В начале 2024 года Walmart совместно с OpenAI запустил Instant Checkout – генеративный ИИ для мгновенной оплаты. Система часто «запиралась» при сложных корзинах, требовала вмешательства операторов, конверсия упала до 2 % вместо плановых 10‑15 %, а время обработки превысило заявленные пять секунд. Через полгода проект признали провальным и объявили о смене стратегии.
Walmart не разорвал партнёрство с OpenAI, но отказался от собственного «мозга» в пользу готовых крупных языковых моделей – ChatGPT от OpenAI и Gemini от Google. В центре новой тактики оказался чат‑бот Sparky, изначально предназначенный для рекомендаций внутри сети. Теперь он интегрирован в диалоговые окна этих LLM, позволяя клиентам задавать вопросы о товарах без отдельного приложения.
Переход к готовым моделям ускорил вывод новых функций: пользователи ChatGPT уже привыкли получать советы от ИИ и могут обращаться к Sparky напрямую. Каждый запрос монетизируется – провайдеры берут плату за токены, часть дохода делится с Walmart в виде лицензии. Доступ к масштабным моделям даёт Sparky контекст о трендах, акциях и предпочтениях (при согласии клиента), повышая персонализацию и потенциально увеличивая средний чек.
Однако стратегия усиливает технологическую зависимость от внешних провайдеров. Изменение цен или ограничение API со стороны OpenAI или Google может резко сократить доходы Walmart. Конфиденциальность данных становится острее: запросы включают информацию о покупках и адресах, проходят через инфраструктуру провайдеров и привлекают внимание регуляторов; утечка грозит репутационными потерями и штрафами.
Конкуренты усиливают свои экосистемы. OpenAI разрабатывает собственные e‑commerce инструменты, а Google инвестирует в Gemini‑based shopping assistants, способные предлагать товары конкурентов с тем же уровнем персонализации. Это ставит под вопрос эксклюзивность доступа к клиентской базе Walmart.
Для инвесторов ключевой вывод: переход от собственного Instant Checkout к интеграции Sparky – попытка сократить затраты разработки и воспользоваться масштабом проверенных платформ, но за счёт потери контроля над технологическим стеком и роста операционных рисков. Финансовый эффект пока не ясен, однако первые квартальные отчёты показывают рост запросов к Sparky на 35 % после запуска в ChatGPT, что указывает на потенциал монетизации.
Стратегически компаниям стоит готовить «план B»: развивать собственные API для прямого доступа к Sparky и инвестировать в альтернативные модели, например открытый LLaMA. Это снизит зависимость от OpenAI и Google и даст гибкость в вопросах конфиденциальности данных.
Почему это важно: мгновенный чек не стал конкурентным преимуществом; готовые LLM позволяют быстрее выводить сервисы, но цена – контроль над данными и риски поставщиков. CEO должны оценивать баланс между скоростью внедрения и зависимостью от сторонних платформ, а также планировать резервные технологические решения.