода к более устойчивой финансовой модели, оптимизации товарных запасов и обновления ассортимента [18].
Физические магазины трансформируются из пунктов назначения в динамические системы, которые формируют обнаружение, принятие решений, выполнение заказов и человеческую связь в реальном времени. Ключевые изменения здесь включают.
ü Гибкость дизайна — магазины должны быстро реконфигурироваться под изменяющиеся операции.
ü Возвращение «опыта» — пространства-назначения, предлагающие эмоциональную связь и реальные взаимодействия.
ü Устойчивость и циркулярная экономика — рекоммерция, ремонт, восстановление и перепродажа товаров.
ü Интеграция цифровых сервисов в физическое пространство — примерочные с дополненной реальностью, интерактивные витрины, мобильные приложения для навигации по магазину.
Рассмотрим теперь платёжные инновации и цифровой рубль. Цифровой рубль интегрирует розничную торговлю в новую финансовую архитектуру, повышая прозрачность транзакций, снижая издержки и создавая условия для развития безналичных платежей. МТС Банк и Artix уже представили решение по интеграции цифрового рубля в кассовую инфраструктуру, позволяющее подключать новый способ оплаты к существующей инфраструктуре ритейла без существенных изменений в бизнес-процессах [19]. Для совершения покупки достаточно отсканировать QR-код с помощью мобильного приложения и подтвердить операцию.
Газпромбанк и сеть ресторанов «Теремок» также пилотируют операции с цифровыми рублями. Использование цифрового рубля повышает прозрачность транзакций, снижает издержки и создает новые условия для развития безналичных платежей [20].
Платёжные инновации выходят за рамки замены форм оплаты: смарт-контракты позволяют внедрять программы лояльности, автоматизированные возвраты и мгновенные расчёты с поставщиками. Цифровые рубли будут обращаться наравне с наличными и безналичными денежными средствами. Открыть кошелек и использовать цифровую валюту смогут все желающие.
В то же время Министерство промышленности и торговли РФ и торговые сети запросили переходный период в два года для адаптации к расчётам в цифровых рублях, что свидетельствует о сохраняющихся организационных и технологических сложностях его масштабного внедрения в практику российского ритейла [21].
Ритейл медиа и экосистемные бизнес-модели. Фундаментальный сдвиг в развитии розничной торговли – это переход от транзакционной модели к экосистемной. Ценность продукта определяется экосистемой, интеллектом и опытом, выстраиваемыми вокруг клиента. Ритейлеры сейчас всё чаще ведут себя как технологические компании, формируя многофункциональные платформы (ретейл-медиа), объединяющие рекламу, аналитику и логистику.
Рынок ритейл медиа в России демонстрирует колоссальный рост. По прогнозам «Яков и партнеры», он вырастет втрое и достигнет рекордных 900 млрд рублей уже к 2029 году. И подобный рост не просто рекламный тренд. Это свидетельство того, что ритейлеры учатся монетизировать свой главный актив — данные о поведении потребителей, превращая его из операционного звена в финансово-емкий центр прибыли. В 2026 году прогнозируемый рост рынка Total Retail Media может составить 73% (с 515 до 891 млрд рублей), а к 2027 году — до 1,3 трлн рублей. На ритейл медиа в 2026 году скорее всего придётся около 50% рекламных бюджетов [22]. Омниканальность в ритейл-медиа нужна и рекламодателю, и аудитории. Ритейл-медиа даёт возможность для сквозной коммуникации по всей цепочке — от формирования знания о продукте до намерения купить.
Конкуренцию за потребителя выигрывают не офлайн или онлайн, а модели, предлагающие комплексный продукт при высокой внутренней эффективности.
Потребительские ожидания потенциальных розничных покупателей относительно молодого возраста в России эволюционировали: персонализация, удобство и немедленность стали базовыми. Поколение Z придаёт не меньшее значение релевантности, цели, устойчивости и опыту, чем продукту и его цене [8]. Физические магазины меняют роль. Они меньше убеждают и больше помогают подтвердить соответствие и качество товаров (услуг).
Социально-экономические вызовы и риски. Переход к шестому укладу сопровождается и достаточно сложными по своему решению вызовами.
Кадровый дефицит. Текучесть кадров в ритейле достигает 100–150% в год, что подрывает окупаемость инвестиций в обучение работе с ИИ-инструментами [7]. Исследование ГК «Корус Консалтинг» (май 2025) показывает, что ключевые приоритеты ритейла в настоящее время – это рост бизнеса без увеличения штата (43%), повышение среднего чека (41%) и рост повторных продаж (34%). Это создаёт дополнительное давление на кадровую политику. Наиболее значимые препятствия для цифровизации ритейла — ограниченные ИТ-бюджеты (39%), сложность интеграций ИТ-решений (33%) и нехватка компетенций в команде (30%) [23].
Цифровое неравенство. Около 70% российских ритейлеров масштабируют цифровые решения, но значительная часть малых и средних предприятий розничной торговли остаются на периферии трансформации [12]. Уровень проникновения ИИ в онлайн-торговле составляет 90%, а в обычной рознице — около 40% [24]. При этом половина крупнейших игроков на рынке e-commerce уже получила реальный экономический эффект от внедрения AI-технологий.
Регуляторные барьеры — отсутствие правового статуса автономных систем, вопросы защиты данных, кибербезопасности, антимонопольного контроля.
Доверие к автономным системам. Потребители должны быть уверены, что ИИ-агенты действуют в их интересах. Согласно опросу Bain & Company, 50% потребителей с большой осторожностью относятся к полностью автономным покупкам [25]. По данным исследования Riskified (2025), 73% покупателей уже используют ИИ в процессе покупок, но продавцы сталкиваются с новыми рисками агентной коммерции связанными с цифровой неграмотностью многих покупателей особенно пожилого возраста [26].
Макроэкономическая нестабильность. Высокая ключевая ставка влияет как на доступность капитала для бизнеса, так и на поведение потребителей. Эксперты считают, что прогноз для российского ритейла таков: «2026-й будет хуже 2025-го» [27].
Импортозамещение. Более 50% российских ритейлеров интегрируют проекты по импортозамещению в свои ИКТ-стратегии, при этом 16,7% организаций уже полностью отказались от иностранных решений или рассчитывают сделать это в 2026 году [28].
Полученные результаты согласуются с выводами целого ряда зарубежных исследователей (К. Перес, К. Фримен) о циклической природе технологических сдвигов и их влиянии на отраслевые структуры [14, 22]. В отличие от работ, фокусирующихся на отдельных аспектах цифровизации (например, только на электронной коммерции), наше исследование показывает системный характер трансформации, охватывающей технологическую инфраструктуру, бизнес-модели, потребительское поведение и социально-трудовые отношения.
Сравнение с данными KPMG (2025), NRF (2025) и Deloitte (2025) подтверждает, что российский ритейл движется в том же направлении, что и глобальный, но с временным лагом и специфическими регуляторными условиями. Отличительной чертой является активное внедрение цифрового рубля, что создаёт уникальную среду для экспериментов с программируемыми платежами. В то время как глобальные ритейлеры уже экспериментируют с криптовалютами и стейблкоинами, российский ритейл получает только институционализированную цифровую валюту с чёткими правилами игры.
Агентная экономика, согласно приведенным выше данным Forter, Morgan Stanley и Bain & Company, становится глобальным трендом, который меняет саму природу розничной торговли. Однако темпы внедрения ИИ-агентов в разных странах различаются в зависимости от уровня цифровой зрелости населения, качества данных и регуляторной среды. Россия, обладая достаточно высоким уровнем проникновения интернета и мобильных устройств, имеет потенциал для быстрого развития агентной коммерции, но сталкивается с проблемами качества данных и доверия к цифровым сервисам.
Рынок ритейл медиа в России демонстрирует опережающий рост по сравнению с глобальными показателями, что объясняется высокой концентрацией e-commerce и активным развитием экосистем крупнейших игроков (Ozon, Wildberries, «Яндекс Маркет») [18]. Однако еще сохраняется риск монополизации и снижения конкуренции в данном сегменте.
На основе проведённого анализа автором предлагаются следующие меры для повышения вероятности оптимистического сценария развития российского ритейла сгруппированные в таблицу (табл. 1).
Таблица 1
Распределение предлагаемых автором рекомендаций по игрокам рыночной экономики
|
Ключевые игроки рыночной
экономики
|
Мероприятия по повышению
вероятности оптимистического сценария развития российского ритейла
|
|
Ритейлеры
(бизнес)
|
Переход
к новым метрикам эффективности:
заменять традиционный показатель «оборот на работника» на «стоимость обработки одного события (event)», учитывающий все взаимодействия с ИИ-агентами, возвраты, сложные запросы; внедрить понятие «цифровой покупатель» как ИИ-агента, совершающего покупки от имени потребителя, для оценки результативности. Адаптация к агентной коммерции: обеспечить «машиночитаемость» бизнеса (чистые атрибуты товаров, прозрачные политики возврата и ценообразования, открытые API (программный интерфейс приложения) для ИИ-агентов), интегрировать ИИ-агентов в CRM и программы лояльности, разработать стратегии работы с агентским трафиком. ü Инвестиции в интеллектуальную инфраструктуру: масштабировать внедрение ИИ во все операционные процессы – прогнозирование спроса, динамическое ценообразование, управление запасами, персонализацию, оптимизацию логистики «последней мили»; развивать собственные компетенции или привлекать технологических партнёров; ü развитие омниканальности и фиджитал-опыта: интегрировать онлайн- и офлайн-каналы в единую экосистему, трансформировать физические магазины в пространства с цифровыми сервисами (дополненная реальность, интерактивные витрины, мобильные приложения для навигации), создавая бесшовный клиентский опыт. Монетизация данных через ритейл-медиа: создать или интегрироваться в ритейл-медиа платформы для предоставления рекламных услуг на основе покупательского поведения, превратив данные в дополнительный источник дохода. Кадровая стратегия: разработать программы внутрикорпоративного обучения и наставничества для повышения цифровой грамотности сотрудников, создать стимулы для удержания кадров и снижения текучести, переквалифицировать персонал для работы с ИИ-инструментами. |
|
Регуляторы
(Государство)
|
Совершенствование
системы нормативно-правового регулирование розничной торговли включающее в
себя:
ü разработку экспериментального правового режима (регуляторную песочницу) для автономной торговли и ИИ-агентов, определяющую их правовой статус и ответственность; ü переход от нормативов торговой площади (м²) к нормативам «цифровой проницаемости» и «интеллектуальной обеспеченности», т.е. скорости и качества цифрового взаимодействия с экосистемой ритейлера; ü унификацию требований к приёму цифрового рубля, обеспечив равные условия для всех игроков на потребительском рынке современной России; ü разработку правовых основ использования данных, генерируемых ИИ-агентами, с учётом требований к защите персональных данных агентов потребительского рынка; ü создание механизмов антимонопольного контроля за цифровыми экосистемами, предотвращающие монополизацию рынков. Развитие цифровой инфраструктуры на основе: ü введения показателя «цифровой покупатель» как ИИ-агента, совершающий покупки от имени потребителя; ü корректировка нормативов обеспеченности населения торговыми площадями с учётом цифровых двойников потребителей; ü обеспечение государственной поддержки цифровой трансформации малых и средних предприятий ритейла (гранты, льготное кредитование, субсидирование внедрения ИИ-решений); ü создание отраслевых платформ для обмена данными и лучшими практиками цифровой трансформации; ü развитие инфраструктуры высокоскоростного интернета и мобильной связи для обеспечения работы цифровых сервисов в магазинах. Управление рисками на базе: ü создания отраслевых стандартов кибербезопасности и защиты данных для автономных систем; ü разработки механизмов антимонопольного контроля за цифровыми экосистемами, предотвращающих монополизацию рынков; ü внедрение системы мониторинга и аудита алгоритмов ИИ для обеспечения их прозрачности и справедливости; ü разработки протоколов действий при сбоях автономных систем и алгоритмах принятия решений в критических ситуациях; ü создание механизмов компенсации ущерба потребителям в случае ошибок ИИ-агентов. Развитие партнёрств и экосистем: ü стимулирование на уровне государства создания отраслевых консорциумов для разработки общих стандартов и технологических решений; ü поддержка партнёрства между ритейлерами, технологическими компаниями и научно-исследовательскими институтами; ü развитие программы акселерации стартапов в сфере ритейл-технологий. |
|
Для
образовательных систем (вузы, колледжи и т.п.
|
Кадровая политика:
ü переориентировать систему подготовки кадров на компетенции работы с ИИ-агентами, автономными системами и аналитикой; восстановить отраслевые центры компетенций (например, на базе профильных университетов в которых после фактической ликвидации в 2012 году Российского государственного торгово-экономического университета (РГТЭУ) и расформирования существовавших на его базе научных школ, подготовка специалистов по направлению 38.03.06 – Торговое дело пришло в полный упадок и совершенно не связано с реальной практикой функционирования и развития субъектов потребительского рынка [11]. Массовое внедрение программ переквалификации и повышения квалификации с акцентом на «человеко-технологическую синергию», где каждый сотрудник становится оператором интеллектуальных систем [17]. Централизованная разработка программ наставничества и внутрикорпоративного обучения для передачи знаний о новых технологиях. |
|
Источник:
авторская
разработка
| |
Заключение
Шестой технологический уклад (2011–2050 гг.) формирует качественно новую среду для розничной торговли, основанную на конвергенции ИИ, робототехники, новых материалов и цифровых платежей. Конкурентные преимущества определяются глубиной цифровой интеграции, качеством данных и способностью выстраивать интеллектуальные экосистемы вокруг потребителя. Около 70% российских ритейлеров уже перешли от стадии экспериментов к масштабированию цифровых решений.
Искусственный интеллект пронизывает все слои операционной модели ритейла — от прогнозирования спроса до персонализации и автономизации логистики. В России 100% топ-10 федеральных сетей уже используют ИИ, а эффект от внедрения в среднем даёт 1–2% от выручки. Агентная экономика меняет саму природу розничной торговли, требуя «машиночитаемости» бизнеса и создания условий для взаимодействия с автономными ИИ-агентами.
Омниканальность и фиджитал становятся отраслевым стандартом, а физические магазины трансформируются в динамические системы, рассчитанные на обнаружение, принятие решений и выполнение заказов. Омниканальный подход больше не просто модный тренд — он становится обязательным стандартом в розничной торговле.
Цифровой рубль будет ключевым элементом новой финансовой архитектуры российского ритейла, создавая возможности для снижения транзакционных издержек, повышения прозрачности и развития программируемых платежей. Массовое внедрение цифрового рубля с 2026 года требует от ритейлеров модернизации платёжной инфраструктуры.
Рынок ритейл медиа в России демонстрирует опережающий рост, что свидетельствует о формировании новых экосистемных бизнес-моделей.
Трансформация сопровождается вызовами. В первую очередь — это кадровый дефицит, цифровое неравенство, регуляторные барьеры, вопросы доверия и кибербезопасности, макроэкономическая нестабильность. Их преодоление требует системных решений — от обновления образовательных программ до внедрения экспериментальных правовых режимов и отраслевых стандартов.
Успех розничных компаний будет определяться интеллектуальной инфраструктурой, качеством данных, гибкостью, человеко-технологической синергией и экосистемным мышлением. Переход к показателям «цифровой покупатель» и «стоимость обработки события» позволит адекватно оценивать эффективность в новой реальности.
Дальнейшие научные исследования в этой сфере экономики, по нашему мнению, должны быть направлены на разработку конкретных моделей цифровой трансформации с учётом отраслевой специфики, оценку экономической эффективности ИИ-решений, анализ социальных последствий автоматизации, а также изучение институциональных условий устойчивого развития ритейла в условиях шестого технологического уклада.
[1] Шестой технологический уклад: характеристика и влияние // Oleg Vyskrebentsev. — 2024. — 13 августа. — URL: https://oleg-vyskrebentsev.ru (дата обращения: 01.07.2026).
[2] Большинство ритейлеров перешли от «пилота» к масштабированию цифровых решений // New Retail. — 2025. — 3 декабря. — URL: https://newretail.ru/2025/12/03/tsifrovaya-transformatsiya-riteyla/ (дата обращения: 01.07.2026).
[3] World Economic Forum. Future-proofing retail involves a foundation on intelligence // WEF Agenda. — 2026. — 23 June. — URL: https://www.weforum.org/agenda/2026/06/retail-intelligence-foundation/ (дата обращения: 01.07.2026).
[4] Госдума приняла закон о цифровом рубле // Профиздат. — 2025. — 16 июля. — URL: https://www.profiz.ru (дата обращения: 01.07.2026).
[5] KPMG. Intelligent Retail: A Blueprint for Creating Value through AI-driven Transformation. — KPMG International, 2025. — URL: https://kpmg.com (дата обращения: 01.07.2026).
[6] ИИ в ритейле-2025: фактор данных и влияние агентов // New-Retail.ru. — 2025. — 21 октября. — URL: https://new-retail.ru (дата обращения: 01.07.2026).
[7] Расходы российских ритейлеров на цифровизацию за год выросли на 20% и достигли 105 млрд рублей // Tadviser. — 2025. — 10 октября. — URL: https://www.tadviser.ru (дата обращения: 01.07.2026).
[8] NRF. Retail AI Trends 2025. — National Retail Federation, 2025. — URL: https://cdn.nrf.com (дата обращения: 01.07.2026).
[9] Большинство ритейлеров перешли от «пилота» к масштабированию цифровых решений // New Retail. — 2025. — 3 декабря. — URL: https://newretail.ru/2025/12/03/tsifrovaya-transformatsiya-riteyla/ (дата обращения: 01.07.2026).
[10] ИИ в ритейле-2025: фактор данных и влияние агентов // New-Retail.ru. — 2025. — 21 октября. — URL: https://new-retail.ru (дата обращения: 01.07.2026).
[11] Morgan Stanley определяет победителей и проигравших от агентного шопинга // Investing.com. — 2025. — 21 декабря. — URL: https://ru.investing.com (дата обращения: 01.07.2026).
[12] ИИ в ритейле-2025: фактор данных и влияние агентов // New-Retail.ru. — 2025. — 21 октября. — URL: https://new-retail.ru (дата обращения: 01.07.2026).
[13] Morgan Stanley определяет победителей и проигравших от агентного шопинга // Investing.com. — 2025. — 21 декабря. — URL: https://ru.investing.com (дата обращения: 01.07.2026).
[14] Bain & Company. Agentic AI in Retail: How Autonomous Shopping Is Redefining the Customer Journey. — Bain & Company, 2025. — 13 November. — URL: https://www.bain.com (дата обращения: 01.07.2026).
[15] Deloitte. Agentic Commerce: AI Shopping Agents Guide 2025. — Deloitte, 2025. — URL: https://www.deloitte.com (дата обращения: 01.07.2026).
[16] ИТ-холдинг Т1: ритейлеры попали в «цифровой туман» // Т1. — 2025. — 7 ноября. — URL: https://t1.ru (дата обращения: 01.07.2026).
[17] Омниканальность в ритейле: главный тренд 2025 года // Retail.ru. — 2025. — 25 апреля. — URL: https://www.retail.ru (дата обращения: 01.07.2026).
[18] Morgan Stanley определяет победителей и проигравших от агентного шопинга // Investing.com. — 2025. — 21 декабря. — URL: https://ru.investing.com (дата обращения: 01.07.2026).
[19] Госдума приняла закон о цифровом рубле // Профиздат. — 2025. — 16 июля. — URL: https://www.profiz.ru (дата обращения: 01.07.2026).
[20] Госдума приняла закон о цифровом рубле // Профиздат. — 2025. — 16 июля. — URL: https://www.profiz.ru (дата обращения: 01.07.2026).
[21] Минпромторг и торговые сети не готовы к переходу на цифровой рубль // PlusWorld. — 2024. — 27 ноября. — URL: https://plusworld.ru (дата обращения: 01.07.2026).
[22] Retail Media в России: прогноз развития на 2025 год // Okkam Group. — 2025. — URL: https://okkam.group (дата обращения: 01.07.2026).
[23] Большинство ритейлеров перешли от «пилота» к масштабированию цифровых решений // New Retail. — 2025. — 3 декабря. — URL: https://newretail.ru/2025/12/03/tsifrovaya-transformatsiya-riteyla/ (дата обращения: 01.07.2026).
[24] ИИ в ритейле-2025: фактор данных и влияние агентов // New-Retail.ru. — 2025. — 21 октября. — URL: https://new-retail.ru (дата обращения: 01.07.2026).
[25] Bain & Company. Agentic AI in Retail: How Autonomous Shopping Is Redefining the Customer Journey. — Bain & Company, 2025. — 13 November. — URL: https://www.bain.com (дата обращения: 01.07.2026).
[26] Bain & Company. Agentic AI in Retail: How Autonomous Shopping Is Redefining the Customer Journey. — Bain & Company, 2025. — 13 November. — URL: https://www.bain.com (дата обращения: 01.07.2026).
[27] Большинство ритейлеров перешли от «пилота» к масштабированию цифровых решений // New Retail. — 2025. — 3 декабря. — URL: https://newretail.ru/2025/12/03/tsifrovaya-transformatsiya-riteyla/ (дата обращения: 01.07.2026).
[28] Большинство ритейлеров перешли от «пилота» к масштабированию цифровых решений // New Retail. — 2025. — 3 декабря. — URL: https://newretail.ru/2025/12/03/tsifrovaya-transformatsiya-riteyla/ (дата обращения: 01.07.2026).
Источники:
2. Глазьев С.Ю. Мирохозяйственные уклады в глобальном экономическом развитии // Экономика и математические методы. – 2016. – № 2. – c. 3-29. – doi: 10.31857/S042473880000616-5.
3. Зинченко С.В. Аспекты управления логистикой на этапе последней мили // Модели, системы, сети в экономике, технике, природе и обществе. – 2024. – № 3. – c. 55-70. – doi: 10.21685/2227-8486-2024-3-5.
4. Каримов Б. Н., Кудрявцева С. С. Особенности инновационного развития экономических систем при достижении технологического лидерства // Управление устойчивым развитием. – 2025. – № 3. – c. 16-23. – doi: 10.55421/2499992X_2025_3_16.
5. Клейнер Г. Б. Системное моделирование экономики: к проблеме синтеза агентных, равновесных, эконометрических и когнитивных моделей (часть 1) // Экономика и математические методы. – 2026. – № 1. – c. 5-18. – doi: 10.7868/S3034617726010013.
6. Крохина Ю. А. Электронные и цифровые деньги: новые вызовы для правового регулирования // Экономика. Право. Общество. – 2024. – № 2. – c. 159-164. – doi: 10.21686/2411-118X-2024-2-159-164.
7. Литвинюк А.А., Косарева Е.А. Актуальные проблемы управления персоналом в розничной торговле // Экономика, предпринимательство и право. – 2020. – № 3. – c. 677-688. – doi: 10.18334/epp.10.3.100609.
8. Литвинюк А.А., Шубенкова Е.В., Фатеев М.А., Мельников В.А. G-менеджмент в системе управления персоналом академической организации // Лидерство и менеджмент. – 2021. – № 1. – c. 161-174. – doi: 10.18334/lim.8.1.111551.
9. Литвинюк А. А. Методические аспекты определения потребности населения в торговой площади: мировой опыт и современные подходы // Вестник Российского государственного торгово-экономического университета (РГТЭУ). – 2011. – № 10. – c. 139-144.
10. Литвинюк А. А. О методике оценки потребности населения в торговой площади // Кавказские научные записки. – 2010. – № 4. – c. 102-116.
11. Литвинюк А. А. Основные направления оптимизации трудового потенциала торговли, совершенствования системы подготовки, переподготовки и повышения квалификации кадров в отрасли // Спрос и предложение на рынке труда и рынке образовательных услуг в регионах России: Сборник докладов по материалам Одиннадцатой Всероссийской научно-практической Интернет-конференции, Петрозаводск, 29–30 октября 2014 года / Под редакцией В. А. Гуртова. Том Книга I. – Петрозаводск: Петрозаводский государственный университет. Петрозаводск, 2014. – c. 119-131.
12. Мороз О. Н., Медведский Д. А., Волкова А. М. Эволюция розничной торговли как отрасли сферы услуг: от традиционной к цифро-интегрированной модели // Креативная экономика. – 2026. – № 2. – c. 403-426. – doi: 10.18334/ce.20.2.124632.
13. Перес К. Технологические революции и финансовый капитал : динамика пузырей и периодов процветания. / пер. с англ. Ф. В. Маевского, науч. ред. пер. С. Ю. Глазьев, В. Е. Дементьев ; Акад. народного хоз-ва при Правительстве Российской Федерации, Центр эволюционной экономики. - Москва : Дело, 2011. – 231 c.
14. Арбатов А. А., Адамеску А. А., Бухвальд Е. М. Путь в XXI век: стратегические проблемы и перспективы российской экономики. / Книга подготовлена коллективом авторов под руководством академика РАН Д.С.Львова. - Москва : Экономика, 1999. – 793 c.
15. Развитие интеллектуальной экономики и промышленности на основе искусственного интеллекта. / Монография. - Санкт-Петербург : ПОЛИТЕХ-ПРЕСС, 2025. – 786 c.
16. Суздалева Г. Р., Игнатьева Л. Р. Омниканальность как инструмент формирования потребительской лояльности // Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Социально-экономические науки. – 2025. – № 2. – c. 319-338. – doi: 10.15593/2224-9354/2025.2.20.
17. Сулейманова Р. Р., Насырова Е. В. Современные цифровые практики и технологии в вузовских гуманитарных науках // Дискуссия. – 2024. – № 6. – c. 19-25. – doi: 10.46320/2077-7639-2024-6-127-19-25.
18. Тарасова Е. Е., Матузенко Е. В., Глазунова О. А. Интернет-торговля в России: особенности функционирования и тренды развития // Вестник Белгородского университета кооперации, экономики и права. – 2025. – № 1. – c. 168-180. – doi: 10.21295/2223-5639-2025-1-168-180.
19. Череповская Н. А. Влияние кластеров на продолжительность жизненных циклов предпринимательских экосистем в регионах России // Современная конкуренция. – 2024. – № 6. – c. 111-127. – doi: 10.37791/2687-0657-2024-18-6-111-127.
20. Шадрина К. И., Соколова Н. Г. Организационно-управленческие аспекты омниканальной трансформации региональных компаний fashion-ритейла // Прогрессивная экономика. – 2026. – № 3. – c. 99-117. – doi: 10.54861/27131211_2026_3_99.
21. Cunha M. N., Krupsky O. P. Transforming online retail: The impact of augmented and virtual reality on consumer engagement and experience in e-commerce // Uluslararası Sosyal Siyasal ve Mali Araştırmalar Dergisi. – 2025. – № 1. – p. 189-201.
22. Freeman C., Louçã F. As Time Goes By: From the Industrial Revolutions to the Information Revolution. - Oxford: Oxford University Press, 2002. – 432 p.
23. Jumasseitova A. K., Savoskin R. V., Chowdhury D. Leveraging dynamic pricing as a competitive advantage for suppliers in tender processes // Statistics, Accounting and Audit. – 2024. – № 4. – p. 143-161. – doi: 10.51579/1563-2415.2024.-4.12.
24. Quinones M. Technology: a strategic imperative for successful retailers // International Journal of Retail & Distribution Management. – 2023. – № 4. – p. 546-566.
25. Tretiakov I. B. Automation of retail marketing operations with AI: methods for enhancing efficiency and competitiveness // International Journal of Humanities and Natural Sciences. – 2024. – № 11-4. – p. 244-248. – doi: 10.24412/2500-1000-2024-11-4-244-248.
26. Wang Y., Ding N. The Impact of\ Technology-Organization-Environment\ Factors on the Digital Transformation of Retail Enterprises // Journal of Economics and Management Sciences. – 2025. – № 2. – p. 55.
Страница обновлена: 15.08.2026 в 22:50:03
Download PDF | Downloads: 3
The sixth technological mode and retail transformation: driving forces, barriers and adaptation strategies
Litvinyuk A.A.Journal paper
Creative Economy
Volume 20, Number 7 (July 2026)
Abstract:
Nowadays, we observe the transition of the global economy to the sixth technological mode, which initiates a fundamental transformation of retail trade. With the convergence of artificial intelligence, robotics, digital payments, and new materials, traditional retail business models are losing effectiveness, giving way to ecosystem platforms with deep personalization and seamless customer experiences. The article aims to systematize the key areas of retail evolution, identify the driving forces of change and offer practical recommendations for Russian companies. The methodological framework includes a systematic approach, content analysis of publications and industry documents, comparative analysis of statistics and expert assessments. The results show a shift in competitive advantages from scale to the depth of digital integration, data quality, and the ability to shape intelligent ecosystems. The key drivers are artificial intelligence, agent–based commerce, omnichannel (which has become an industry standard) and the digital ruble. Special attention is paid to the phenomenon of agent-based commerce, where AI agents make purchases on behalf of consumers, as well as the growth of the retail media market.
The following systemic challenges are identified: staff shortages, digital inequality, regulatory barriers, and cybersecurity risks. The article provides a set of measures for retailers, regulators and educational institutions, including the transition to new performance metrics and the creation of experimental legal regimes for autonomous trading. The proposed recommendations are aimed at increasing the competitiveness of Russian retail amid the technological revolution.
Keywords: sixth technological mode, artificial intelligence, agent-based commerce, omnichannel, digital ruble, retail media
JEL-classification: O33, O47, Q55, L63, M15
References:
Development of the intellectual economy and industry based on artificial intelligence (2025).
Arbatov A. A., Adamesku A. A., Bukhvald E. M. (1999). The path to the 21st century: strategic problems and prospects of the Russian economy
Belyanova A. M., Gudkova T. V. (2013). Shumpeter's Heritage and Strategic Problems of Russia. Vestnik Moskovskogo universiteta. Seriya 6. Ekonomika. (2). 85-112.
Cherepovskaya N. A. (2024). The Impact of Clusters on the Life Cycles of Entrepreneurial Ecosystems in the Regions of Russia. Modern competition. 18 (6). 111-127. doi: 10.37791/2687-0657-2024-18-6-111-127.
Cunha M. N., Krupsky O. P. (2025). Transforming online retail: The impact of augmented and virtual reality on consumer engagement and experience in e-commerce Uluslararası Sosyal Siyasal ve Mali Araştırmalar Dergisi. 5 (1). 189-201.
Freeman C., Louçã F. (2002). As Time Goes By: From the Industrial Revolutions to the Information Revolution
Glazev S.Yu. (2016). National Economy Structures in the Global Economic Development. Economics and the Mathematical Methods. 52 (2). 3-29. doi: 10.31857/S042473880000616-5.
Jumasseitova A. K., Savoskin R. V., Chowdhury D. (2024). Leveraging dynamic pricing as a competitive advantage for suppliers in tender processes Statistics, Accounting and Audit. (4). 143-161. doi: 10.51579/1563-2415.2024.-4.12.
Karimov B. N., Kudryavtseva S. S. (2025). Features of Innovative Development of Economic Systems in Achieving Technological Leadership. Upravlenie ustoychivym razvitiem. (3). 16-23. doi: 10.55421/2499992X_2025_3_16.
Kleyner G. B. (2026). Systems Modeling of the Economy: Towards the Problem of Integrating Agent-Based, Equilibrium, Econometric and Cognitive Models (Part 1). Economics and the Mathematical Methods. 62 (1). 5-18. doi: 10.7868/S3034617726010013.
Krokhina Yu. A. (2024). Electronic and Digital Money: New Challenges for Legal Regulation. Ekonomika. Pravo. Obschestvo. 9 (2). 159-164. doi: 10.21686/2411-118X-2024-2-159-164.
Litvinyuk A. A. (2010). On the Method of Assessment of People’s Needs in the Area of Trade. Kavkazskie nauchnye zapiski. (4). 102-116.
Litvinyuk A. A. (2011). Methodological Aspects of Determining the Needs of the Population in Trade Area: International Experience and Modern Approaches. Bulletin of the Russian State University of Trade and Economics (RSUTE). (10). 139-144.
Litvinyuk A. A. (2014). The main directions of optimizing the labor potential of trade, improving the system of training, retraining and advanced training of personnel in the industry Supply and demand in the labor market and the educational services market in the regions of Russia. 119-131.
Litvinyuk A.A., Kosareva E.A. (2020). Actual problems of personnel management in retailing. Journal of Economics, Entrepreneurship and Law. 10 (3). 677-688. doi: 10.18334/epp.10.3.100609.
Litvinyuk A.A., Shubenkova E.V., Fateev M.A., Melnikov V.A. (2021). G-management in the personnel management system of an academic organization. Leadership and management. 8 (1). 161-174. doi: 10.18334/lim.8.1.111551.
Moroz O. N., Medvedskiy D. A., Volkova A. M. (2026). The evolution of retail as a service industry: from a traditional to a digitally integrated model. Creative Economy. 20 (2). 403-426. doi: 10.18334/ce.20.2.124632.
Peres K. (2011). Technological revolutions and financial capital: the dynamics of bubbles and periods of prosperity
Quinones M. (2023). Technology: a strategic imperative for successful retailers International Journal of Retail & Distribution Management. 51 (4). 546-566.
Shadrina K. I., Sokolova N. G. (2026). Organizational and Managerial Aspects of Omnichannel Transformation of Regional Fashion Retail Companies. Progressivnaya ekonomika. (3). 99-117. doi: 10.54861/27131211_2026_3_99.
Suleymanova R. R., Nasyrova E. V. (2024). Contemporary Digital Practices and Technologies in the Humanities at the University. Discussion. (6). 19-25. doi: 10.46320/2077-7639-2024-6-127-19-25.
Suzdaleva G. R., Ignateva L. R. (2025). Omnichannel as a Tool for Forming Consumer Loyalty. PNRPU Sociology and Economics Bulletin. (2). 319-338. doi: 10.15593/2224-9354/2025.2.20.
Tarasova E. E., Matuzenko E. V., Glazunova O. A. (2025). Internet Trade in Russia: Functioning Features and Development Trends. Herald of the Belgorod University of Cooperation, Economics and Law. (1). 168-180. doi: 10.21295/2223-5639-2025-1-168-180.
Tretiakov I. B. (2024). Automation of retail marketing operations with AI: methods for enhancing efficiency and competitiveness International Journal of Humanities and Natural Sciences. (11-4). 244-248. doi: 10.24412/2500-1000-2024-11-4-244-248.
Wang Y., Ding N. (2025). The Impact of\ Technology-Organization-Environment\ Factors on the Digital Transformation of Retail Enterprises Journal of Economics and Management Sciences. 8 (2). 55.
Zinchenko S.V. (2024). Aspects of Logistics Management at the Last Mile Stage. Modeli, sistemy, seti v ekonomike, tekhnike, prirode i obschestve. (3). 55-70. doi: 10.21685/2227-8486-2024-3-5.