Numerator: тренды потребительского AI 2026 — почему поколенческое принятие выглядит иначе, чем принято думать
Искусственный интеллект переместился с периферии технологических разговоров в их центр. Генеративные AI-инструменты за удивительно короткое время начали влиять на то, как потребители ищут информацию, находят продукты и принимают покупательские решения. Сдвиг уже заметен в повседневной жизни: люди спрашивают AI-ассистентов, что приготовить на ужин, какие бренды выбрать, как спланировать следующий праздничный ужин.
Вместе с этой переменой пришло привычное объяснение, которое сопровождает каждую новую технологическую волну: молодые потребители принимают новое инстинктивно, старшие в конечном счёте следуют за ними.
Это разумное объяснение — и оно всё чаще оказывается неверным.
Проанализировав ответы более 5000 верифицированных участников исследования потребительского принятия AI, Numerator получил данные, указывающие на нечто куда более сложное. Ожидание того, что отношение к AI строго коррелирует с возрастом, попросту не подтверждается. Вместо этого потребители всех поколений распределяются по широкому и непредсказуемому спектру — от активных сторонников до скептически настроенных наблюдателей — независимо от возраста.
Принятие AI не линейно по возрасту
Чтобы лучше понять, как потребители относятся к искусственному интеллекту, Numerator разработал составной AI Acceptance Score — индекс, объединяющий три элемента: отношение к AI, воспринимаемые преимущества и заявленное использование технологии. Каждый респондент был проиндексирован относительно среднего показателя по населению США и сопоставлен с возрастом.
Ожидаемая картина выглядела бы так: энтузиазм нарастает среди молодых потребителей и убывает среди старших. Вместо этого закономерность практически не проявилась. Возраст объяснял ничтожно малую долю вариации в принятии AI по всей выборке.
Практически это означает, что 25-летний и 65-летний с равной вероятностью могут оказаться в любой точке спектра. Это противоречит десятилетиям технологической истории: персональные компьютеры, социальные сети и смартфоны следовали относительно предсказуемой траектории, при которой молодые потребители принимали технологии раньше и постепенно тянули за собой остальных.
Искусственный интеллект, по всей видимости, идёт иным путём.
Технология распространяется широко, но причины, по которым люди принимают или отвергают её, кардинально различаются в зависимости от поколенческого контекста. Для маркетологов и стратегов ключевой становится не вопрос о том, кто принимает AI первым, а вопрос о том, почему каждое поколение подходит к нему именно так, как подходит.
Gen Z: цифровая грамотность при нарастающем сопротивлении
На бумаге Gen Z должен был стать естественным авангардом принятия искусственного интеллекта. Выросшее вместе со смартфонами, стриминговыми платформами и алгоритмическими лентами социальных сетей, это поколение нередко называют самой цифровой когортой в истории.
Данные во многом подтверждают это предположение: 77% потребителей Gen Z сообщают об использовании AI-инструментов сегодня. Однако более глубокая картина оказывается сложнее. Среди тех представителей Gen Z, кто в настоящее время не использует AI, сопротивление значительно сильнее, чем среди старших поколений: 57% непользователей из Gen Z говорят, что не готовы принять технологию, тогда как среди бумеров этот показатель составляет лишь 32%.
Такая поляризация обнаруживает противоречие, которое легко упустить, если смотреть только на показатели принятия. Внутри Gen Z энтузиазм и скептицизм сосуществуют бок о бок. Частично колебания объясняются воспринимаемой полезностью: каждый третий (30%) потребитель из Gen Z говорит, что не считает AI особенно полезным в повседневной жизни — это более чем вдвое превышает показатель по всему населению США.
Более половины (53%) указывают, что у них слишком много оговорок в отношении использования искусственного интеллекта. Эти оговорки выходят за рамки вопросов точности или надёжности: Gen Z склонен сосредотачиваться на долгосрочных последствиях самой технологии.
Влияние на окружающую среду — один из таких аспектов. Представители Gen Z на 54% чаще среднестатистического потребителя задумываются о воздействии AI на окружающую среду. AI-системы требуют огромных вычислительных ресурсов, а их потребление энергии и воды всё активнее обсуждается в публичном пространстве. Для брендов, позиционирующих себя как ответственных участников рынка, это внимание вряд ли спадёт.
Миллениалы: принятие AI — с оговорками
Если Gen Z подходит к AI с философской осторожностью, то миллениалы приняли его с сочетанием практического энтузиазма и нарастающего беспокойства.
Четверо из пяти миллениалов сообщают об использовании AI-инструментов за последний год — это делает их самым вовлечённым поколением в исследовании Numerator. Многие воспринимают искусственный интеллект не как абстрактную новинку, а как практический инструмент повышения повседневной продуктивности. Три четверти говорят, что AI улучшает их эффективность — самый высокий показатель среди всех поколений.
Для поколения, управляющего карьерой, домашним хозяйством и всё более сложным повседневным расписанием, привлекательность очевидна. AI выходит за рамки функций поисковой системы и становится помощником. Миллениалы чаще представителей других поколений используют AI для планирования и организации: составления меню на неделю, списков покупок, управления бюджетом или генерации идей для подарков. В этих сценариях AI выступает не справочником, а ассистентом, участвующим в принятии решений.
Тем не менее под этим энтузиазмом скрывается нарастающая тревога. В июле 2025 года 38% миллениалов выражали обеспокоенность замещением человеческого труда искусственным интеллектом. К декабрю того же года этот показатель вырос до 49% — почти половина поколения.
Этот сдвиг отражает характерное поколенческое противоречие. Миллениалы стали ранними бенефициарами цифровой экономики, выстраивая карьеры вокруг технологической продуктивности. Однако те же инструменты, которые умножают эффективность, ставят вопросы о долгосрочном вытеснении рабочих мест.
Одновременно манера использования AI миллениалами — как персонального помощника — меняет их поисковые намерения. Вместо прямых запросов на конкретные продукты — «McDonald’s» или «картофельные чипсы» — потребители-миллениалы всё чаще формулируют широкие запросы: «Какие варианты фастфуда подойдут для семейного ужина в пятницу?» или «Что хорошо перекусить во время просмотра футбола?» AI-инструменты затем собирают рекомендации, ориентированные на сценарий, а не на продукт. Видимость брендов в AI-генерируемых результатах может зависеть меньше от ключевых слов и больше от понимания намерения, стоящего за потребительским запросом.
Gen X: незаметная возможность в AI-покупках
Gen X редко оказывается в центре внимания при обсуждении новых технологий. На фоне цифровых нативов Gen Z и культурного влияния миллениалов это поколение нередко остаётся за рамками разговоров о новом. Однако в контексте AI-покупок Gen X может представлять одну из наиболее значимых возможностей для брендов — особенно с учётом его высокой покупательной способности.
В разных категориях Gen X неизменно оказывается в числе лидеров по готовности использовать искусственный интеллект в процессе покупок. Эти потребители могут не говорить об AI с тем же культурным накалом, что молодые, однако их открытость к практическим применениям заслуживает внимания.
Особенно примечателен разрыв между рекомендациями AI и реальным покупательским поведением.
При тестировании типичных AI-запросов — например, с просьбой порекомендовать гель для душа для потребителя около пятидесяти лет — бренды, которые выдаёт система, нередко отличаются от тех, что реально предпочитает Gen X. По данным Numerator, такие бренды, как Dove, Suave, Olay и Bath & Body Works, занимают непропорционально высокую долю в покупках Gen X, однако в AI-генерируемых списках они зачастую появляются ниже.
Причина в том, что многие AI-модели опираются преимущественно на общедоступный контент, а не на проприетарные данные о покупках. Это создаёт несоответствие между тем, что рекомендует AI, и тем, что потребители реально покупают.
Для брендов и ритейлеров этот разрыв открывает стратегическую возможность. Компании, интегрирующие реальные потребительские данные — zero-party data, записи программ лояльности, CRM-аналитику — в свои AI-системы, могут занять более выгодную позицию для формирования рекомендаций, отражающих реальное поведение. В будущем, где AI-ассистенты всё сильнее влияют на потребительские решения, качество исходных данных может определять, чьи продукты появятся в поле зрения.
Бумеры: принятие через знакомые инструменты
У беби-бумеров барьеры для принятия AI выглядят иначе.
Проблема здесь не столько в недоверии, сколько в непонимании: 35% непользователей из числа бумеров говорят, что недостаточно понимают AI-инструменты, чтобы их использовать. При этом две трети сообщают о трудностях с различением реального и AI-сгенерированного контента в интернете. Эта неопределённость способна замедлить принятие, но не устранить его.
На практике бумеры наиболее вероятно взаимодействуют с искусственным интеллектом, когда он встроен в инструменты, которыми они уже пользуются. AI-функции, интегрированные в смартфоны, социальные платформы и повседневные цифровые сервисы, находят отклик лучше, чем самостоятельные AI-приложения — такие как ChatGPT.
Их интересы сугубо практичны. Бумеров особенно привлекают AI-функции, упрощающие рутинные покупательские решения: сравнение цен у разных ритейлеров, поиск акционных предложений, проверка подлинности и качества товаров перед покупкой.
Все эти сценарии объединяет одна черта: они функциональны, а не исследовательски любопытны. Для ритейлеров и брендов такой настрой указывает на понятную возможность: AI-опыт, выстроенный вокруг экономии, ясности и доверия, может хорошо резонировать со старшими потребителями — особенно когда он встроен в цифровые инструменты, которыми они уже пользуются.
Что тренды потребительского AI означают для брендов
По мере того как искусственный интеллект встраивается в потребительский путь — от поиска продукта до покупки — брендам необходимо двигаться дальше упрощённых представлений о принятии технологии.
Из поколенческих паттернов, выявленных в исследовании Numerator, следуют три урока.
Первый: принятие AI не выстроено в поколенческую иерархию. Молодые потребители не являются единодушно более расположенными к AI, чем старшие, а сам по себе энтузиазм не определяет использование.
Второй: то, как бренды представляют AI, имеет не меньшее значение, чем то, где они появляются. Gen Z оценивает AI через этическую и экологическую призму. Миллениалы балансируют между эффективностью и опасениями по поводу занятости. Gen X ищет практическую пользу в процессе покупок. Бумеры ставят во главу угла доверие и ясность.
Третий: релевантность на AI-управляемом рынке будет всё больше зависеть от реальных потребительских данных. Многие AI-системы сегодня опираются на общедоступную информацию, что может приводить к рекомендациям, расходящимся с реальными покупательскими паттернами. Возможность для роста состоит в интеграции данных из потребительских панелей, верифицированных опросов и CRM-систем.
Бренды, способные встроить верифицированные потребительские данные в AI-контент и рекомендации, окажутся в более выгодной позиции для формирования того, что видит потребитель — и в конечном счёте того, что он покупает.