Все говорят, что люди хотят AI-рекомендаций. Новое исследование: доверяют им только 13%

Представьте два почти одинаковых сценария.

В первом вы сами открываете ChatGPT и спрашиваете: «Найди мне хорошие беспроводные наушники до 15 тысяч рублей». ИИ сравнивает модели, объясняет разницу, вы идёте читать отзывы и принимаете решение.

Во втором вы заходите в интернет-магазин, а он сразу сообщает: «Кажется, вам понравится вот эта модель». Почему? Возможно, потому что знает ваши прошлые покупки. А возможно, потому что видел, какие товары вы смотрели в других приложениях, где находились и на чём задерживали внимание.

Технология вроде бы одна и та же. Ощущения — совершенно разные.

Свежий опрос ThoughtSpot и YouGov среди 4833 взрослых жителей США и Великобритании хорошо показывает этот разрыв. 74% считают, что ритейлеры уже собирают слишком много персональной информации, а AI-рекомендациям товаров доверяют только 13%. Ещё 47% прямо говорят, что таким рекомендациям не доверяют. Исследование проводилось онлайн 16–23 июня 2026 года, результаты были взвешены для взрослого населения обеих стран. Сам ThoughtSpot продаёт бизнесу решения для работы с данными и AI, поэтому у исследования есть очевидный коммерческий контекст.

Ещё показательнее другой вопрос. Когда людей попросили назвать самый надёжный источник совета при покупке, 43% выбрали друзей и родственников, 27% — отзывы покупателей. AI-рекомендации оказались в самом низу списка — их назвал всего 1%.

Получается странная ситуация: ритейл активно готовится к миру, где нейросеть выбирает товары за покупателя, а сам покупатель пока гораздо охотнее верит сестре, незнакомцу с пятью звёздами под товаром или собственному поиску.

На первый взгляд эти цифры противоречат почти всему, что мы последние месяцы слышим про AI-shopping.

Например, McKinsey сообщал, что 63% европейских потребителей уже используют AI-инструменты для сравнения брендов, моделей, цен и отзывов, 55% — чтобы разобраться в категории или конкретном товаре, а 46% — для поиска идей перед покупкой. Более половины спокойно относятся к тому, что AI предлагает им варианты.

Но дальше проходит очень чёткая граница.

56% комфортно, когда AI предлагает варианты, а окончательное решение остаётся человеку. А почти половине уже не нравится идея автоматически передать алгоритму даже регулярные покупки.

Gartner весной получил почти ту же картину. В зависимости от категории примерно треть покупателей готова разрешить AI сузить выбор, но только до 11% готовы позволить ему самостоятельно принять решение о покупке даже в сравнительно недорогих категориях вроде бытовых товаров. Более половины людей, которые уже использовали генеративный AI при покупке, признавались, что им приходилось перепроверять всю полученную информацию.

То есть формируется довольно понятное правило:

«Помоги мне выбрать» — нормально.
«Выбери за меня» — уже хуже.
«Я сам решил, что тебе нужно, потому что давно за тобой наблюдаю» — совсем неприятно.

Именно поэтому вопрос доверия нельзя свести к простой формуле «любят люди AI или нет».

Покупатель может с удовольствием использовать нейросеть как калькулятор, поисковик и консультанта — и одновременно раздражаться на магазин, который применяет ту же технологию к его персональным данным.

Персонализация хороша ровно до момента, пока не становится криповой

Современный интернет-магазин знает довольно много.

Что вы искали. Что положили в корзину и не купили. Что покупали раньше. На каких товарах задерживались. Иногда — откуда пришли, где находитесь и как взаимодействовали с другими сайтами или приложениями.

До определённого момента это удобно. Купили корм для собаки — магазин вовремя предлагает заказать следующий пакет. Неделю смотрите диваны — показывает диваны вместо детских велосипедов.

Но чем точнее рекомендация, тем сильнее может становиться другой вопрос:

«А откуда вы вообще это обо мне знаете?»

ThoughtSpot сообщает, что покупателей особенно отталкивают отслеживание поведения между разными приложениями, использование геолокации без понятного согласия и просто плохие рекомендации, которые демонстрируют, что компания собрала много информации, но всё равно неверно поняла человека.

В исследованиях e-commerce для этого давно существует почти идеальное название — personalization-privacy paradox. Людям нравится, когда сервис понимает их потребности, но может не нравиться сбор данных, без которого такая персонализация становится возможной. Свежая академическая работа 2026 года о доверии к AI в электронной торговле отдельно выделяет прозрачность и контроль пользователя как ключевые условия, при которых этот конфликт можно смягчить.

Проще говоря, проблема может быть не в том, что алгоритм рекомендует слишком хорошо.

А в том, что он слишком хорошо показывает, насколько внимательно за вами наблюдали.

Особенно интересно сравнить несколько свежих опросов, которые на первый взгляд дают совершенно разные ответы.

ThoughtSpot получает 13% доверия к AI-рекомендациям. Alchemer в августе опросил 1002 американских покупателя и получил уже 35,4%, которые доверяют AI-рекомендациям полностью или в основном. При этом почти половина участников исследования за последний год хотя бы раз использовала AI для изучения товара, а среди людей 18–29 лет таких было уже 74%.

У Optimove результат ещё оптимистичнее: 44% говорят, что доверяют AI-рекомендациям больше других источников, а ещё 31% — примерно так же. Но там и выборка совершенно другая: 647 американцев с доходом домохозяйства от $75 тысяч, а не взрослое население США и Великобритании в целом.

Это не значит, что одно исследование правильное, а остальные нет. Они задают разные вопросы разным людям и по-разному определяют доверие.

Зато вместе они показывают гораздо более интересную картину, чем очередное «покупатели полюбили AI».

AI уже входит в шопинг быстрее, чем успевает сформироваться доверие к нему.

Ритейлеры это прекрасно видят. Reuters в августе писал, что магазины активно перестраивают сайты под рекомендации ChatGPT и Gemini: AI уже приводит покупателей, а такой трафик способен хорошо конвертироваться. Но сами ритейлеры одновременно пытаются не отдавать AI-платформам прямые отношения с клиентом и особенно его данные — потому что именно эти данные нужны для лояльности, персонализации и следующих продаж.

John Lewis на этой неделе рассказывал уже о другой стороне того же сдвига: доля товарных поисков через AI-агентов у сети выросла примерно с 0,3% до 2,5% за год. Это пока небольшая часть всего поиска, но рост настолько быстрый, что ритейлер отдельно перестраивает свою стратегию под AI-shopping.

И вот здесь появляется главный парадокс.

Магазину очень хочется знать покупателя достаточно хорошо, чтобы AI мог идеально предсказать его следующую покупку.

Покупателю хочется, чтобы AI идеально помогал ему выбирать товары.

Но вовсе не обязательно хочется, чтобы магазин идеально знал самого покупателя.

Поэтому победителем AI-shopping может оказаться не тот сервис, который соберёт больше всего данных и угадает желание ещё до его появления. А тот, который сможет объяснить: почему вы видите именно эту рекомендацию, какие данные для неё использованы и как всё это отключить.

Потому что полезный AI-помощник отвечает:

«Вы спросили — я нашёл».

А криповый алгоритмический продавец говорит:

«Вы ничего не спрашивали. Но я и так знаю, что вам нужно».