«Особое мнение» по каждому SKU: три AI-модели вместо BI-правил

В сфере искусственного интеллекта произошло заметное событие. Мой знакомый Николай держит на Ozon магазин постельного белья. Со стороны всё нормально: оборот есть, товар продаётся, кабинет не пустует. А денег в конце месяца — нет.

Не «мало», а непонятно куда они делись. Я стал разбираться — и понял, что это не его частная беда. Полный P&L по каждому товару никто не считает: на каталоге в 500–2000 позиций это часы в неделю.

Технические детали

Товар крутится в топе по обороту — но оборот ничего не говорит о марже: после возвратов и рекламы он годами уходит в минус, в полной слепой зоне. Инструментов на рынке хватает, но почти все просто показывают ещё одну P&L-таблицу — много цифр, красиво, и ровно ноль ответа на вопрос «и что мне теперь с этим делать». Так появился SKUmind — сервис, который сводит прибыль по каждому SKU и говорит, что с ней делать.

Под катом — почему я выкинул привычную для BI логику на правилах, как собрал консилиум из трёх AI-моделей разных вендоров с арбитратором, как реверс-инжинирил Ozon API двумя параллельными сессиями Claude и почему ревью кода теперь съедает 60–70% времени.

Этот прогресс даёт важные сигналы о будущем отрасли, и технологический мир внимательно наблюдает.