AWS запускает Agentic Shopping Assistant для создания персонализированных ИИ-помощников в ритейле

Amazon продолжает масштабировать свои наработки в области ИИ-ассистентов, опираясь на показатели прошлого года: использование инструментов искусственного интеллекта в ритейле принесло компании дополнительные 12 млрд долларов выручки. Опыт взаимодействия более чем 300 млн пользователей с этими системами лег в основу нового продукта — AWS Agentic Shopping Assistant (ASA), который теперь доступен для сторонних компаний через облачную платформу AWS.

Технологическая база и кастомизация решений

AWS ASA базируется на архитектуре, которую Amazon недавно представила в рамках проекта Alexa for Shopping. Если говорить проще, это готовый «каркас», объединяющий возможности Rufus и Alexa+. Однако ключевое отличие заключается в адаптивности: решение не является универсальным коробочным продуктом. Оно требует настройки под конкретный каталог ритейлера, особенности его клиентской базы и стилистику бренда.С технической точки зрения ритейлеры получают доступ к архитектурным рекомендациям, базовому коду и экспертной поддержке со стороны AWS Generative AI Innovation Center. Это позволяет сократить цикл разработки разговорного интерфейса с нескольких лет до нескольких недель. На практике это означает, что специализированный магазин может внедрить агентную систему, которая понимает специфику его ассортимента лучше, чем любые универсальные поисковые движки. Статистика показывает, что сессии с использованием разговорного ИИ конвертируются в заказы в 3,5 раза чаще, чем стандартный поиск по ключевым словам.

Кейс Kate Spade: прикладное использование

Первым крупным внедрением AWS ASA стал инструмент Kate Spade AI Gift Concierge от компании Tapestry. Проект был запущен для решения одной конкретной проблемы — сложности выбора подарков, которые, по данным опросов, вызывают стресс у 53% потребителей.Система построена на модели Anthropic Haiku 4.5 с использованием Amazon Bedrock для обеспечения наблюдаемости, аутентификации и оценки качества ответов. Логика работы агента базируется на паттернах поведения пользователей, собранных Amazon при разработке своего штатного помощника: вместо выдачи списка товаров по запросу, ИИ ведет диалог о событии, получателе и стиле, помогая клиенту сформировать уверенное решение. Согласно отчетности Tapestry, процесс перехода от разработки к тестированию и полноценному запуску занял около 2,5 месяцев.

Инфраструктурные компоненты и стратегия развития

AWS ASA интегрирует в себе стек сервисов Amazon Bedrock, AgentCore и OpenSearch. Amazon выступает в роли «нулевого клиента» (Customer Zero), что означает предварительную проверку всех компонентов в условиях сверхвысоких нагрузок собственного маркетплейса.При выборе между созданием собственных AI-агентств и использованием внешних универсальных систем ритейлеры встают перед дилеммой контроля над брендом. Использование предложенной AWS модели позволяет компаниям сохранить владение экспертными знаниями о своих продуктах, не отдавая процесс принятия решений на откуп сторонним «движкам ответов». Итоговая интеграция превращает разрозненные данные ритейлера в специализированную систему, способную поддерживать прямой канал коммуникации с покупателем, сохраняя при этом уникальный голос бренда.