L'Oréal, Mondelēz и Nestlé применяют ИИ для ускорения разработки продуктов

L'Oréal уже четыре года применяет ИИ в своих лабораториях, чтобы сокращать сроки разработки косметических продуктов и находить новые применения для ингредиентов из существующего портфеля. В июле 2026 года Фабрис Мегарбан, президент потребительского подразделения L'Oréal, рассказал об этом в интервью Reuters. Аналогичный подход к ускорению продуктового R&D используют Mondelēz и Nestlé.

Как L'Oréal использует ИИ в разработке формул

Технология помогает прогнозировать поведение молекул — один из наиболее трудоёмких этапов при создании новых косметических продуктов. Традиционно разработка новой формулы — длительный и дорогостоящий процесс: химики синтезируют и тестируют соединения вручную, оценивают совместимость ингредиентов, проверяют стабильность и безопасность рецептур. На каждый продукт, который появляется на полке, приходятся десятки формул, отброшенных на промежуточных стадиях.

ИИ-модель позволяет предсказать результат до начала физического опыта: исследователи получают список перспективных гипотез и тестируют только их. Количество тупиков и стоимость каждой итерации резко снижаются.

Второй сценарий — поиск новых применений для уже имеющихся компонентов. L'Oréal накопила обширную библиотеку ингредиентов, и алгоритм выявляет, какие из них можно задействовать в новых продуктах или контекстах без необходимости начинать исследовательский цикл с нуля.

Применение ИИ в лабораторном R&D — часть широкого отраслевого тренда: технологии машинного обучения уже несколько лет используются в фармацевтике для скрининга молекул, и теперь аналогичные подходы распространяются на потребительскую химию и косметику.

• Четыре года — срок применения ИИ в лабораториях L'Oréal
• Фабрис Мегарбан — президент потребительского подразделения L'Oréal
• Задачи ИИ: прогноз молекулярных свойств и поиск новых применений ингредиентов
• Компании в тренде: L'Oréal, Mondelēz, Nestlé

Почему FMCG-гиганты делают ставку на ИИ в R&D

Mondelēz и Nestlé, одни из крупнейших производителей потребительских товаров в мире, двигаются в том же направлении. Три компании из разных секторов — косметика, кондитерские изделия, продукты питания — одновременно применяют ИИ для оптимизации разработки.

Синхронное движение трёх разных игроков закономерно: все они сталкиваются со схожей структурной проблемой. Потребитель ждёт всё более персонализированных продуктов, ретейлеры требуют постоянного обновления ассортимента, а конкуренция с частными марками и прямыми брендами усиливается. ИИ предлагает способ делать больше с теми же ресурсами.

Традиционный R&D-цикл в FMCG занимает годы: молекулярные исследования, итерации рецептур, потребительское тестирование, проверка безопасности, регуляторное согласование. ИИ берёт на себя наиболее аналитические и повторяющиеся части цикла и высвобождает команды для задач, требующих экспертного суждения. В быстро меняющейся индустрии скорость разработки становится конкурентным преимуществом: компания, выводящая новинку за 18 месяцев вместо трёх лет, первой занимает полку и тестирует отклик рынка.

Что это значит

Когда L'Oréal, Nestlé и Mondelēz одновременно сообщают о практическом применении ИИ в продуктовом R&D, это сигнал о системном сдвиге в традиционных отраслях. Четыре года реального использования технологии в лабораториях L'Oréal говорят об измеримых результатах, а не экспериментальном интересе. Следующий вопрос отрасли: насколько именно ИИ сократил сроки и стоимость разработки в конкретных линейках — и когда компании начнут публиковать эти данные.