Řízená umělá inteligence v maloobchodě: Od pilotního projektu s umělou inteligencí k nástroji pro tvorbu hodnoty pro maloobchod a spotřební zboží

Od marketingového humbuku k hardwarové infrastruktuře: Proč je „řízená umělá inteligence“ novým operačním základem pro maloobchod a spotřební zboží.

USA vs. Evropa: Dvě radikálně odlišné cesty k dominanci umělé inteligence v maloobchodním sektoru

Umělá inteligence v maloobchodě byla dlouho považována za hřiště pro inovační oddělení: tady chatbot, tam izolovaný prognostický model. Tato éra nezávazných pilotních projektů se však chýlí ke konci. Vzhledem k historicky nízkým maržím, nestabilním dodavatelským řetězcům a fragmentované datové krajině čelí maloobchodníci a výrobci spotřebního zboží tvrdé realitě: ti, kteří dnes umělou inteligenci pouze testují, místo aby ji škálovali, budou ve střednědobém horizontu financovat růst svých konkurentů.

Hlavním problémem mnoha společností není nedostatek dat, ale neschopnost je dostatečně rychle proměnit v zisková rozhodnutí. Maloobchodní sektor je „bohatý na data, ale chudý na rozhodování“. Údaje o prodejích, stav zásob, informace o věrnostních kartách zákazníků a online chování jsou pohřbeny v latentních situacích, zatímco rozhodnutí o propagačních akcích, cenách nebo doplňování zásob jsou často stále založena na intuici nebo zastaralých tabulkách.

Právě zde koncept „řízené umělé inteligence“ představuje zásadní změnu paradigmatu. Odchyluje se od představy, že každý projekt umělé inteligence musí být pracným a rozsáhlým IT projektem. Místo toho je umělá inteligence chápána jako průmyslová infrastruktura – řízená platforma, která integruje algoritmy, správu dat a provozní procesy. Cílem již není technicky fascinující důkaz konceptu, ale spíše měřitelný časový poměr: řešení složitých problémů, jako je optimalizace obchodních výdajů nebo odolnost dodavatelského řetězce, musí být produktivní nikoli v řádu měsíců, ale dnů.

Tento článek zkoumá, proč se přechod na spravované platformy umělé inteligence (jako je Unframe) stává zásadním pro přežití odvětví. Analyzujeme, jak to může drasticky snížit chyby v prognózách, proč se budování vlastních řešení umělé inteligence často stává nákladnou pastí a jak si evropské společnosti mohou zajistit konkurenční výhodu oproti USA navzdory přísným regulacím. Toto už není sci-fi, ale industrializace inteligence jako nový standard pro tvorbu hodnot.

Vhodné pro:

• Unframe.AI: Řešení spravované umělé inteligence pro spotřební zboží a maloobchod

Od marketingového termínu k otázce infrastruktury: Co doopravdy znamená „spravovaná umělá inteligence“ v maloobchodě

Na první pohled se termín „řízená umělá inteligence“ jeví jako další módní slovo v technologickém marketingu. Pro maloobchodní a spotřební společnosti však ve skutečnosti popisuje zásadní posun: od individuálních pilotních projektů umělé inteligence směrem k umělé inteligenci jako produktivní vrstvě infrastruktury, která prochází propagačními akcemi, dodavatelským řetězcem, cenami, provozem prodejen a zákaznickou zkušeností.

V podstatě se jedná o tři charakteristiky, které odlišují humbuk k reklamě od měřitelné přidané hodnoty:

• Zaprvé, umělá inteligence je chápána jako spravovaná platforma, nikoli jako projekt. Místo vytváření nového PoC týmu pro každou otázku je vytvořena jednotná vrstva umělé inteligence, která sdružuje data, modely, řízení a integraci a lze ji znovu použít pro různé případy užití.
• Za druhé, stále důležitější je doba dosažení hodnoty (time-to-value). Tradiční přístup „měsíců do prvního produktivního řešení“ je vzhledem k současné marži a konkurenční realitě v maloobchodě sotva životaschopný. Platformy, které poskytují specifické stavební bloky pro dané odvětví – například pro optimalizaci propagace obchodu, prognózování poptávky nebo analýzu prodejen – umožňují řešení v řádu dnů namísto měsíců, protože 70 až 80 procent logiky je již předpřipraveno a stačí ji namapovat na jednotlivá data a procesy.
• Za třetí, „řízený“ znamená více než jen provoz. Zahrnuje průběžné monitorování, přeškolování, optimalizaci výkonu, zabezpečení a dodržování předpisů, stejně jako integraci do stávajících pracovních postupů a autorizačních systémů. Pro osoby s rozhodovací pravomocí je klíčové, že ekonomickou hodnotu neurčuje individuální model, ale garantované a auditovatelné chování celkového řešení.

Pro poskytovatele jako Unframe, kteří se prezentují jako spravovaná platforma umělé inteligence pro maloobchod a spotřební zboží, je tento posun přesně tím klíčovým bodem: řeší strukturální problémy škálování, se kterými se většina společností v současné době potýká, a kombinují je s ekonomickou logikou opakovaně použitelných řešení specifických pro danou oblast.

Strukturální dilema obchodu: spousta dat, málo rozhodovacích prostředků.

Proč je potřeba řízených řešení s umělou inteligencí v maloobchodě tak výrazná? Z ekonomického hlediska se v tomto sektoru sbíhají tři trendy, které se vzájemně posilují.

• Zaprvé, maloobchodníci a výrobci rychloobrátkového spotřebního zboží se potýkají s historicky vysokým objemem dat v kombinaci s fragmentovaným systémovým prostředím. Data o prodeji, cenách, zásobách, kampaních, věrnostním programu a online interakci se nacházejí v oddělených systémech, často v kombinacích ERP, POS, CRM, DWH, e-commerce platforem a externích účetních knih založených na Excelu, které se vyvíjely po celá desetiletí. Analýzy ukazují, že mnoho evropských maloobchodníků provozuje vícenásobná, špatně integrovaná datová sila napříč kanály a zeměmi, což vážně brání konzistentnímu pohledu na zákazníky, zásoby a marže.
• Za druhé, očekávání zákazníků rostou výrazně rychleji než interní schopnosti firem. Současné studie ukazují, že stále větší podíl spotřebitelů již aktivně integruje umělou inteligenci do svého nákupního procesu – například pro inspiraci, porovnání produktů nebo personalizaci. Zároveň zůstává klíčový maloobchod v kamenných prodejnách: Více než třetina dotázaných spotřebitelů stále dává přednost nakupování ve fyzických prodejnách, částečně proto, že si chtějí produkty prohlédnout a vyzkoušet a oceňují okamžitý zážitek z jejich vlastnictví. To zvyšuje tlak na omnikanálové možnosti: Zákazníci očekávají konzistentní zážitky napříč aplikacemi, webovými stránkami, sociálními médii, tržišti a kamennými prodejnami.
• Za třetí, odvětví je pod trvalým tlakem na marže. Rostoucí náklady na personál, nájemné a logistiku se shodují s cenovou citlivostí a vysokou transparentností díky platformám pro porovnávání cen. Prostor pro obětování zvýšení efektivity je minimální. Umělá inteligence proto není vnímána jako příjemný inovační projekt, ale stále více jako klíčový nástroj pro zlepšení přesnosti prognóz, obratu zásob, výnosnosti obchodních výdajů a průměrné hodnoty objednávky.

Výsledek: Mnoho maloobchodníků popisuje zásadní nedostatek – konzistentní a důvěryhodný 360stupňový pohled na zákazníky, zásoby a ziskovost napříč všemi kanály a partnery. Kombinace fragmentovaných dat, historicky propracovaných procesů a ad hoc IT projektů vede k tomu, že maloobchodníci pracují s velkým množstvím dat, ale s omezenými rozhodovacími možnostmi. Právě zde přichází na řadu koncept platformy řízené umělé inteligence: Řešení neslibují jednotlivé algoritmy, ale architektura, která sjednocuje data, orchestruje modely a převádí doporučení k rozhodování do akčních pracovních postupů.

Proč tolik iniciativ v oblasti umělé inteligence v maloobchodě selhává – a co odlišuje „umělou inteligenci, která skutečně funguje“.

Řada členů představenstev a CIO v maloobchodním sektoru se ohlíží za několikaletými investicemi do umělé inteligence, aniž by se tyto investice projevily jasně měřitelným zlepšením výsledků. Rozsáhlé konzultační studie ukazují, že pouze asi čtvrtina společností je schopna rozšířit iniciativy v oblasti umělé inteligence nad rámec pilotních projektů a uvolnit podstatnou hodnotu, zatímco zhruba tři čtvrtiny dosud nedosáhly hmatatelné návratnosti investic. Pozoruhodná je analýza hlavních příčin: přibližně 70 procent problémů se nenachází v technologii, ale v procesech, organizaci a řízení.

V praxi to znamená, že úzké hrdlo zřídka spočívá v kvalitě algoritmu pro předpovídání poptávky, ale spíše v problémech, jako jsou:

• Nedostatek komplexní odpovědnosti za případy užití (mezi IT, obchodním oddělením, datovou vědou a controllingem),
• nejasné odpovědnosti za data a jejich kvalitu,
• Nedostatky v řízení změn v prodeji, nákupu, financích a provozu prodejen,
• logika projektu, která je optimalizována pro PoC (Poctivost) spíše než pro běhové prostředí a škálovatelnost.

Čísla uvedená v původním textu – vysoký podíl osob s rozhodovací pravomocí bez úplného přehledu o zákaznických datech, společnosti postrádající důvěru ve svou schopnost škálovat umělou inteligenci v celé společnosti a organizace postrádající schopnost překonat rámec ověřování konceptu – odrážejí přesně tento vzorec. Jsou v souladu s obecnými zjištěními, že ačkoli personalizace a umělá inteligence jsou uznávány jako klíčové faktory růstu, pouze menšina společností tyto funkce zavedla do praxe napříč různými funkcemi a zeměmi.

„Umělá inteligence, která skutečně funguje“ se proto liší méně senzačními inovacemi modelů než konzistentní logikou industrializace:

• Řešení umělé inteligence jsou pevně integrována do klíčových procesů (např. plánování propagačních akcí, doplňování zásob, hodnocení dodavatelů), nikoli jako samostatný analytický nástroj.
• Výstup je zaměřený na konkrétní akce (např. konkrétní akční plány, cenová doporučení, návrhy objednávek) a je editovatelný a sledovatelný v existujících systémech.
• Výsledky jsou vysvětlitelné a auditovatelné – což je zásadní pro finance, audit, dodržování předpisů a regulační požadavky, zejména v Evropě.
• Platforma se zabývá monitorováním, měřením výkonnosti, rekvalifikací a řízením, místo aby tyto činnosti organizovala ad hoc v projektech.

Spravované platformy umělé inteligence implementují tuto logiku technicky i organizačně. Pro maloobchodníky je klíčový rozdíl tento: místo mobilizace nového týmu pokaždé je rostoucí portfolio aplikací umělé inteligence provozováno na stejné platformě se sdílenými datovými modely, rolemi, zásadami a integrací do stávajícího stacku.

Platforma místo mozaiky: Ekonomika spravovaného AI stacku

Mnoho maloobchodníků a výrobců spotřebního zboží získalo své první zkušenosti s umělou inteligencí s bodovými řešeními – doporučovacími nástroji v elektronickém obchodování, samostatnými prognózami poptávky v dodavatelském řetězci, chatboty pro zákaznický servis. Tato individuální řešení sice generují lokální výhody, ale zároveň vytvářejí neviditelný technický dluh: více modelů, datových kanálů, konceptů řízení přístupu a monitorovacích mechanismů, které je třeba udržovat paralelně.

Z ekonomického hlediska existuje mnoho argumentů ve prospěch konsolidace této krajiny směrem ke společnému spravovanému stacku umělé inteligence:

• Zaprvé se snižují mezní náklady na každý další případ užití. Počáteční investice do integrace dat, správy identit a přístupu, pozorovatelnosti a dodržování předpisů se v mnoha případech užití vyplatí. Dodatečné úsilí vynaložené na další řešení – například rozšíření čisté optimalizace propagace o detekci anomálií v dodavatelském řetězci s podporou umělé inteligence – se výrazně snižuje.
• Za druhé, vytváří se vrstva správy a řízení, která umožňuje řídit rizika. Místo deseti různých modelů fungujících s různými verzemi dat a nejasnými odpovědnostmi existuje centrální orgán, který řídí kvalitu dat, oprávnění, auditní záznamy a řešení incidentů. Pro evropské společnosti s přísnými požadavky na ochranu údajů a regulačním tlakem je to často klíčové kritérium přijetí.
• Za třetí, integrace se stává spíše silnou stránkou než překážkou. Řízený přístup k umělé inteligenci, explicitně navržený pro širokou konektivitu – „libovolný SaaS, jakékoli API, jakákoli databáze, jakýkoli soubor“ – řeší klíčový problém heterogenních maloobchodních prostředí: starších ERP systémů, řešení specifických pro dané odvětví, interně vyvinutých datových skladů, cloudových služeb a lokálních procesů Excelu. Pro obchodní oddělení to znamená, že řešení umělé inteligence se objevují tam, kde se již pracuje – v systému podpory obchodu, portálu pro prodejce, dashboardu prodejny – místo aby vyžadovala vytváření nových rozhraní.
• Za čtvrté se otevírá nová cesta financování orientovaná na provozní náklady (OPEX). Namísto vysokých individuálních kapitálových nákladů na jednorázové projekty umělé inteligence si společnosti mohou zvolit modely využití, které více propojují náklady s přijetím a přínosem hodnoty. To je obzvláště atraktivní na nestabilních trzích, kde jsou investiční rozpočty přísně kontrolovány.

Pro poskytovatele jako Unframe toto zaměření na platformu znamená, že primárně nekonkurují jednotlivými nástroji, ale spíše otázkou, kdo se stane dominantním orchestrátorem umělé inteligence v maloobchodě a spotřebním zboží – podobně jako u velkých cloudových platforem v sektoru infrastruktury.

Platforma spravované umělé inteligence – obrázek: Xpert.Digital

Zde se dozvíte, jak může vaše společnost rychle, bezpečně a bez vysokých vstupních bariér implementovat řešení umělé inteligence na míru.

Spravovaná platforma umělé inteligence (AI) je vaším komplexním a bezstarostným balíčkem pro umělou inteligenci. Místo řešení složitých technologií, drahé infrastruktury a zdlouhavých vývojových procesů získáte od specializovaného partnera řešení na klíč šité na míru vašim potřebám – často během několika dnů.

Klíčové výhody na první pohled:

⚡ Rychlá implementace: Od nápadu k provozní aplikaci během dnů, nikoli měsíců. Dodáváme praktická řešení, která vytvářejí okamžitou hodnotu.

🔒 Maximální zabezpečení dat: Vaše citlivá data zůstávají u vás. Garantujeme bezpečné a kompatibilní zpracování bez sdílení dat s třetími stranami.

💸 Žádné finanční riziko: Platíte pouze za výsledky. Vysoké počáteční investice do hardwaru, softwaru nebo personálu jsou zcela eliminovány.

🎯 Zaměřte se na své hlavní podnikání: Soustřeďte se na to, co děláte nejlépe. My se postaráme o kompletní technickou implementaci, provoz a údržbu vašeho řešení s umělou inteligencí.

📈 Připraveno na budoucnost a škálovatelné: Vaše umělá inteligence roste s vámi. Zajišťujeme průběžnou optimalizaci a škálovatelnost a flexibilně přizpůsobujeme modely novým požadavkům.

Více o tom zde:

• Spravovaná platforma umělé inteligence

Propagace a ceny jako páka pro návratnost: Optimalizace obchodních výdajů s využitím umělé inteligence

Rozhodnutí o propagaci a tvorbě cen patří mezi nejvýznamnější ekonomické páky v maloobchodním a spotřebním průmyslu – a často se vyznačují manuálními, historicky propracovanými procesy. Rozpočty na obchodní výdaje u velkých společností zabývajících se rychloobrátkovým spotřebním zbožím (FMCG) dosahují dvouciferných procent tržeb; i malá zlepšení efektivity a přesnosti proto mají obrovský dopad na EBIT a cash flow.

Studie o využití umělé inteligence v sektoru spotřebního zboží ukazují, že aplikace umělé inteligence, a zejména generativní umělé inteligence, v marketingu, výzkumu a vývoji a řízení dodavatelského řetězce je již rozšířená: Přibližně dvě třetiny globálních společností zabývajících se spotřebním zbožím používají generativní nástroje umělé inteligence a ještě více z nich plánuje odpovídající rozpočty. Analýzy naznačují, že umělá inteligence může zvýšit návratnost marketingových investic přibližně o 30 procent, snížit chyby v prognózách až o 65 procent a zlepšit efektivitu procesů dodavatelského řetězce přibližně o 20 procent. V aplikaci na propagační akce se to promítá do cílenějších mechanismů kampaní, lepších prognóz objemu a nárůstu, menšího počtu vyprodaných zásob a efektivnějšího rozdělování rozpočtu.

Specifická řízená řešení umělé inteligence v oblasti doktorského studia si kladou za cíl industrializovat celý životní cyklus:

• Centralizace zpětné vazby od prodejců, historických dat o propagačních akcích, prodejních a finančních dat do konzistentního datového modelu.
• Automatizované ověřování vstupních údajů pro propagaci (např. podmínek, trvání, kanálů) pomocí sad pravidel a detekce anomálií založených na strojovém učení.
• Simulace scénářů nárůstu a ziskovosti na úrovni SKU, zákazníka a kanálu.
• Automatizované generování návrhů a porovnávání scénářů pro manažery kategorií a týmy klíčových zákazníků.
• Průběžná zpětná vazba skutečných dat do modelů pro jejich neustálé zlepšování.

Efekty zmíněné v původním příkladu – zkrácení doby cyklu z dnů na minuty a úspora desítek milionů na obchodních výdajích – jsou ekonomicky realistické, vezmeme-li v úvahu, že velké společnosti zabývající se rychloobrátkovým spotřebním zbožím investují každoročně miliardy do obchodních propagačních akcí a podmínek. I optimalizace v řádu jednotek procent může vést k významným úsporám, aniž by ohrozila růst.

Mezi USA a Evropou existují rozdíly: V USA jsou propagační a slevové mechanismy silně ovlivněny národními řetězci a sofistikovanými věrnostními programy; hloubka dat na zákazníka je často větší a existuje větší ochota provádět agresivní cenové a personalizační experimenty. V Evropě se naopak stále více zaměřuje na sladění personalizace s ochranou dat a spravedlností; zároveň je maloobchodní prostředí fragmentovanější s mnoha formáty a charakteristikami specifickými pro jednotlivé země. Řešení řízené umělé inteligence musí tyto rozdíly odrážet – od zdrojů dat a předpisů až po odlišné logiky klíčových ukazatelů výkonnosti (KPI).

Odolné dodavatelské řetězce a řízení dodavatelů: Od reaktivního hašení požárů k prediktivnímu řízení

Dodavatelské řetězce v maloobchodním sektoru se stávají stále složitějšími kvůli geopolitickému napětí, volatilní poptávce, předpisům v oblasti udržitelnosti a rostoucím očekáváním zákazníků. Tradiční přístupy k plánování dosahují svých limitů; chybné výpočty rychle vedou k předzásobení, odpisům nebo vyprodání zásob.

Srovnávací studie dokumentují, že aplikace umělé inteligence mohou výrazně snížit chyby v prognózách a měřitelně zvýšit efektivitu procesů dodavatelského řetězce – například snížením chyb v prognózách až o dvě třetiny a zvýšením efektivity dodavatelského řetězce přibližně o jednu pětinu. Pro maloobchodníky to znamená: nižší bezpečnostní zásoby, lepší využití prostoru, méně vázaného provozního kapitálu a vyšší dostupnost.

Řešení řízené umělé inteligence pro správu dodavatelského řetězce a dodavatelů obvykle integrují několik stavebních bloků:

• Prognózy poptávky, které berou v úvahu nejen historické údaje o prodeji, ale také propagační akce, počasí, události, konkurenční aktivity a online signály.
• Detekce anomálií v celém dodavatelském řetězci, která poskytuje včasná varování před odchylkami v poptávce, zpožděním dodávek, úzkými místy v kapacitě nebo problémy s kvalitou.
• Analýza nákupu a dodavatelů s využitím umělé inteligence, která hodnotí dodavatele na základě výkonnosti, rizik, udržitelnosti a dodržování předpisů.
• Automatizované pracovní postupy pro dokumenty, certifikáty, auditní procesy a správu smluv.

Ekonomická logika je jasná: Každý den dřívější viditelnosti hrozícího nedostatku nebo nadbytku zásob zvyšuje prostor pro akci a snižuje náklady. Ve světě, kde rizika dodavatelského řetězce přímo ovlivňují vnímání značky a loajalitu zákazníků, se prediktivní řízení stává strategickým rozlišovacím znakem.

Regionální rozdíly pohánějí potřebu řízené umělé inteligence: V Evropě regulační iniciativy, jako jsou zákony o dodavatelském řetězci a udržitelnosti, prosazují větší transparentnost a dokumentaci, což podporuje analýzu dodavatelů a dodržování předpisů s využitím umělé inteligence. V USA se naopak do popředí dostávají flexibilita, rychlost a nákladová efektivita; zde dominují případy užití, jako je dynamická alokace zásob, omnikanálové plnění a logistika v ten samý den. Řízený přístup k umělé inteligenci, který může sloužit oběma světům, výrazně rozšiřuje svůj adresovatelný trh.

Omnikanálová personalizace a zákaznická zkušenost: Větší celoživotní hodnota místo většího tlaku z reklamy

Spotřeba se nejen přesouvá „z offline do online“, ale spíše do hybridních zákaznických cest. Současné studie maloobchodu ukazují, že značná část spotřebitelů již aktivně využívá umělou inteligenci k plánování nebo realizaci nákupů a že více než polovina je otevřena nakupování s umělou inteligencí v budoucnu. Zároveň mnoho zákazníků očekává, že budou moci komunikovat se značkami a maloobchodníky napříč různými kontaktními body – sociálními médii, aplikacemi, tržišti, kamennými prodejnami – a přitom mít konzistentní zážitek.

Zároveň zůstává relevantní fyzický maloobchod: Větší část respondentů dává přednost kamenným obchodům před čistě digitálními nákupy, zejména proto, že si chtějí produkty prohlédnout, osahat, vyzkoušet a ihned si je odnést domů. Pro maloobchodníky to znamená, že personalizace by se neměla omezovat pouze na elektronický obchod, ale měla by být zvažována napříč všemi kanály – od personalizovaných nabídek v aplikacích a digitálních asistentů v obchodě až po individualizovanou interakci se zákazníkem u pokladny.

Personalizace s využitím omnikanálového systému s využitím umělé inteligence se zaměřuje právě na toto: Shromažďuje behaviorální data z online kanálů, transakční data z pokladních systémů, informace o věrnostním programu a případně i externí signály a převádí tato data do konkrétních doporučení, obsahu a nabídek pro každého zákazníka, kanál a kontext. Na rozdíl od tradičních sad pravidel dokáží moderní modely umělé inteligence rozpoznávat vzorce, které lidským analytikům unikají – například kombinace produktů, časů, kanálů a cenových rozpětí.

Z ekonomického hlediska se to promítá do vyšší průměrné hodnoty objednávky, vyšší míry konverze, nižšího odchodu zákazníků a vyšší frekvence opětovných nákupů. Studie v maloobchodním a spotřebním průmyslu uvádějí, že společnosti využívající personalizaci založené na umělé inteligenci dosahují významného nárůstu tržeb na zákazníka; personalizace patří mezi nejdůležitější faktory zvyšující hodnotu umělé inteligence ve společnostech zabývajících se spotřebním zbožím a maloobchodními společnostmi.

V tomto ohledu existují mezi USA a Evropou zřejmé rozdíly: V USA jsou spotřebitelé tradičně ochotnější sdílet data výměnou za personalizované nabídky a pohodlí; věrnostní ekosystémy velkých řetězců generují hluboké, individualizované datové sady. V Evropě naopak předpisy o ochraně osobních údajů a obecně skeptičtější přístup formují příležitosti a omezení personalizace založené na datech. Spravované platformy umělé inteligence, které chtějí v Evropě uspět, proto musí fungovat odlišně nejen technicky, ale také z hlediska regulace a komunikace: větší minimalizace dat, zaměření na transparentnost, ochrana soukromí již v návrhu a zpracování dat na místních serverech nebo v EU.

Chytré obchody a autonomní nákupní zážitky: Renesance maloobchodních prostor

Zatímco v posledních letech se mnoho debat točilo kolem růstu online maloobchodu, nyní je jasné, že kamenné obchody zůstávají nejdůležitějším prodejním kanálem a zároveň testovacím polem pro nová řešení založená na umělé inteligenci. Maloobchodníci stále vidí v kamenných obchodech velké příležitosti k růstu a využívají umělou inteligenci k uvolnění tohoto potenciálu.

Klíčovou oblastí je analytika prodejen s využitím umělé inteligence. Současné průzkumy z maloobchodního sektoru ukazují, že velká část společností již využívá umělou inteligenci pro analýzu a informace o prodejnách – často jako primární případ užití v kamenných prodejnách. Pomocí počítačového vidění, dat ze senzorů a prediktivních modelů maloobchodníci optimalizují rozvržení prodejen, prezentaci produktů, plánování personálu a doplňování zásob. Výhody sahají od zvýšené produktivity prodejní plochy a kratších čekacích dob až po lepší dostupnost produktů.

Druhou oblastí je snižování ztrát a podvodů. Maloobchodníci a společnosti zabývající se spotřebním zbožím využívají umělou inteligenci k detekci anomálií u samoobslužných pokladen, v toku zboží a při vrácení zboží, čímž omezují ztráty. Vzhledem k tomu, že celosvětové objemy ztrát dosahují stovek miliard dolarů, představuje to významnou ekonomickou páku.

Za třetí, maloobchodníci experimentují s autonomními a „bezproblémovými“ nákupními zážitky – například s obchody, kde si zákazníci mohou tradičním způsobem vzít produkty a odejít, aniž by museli platit; fakturace a identifikace probíhají na pozadí pomocí senzorů a umělé inteligence. Například v Evropě velký francouzský řetězec v obchodě s umělou inteligencí prokázal, že „10 sekund nakupování, 10 sekund placení“ jsou životaschopné i na přísně regulovaných trzích.

Platformy s řízenou umělou inteligencí, které kombinují analýzu prodejen, sledování zásob v reálném čase, detekci úbytků zboží a autonomní procesy pokladen, nejen řeší problémy s efektivitou, ale také nově definují zážitek v prodejně. To maloobchodníkům nabízí dvojí příležitost: mohou zvýšit ekonomickou atraktivitu svých maloobchodních prostor a zároveň vytvořit diferencovaný zákaznický zážitek, který není definován pouze cenou.

Integrace do komplexních IT prostředí: Proč je otevřená konektivita silnou konkurenční výhodou

Teoreticky se transformace řízená umělou inteligencí často zdá jednoduchá, v praxi však selhává kvůli základním principům integrace. Velké maloobchodní společnosti provozují historicky rozvinuté IT prostředí s různorodými ERP systémy, backendy pro pobočky, POS systémy, platformami pro elektronické obchodování, datovými sklady a specializovanými aplikacemi – často distribuovanými napříč zeměmi a formáty.

Přístup spravované umělé inteligence, který je konzistentně navržen pro integraci – to znamená, že podporuje připojení k jakémukoli SaaS systému, API, databázím a souborům – zde vytváří strukturální výhodu. Je to proto, že snižuje tři klíčové nákladové faktory:

Zaprvé se snižuje úsilí vynaložené na integraci na jeden projekt, protože lze použít opakovaně použitelné konektory a integrační vzory, místo aby se pokaždé začínalo od nuly. To je z ekonomického hlediska velmi důležité pro maloobchodní společnosti, které chtějí řešit několik desítek případů použití umělé inteligence v celém hodnotovém řetězci.

Za druhé, snižuje se riziko „stínové IT projekty“. Když oddělení vědí, že platforma dokáže propojit jejich preferované nástroje a zdroje dat, snižuje se pokušení zavádět externí, izolovaná řešení, která lze později integrovat do celkové architektury pouze s vynaložením značného úsilí.

Za třetí, zvyšuje to flexibilitu tváří v tvář budoucím změnám. Nové SaaS aplikace, datové zdroje nebo cloudové platformy lze integrovat rychleji, aniž by bylo nutné přepracovat vrstvu umělé inteligence. To je obzvláště důležité na americkém trhu s jeho rychlým tempem inovací, ale stále více i v Evropě s rostoucím zaváděním cloudu.

Pro poskytovatele jako Unframe, kteří sdělují integrační možnosti jako klíčový slib, je to klíčový rozlišovací znak oproti specializovaným řešením. Rozhodující je, že platforma musí nejen technicky propojovat, ale také budovat sémantické mosty: sdílené datové modely, sjednocené identity a role a harmonizovanou obchodní logiku.

Tržní potenciál do roku 2030 a dále: rozsah a dynamika růstu

Pro posouzení ekonomického významu řízené umělé inteligence v obchodě je vhodné podívat se na tržní prognózy pro umělou inteligenci v maloobchodním a spotřebním sektoru.

Globální trh s umělou inteligencí v maloobchodě se v současnosti odhaduje na miliardy až dvouciferné hodnoty s velmi vysokým ročním tempem růstu. Různé analýzy předpovídají objem trhu v řádu jednociferných až dvouciferných miliard do roku 2024/2025 a předpovídají růst na několik desítek miliard do roku 2030 a na více než 40 miliard do začátku 30. let 21. století s ročním tempem růstu mezi 20 a více než 30 procenty. Společným jmenovatelem je, že umělá inteligence v maloobchodě se vyvíjí z okrajového trhu na klíčový trh, u kterého se očekává, že v průběhu desetiletí mnohonásobně zvětší svou současnou velikost.

V Evropě se trh s umělou inteligencí v maloobchodě v současnosti odhaduje na několik miliard amerických dolarů, přičemž se očekává, že růst dosáhne do roku 2030 a dále středních až vysokých jednociferných miliard. Podle prognóz by tak Evropa mohla do začátku 30. let 21. století dosáhnout podílu přibližně 15 až 20 procent na globálním trhu. Hnacími silami růstu jsou zde především digitalizace, expanze omnichannelového prodeje, personalizace a zvýšená efektivita – zpomalená, ale také kvalitativně formovaná požadavky na ochranu dat a dodržování předpisů.

Souběžně se objevuje ještě dynamičtěji rostoucí dílčí trh: generativní umělá inteligence v maloobchodě. Odhady naznačují, že objem trhu zde do poloviny 20. let 21. století dosáhne několika miliard kusů a do poloviny 30. let 21. století by mohl vzrůst na vysokou dvoucifernou miliardovou hodnotu – s ročním tempem růstu výrazně přesahujícím 30 procent. Jen v USA se předpokládá, že generativní umělá inteligence v maloobchodě vzroste z nízkého tříciferného milionu kusů v polovině 20. let 21. století na střední jednocifernou miliardovou hodnotu do poloviny 30. let 21. století.

Podobná dynamika je patrná i v segmentu spotřebního zboží: Trh s umělou inteligencí ve spotřebním zboží se odhaduje na několik miliard amerických dolarů s očekávaným tempem růstu kolem 30 procent ročně a potenciálním objemem v polovině dvouciferného rozmezí miliard ke konci desetiletí.

Tato čísla ilustrují, že adresovatelný trh pro spravované platformy umělé inteligence v maloobchodním a rychloobrátkovém spotřebním zboží (FMCG) zahrnuje nejen čisté licence softwaru pro umělou inteligenci, ale také integrační, datové, řídicí a provozní služby. I když pouze část předpokládaných výdajů na umělou inteligenci bude směrována prostřednictvím spravovaných platforem, představuje to trh s víceletým růstem v hodnotě miliard.

Do hry vstupuje i další perspektiva: Některé analýzy naznačují, že agenti s umělou inteligencí by do roku 2030 mohli ovlivnit nebo přímo ovládat dvouciferné procento online prodejů v americkém elektronickém obchodování. Pokud bude významná část růstu digitálních prodejů řízena systémy s umělou inteligencí, ústřední otázkou pro maloobchodníky již nebude, zda do umělé inteligence investovat, ale spíše kdo tyto agentní systémy ovládá – interní týmy nebo externí poskytovatelé platforem.

USA vs. Evropa: Dvě různé cesty ke stejnému cíli v oblasti umělé inteligence

Přestože umělá inteligence v globálním obchodu získává na významu, výchozí podmínky a závislosti na vývojových postupech se mezi USA a Evropou výrazně liší.

V USA je maloobchodní trh koncentrovanější, přičemž velké národní řetězce a platformy disponují obrovskými datovými soubory a investičními rozpočty. Existuje silná ochota agresivně investovat do nových technologií a rychle škálovat experimenty. Studie ukazují, že velmi velká část maloobchodních a spotřebních firem již vyhodnocuje nebo používá umělou inteligenci, že vysoké procento uvádí pozitivní dopady na tržby a náklady a že drtivá většina plánuje v nadcházejících letech dále zvýšit své investice do umělé inteligence. Generativní umělá inteligence je tam již široce vnímána jako páka pro zákaznickou zkušenost, marketing, ceny a interní efektivitu.

V Evropě je trh fragmentovanější, s více formáty, regionálními řetězci a odlišnými regulačními rámci. Ochrana dat a datová suverenita hrají výrazně větší roli, stejně jako požadavky na transparentnost, vysvětlitelnost a spravedlnost systémů umělé inteligence. Evropští maloobchodníci zároveň uvádějí, že umělou inteligenci intenzivně využívají – zejména v analýzách prodejen, personalizaci a řízení dodavatelského řetězce – přičemž obzvláště důležitou roli hrají kamenné prodejny.

Tyto rozdíly mají přímé důsledky pro poskytovatele spravované umělé inteligence:

– V USA jsou klíčové rychlost, škálovatelnost a inovace. Platformy, které nabízejí rychlou návratnost investic v kombinaci s vysokou flexibilitou a multicloudovými možnostmi, se setkávají s trhem, který je ochoten nést i vysoké počáteční investice, za předpokladu, že se hodnotová nabídka jeví jako věrohodná.

– V Evropě jsou rozhodující ovladatelnost, dodržování předpisů a hloubka integrace. Platformy musí prokázat, že zaručují datovou suverenitu, regionální ukládání, dodržování GDPR, auditovatelnost a spolehlivou správu, aniž by zbytečně brzdily inovace.

Zároveň se trhy sbližují: evropští maloobchodníci si uvědomují potřebu urychlit tempo inovací, zatímco americké společnosti stále více uznávají důležitost ochrany osobních údajů, transparentnosti a zodpovědné umělé inteligence. Spravované platformy umělé inteligence, které se zaměřují na oba světy – rychlá a flexibilní řešení s vysokým stupněm správy a dodržování předpisů – mají proto největší šanci prosadit se v obou regionech.

Ekonomické obchodní případy a logika financování: Od projektu k vytváření opakované hodnoty

Pro osoby s rozhodovací pravomocí v maloobchodním a spotřebním průmyslu vyvstává otázka: Jak lze konkrétně měřit ekonomickou hodnotu řízené umělé inteligence nad rámec obecných prognóz růstu?

Na úrovni případů užití ukazují srovnávací studie, že řešení založená na umělé inteligenci mohou výrazně zvýšit návratnost investic v oblastech, jako je marketing a ceny, drasticky snížit chyby v prognózování plánování poptávky a výrazně zlepšit efektivitu dodavatelského řetězce. Pokud se k tomu přidají oborové studie, které uvádějí, že vysoké procento společností v maloobchodním sektoru dosáhlo zvýšení tržeb a snížení nákladů díky využití umělé inteligence, vyvstane konzistentní obraz: umělá inteligence není doplňkem, ale spíše pákou pro klíčové pozice v oblasti zisku a ztráty.

Výzva nespočívá ani tak v teoretickém potenciálu, jako spíše v jeho operacionalizaci na úrovni portfolia. Platformy spravované umělé inteligence poskytují podporu na třech úrovních:

Zaprvé umožňují standardizovanou logiku obchodních případů napříč případy užití. Místo samostatného hodnocení každého případu užití lze pro kategorie, jako jsou propagační akce, dodavatelský řetězec, provoz prodejny nebo personalizace, vytvořit systematické modely nákladů a přínosů, přičemž každý z nich bude založen na datech z odvětví, klíčových ukazatelích výkonnosti specifických pro danou společnost a empirických datech.

Za druhé, umožňují postupné škálování investice. Počínaje cíleným, vysoce ziskovým případem užití – jako je plánování propagace s podporou umělé inteligence nebo analytika prodejen – lze platformu postupně rozšiřovat o další případy užití, aniž by došlo ke ztrátě počáteční investice. Celková návratnost investic se zlepšuje s tím, jak je na stejné infrastruktuře budováno více případů užití.

Za třetí, podporují alternativní modely financování. Modely cen založené na využití, modely založené na úspěchu nebo hybridní přístupy snižují vstupní bariéru, přesouvají část rizika na poskytovatele a úžeji propojují platby se skutečnými přínosy. Pro poskytovatele, jako je Unframe , to znamená, že silné referenční projekty – jako jsou významné úspory v obchodních výdajích nebo drastické snížení manuálního výzkumného úsilí pro finanční odsouhlasení – slouží nejen jako marketingový argument, ale také tvoří základ pro nové modely cen založené na hodnotě.

Z ekonomického hlediska posouvá řízená umělá inteligence diskusi z otázky „Kolik stojí projekt umělé inteligence?“ na otázku „Jaké opakující se hodnotové toky platforma umělé inteligence v průběhu času generuje a jak jsou tyto toky rozděleny mezi maloobchodníky, výrobce a poskytovatele platforem?“.

Řízení, vysvětlitelnost a riziko: Proč je „řízené“ více než jen provoz

Často podceňovaným aspektem řízené umělé inteligence v maloobchodě je řízení a rizika. Řešení umělé inteligence, která ovlivňují ceny, propagační mechanismy, skladové zásoby, rozvržení prodejen nebo rozhodnutí o úvěrech a podvodech, mají přímý dopad na prodej, marže, dodržování předpisů a reputaci. Rozdíl mezi nástrojem umělé inteligence a řízenou platformou umělé inteligence tedy nespočívá jen v uživatelském rozhraní, ale také v hloubce kontrolních mechanismů.

Rozsáhlé studie o zavádění umělé inteligence zdůrazňují, že většina problémů spočívá v lidské a organizační sféře: role, odpovědnosti, ochota ke změnám, školení a struktury řízení. Spravovaná platforma umělé inteligence s vestavěným řízením – zahrnující modely rolí a práv, jasné pracovní postupy schvalování, auditní záznamy, zásady napříč modely a monitorování – snižuje riziko, že se rozhodnutí o umělé inteligenci nekontrolovaným a nesledovatelným způsobem promítají do každodenního provozu.

To je obzvláště důležité pro evropský trh. Zde pravidla ochrany osobních údajů, požadavky na transparentnost a předpisy specifické pro dané odvětví vytvářejí situaci, kdy vysvětlitelnost a sledovatelnost rozhodnutí v oblasti umělé inteligence nejsou jen osvědčeným postupem, ale také právní povinností. To platí zejména v případě zpracování osobních údajů nebo algoritmických rozhodnutí s významným dopadem na zákazníky nebo zaměstnance.

Poskytovatelé spravované umělé inteligence, kteří chápou správu a řízení jako klíčovou součást své platformy – spíše než jako doplňkový modul – se proto pozicionují nejen jako technologickí partneři, ale také jako partneři pro řízení rizik. Pro maloobchodníky a výrobce spotřebního zboží to znamená, že mohou nasazovat umělou inteligenci v citlivých oblastech, aniž by museli budovat samostatné struktury správy a řízení pro každé jednotlivé řešení.

Strategické důsledky pro osoby s rozhodovací pravomocí: Jak mohou maloobchodníci industrializovat řízenou umělou inteligenci

Pro osoby s rozhodovací pravomocí na úrovni vrcholového managementu v maloobchodním a spotřebním průmyslu vede kombinace tržního potenciálu, technologické vyspělosti a organizačních výzev k jasnému strategickému úkolu: AI musí být přesunuta z fáze experimentování do fáze industrializace a správy portfolia.

To zpočátku zahrnuje zaměření na několik vysoce relevantních případů užití s ​​jasným dopadem na výkaz zisku a ztráty, které zároveň slouží jako „kotvy“ pro další aplikace – jako je optimalizace podpory obchodu, prognózování poptávky, analýza prodejen nebo odsouhlasování financí podporované umělou inteligencí. Takové případy užití mají vysoký pákový efekt na tržby, marži a provozní kapitál a jsou zároveň vhodné pro budování datových a řídicích funkcí, které prospívají i dalším oblastem.

Souběžně je nutné se rozhodnout o platformě: Měla by být umělá inteligence vyvíjena interně – se všemi souvisejícími požadavky na datové inženýrství, MLOps, správu a provoz – nebo by se měla společnost spoléhat na partnera pro správu umělé inteligence, který poskytuje řešení a infrastrukturu specifická pro dané odvětví? Odpověď závisí na faktorech, jako je velikost společnosti, stávající odborné znalosti, tolerance rizik a regulační prostředí. V mnoha případech bude dávat smysl hybridní přístup, kdy kritické základní funkce zůstanou interní, zatímco standardní případy užití a infrastruktura budou implementovány prostřednictvím platforem, jako je Unframe .

Rozhodující je, že musí být také integrována do organizace. AI by neměla být izolována v týmech datové vědy nebo inovačních laboratořích, ale musí být integrována do liniové organizace: Správa kategorií, nákup, logistika, prodej, finance a provoz prodejen musí mít jasno v tom, které úkoly AI podporuje, jak se rozhodování činí a zohledňují a jak se měří výkon.

Konečně je nezbytné realistické posouzení tempa a křivky učení. Tržní prognózy a úspěšné příběhy ukazují, že umělá inteligence v nadcházejících letech získá obrovský význam v maloobchodě a odvětví spotřebního zboží. Studie zároveň ukazují, že většina společností v současné době stále bojuje s dosahováním škálovatelné hodnoty. Spravované platformy umělé inteligence mohou tuto mezeru překlenout konsolidací technické a organizační složitosti, zkrácením doby do dosažení hodnoty a industrializací správy a řízení.

Společnosti, které chtějí v nadcházejících letech uspět v maloobchodním a spotřebním průmyslu – na trzích USA náročných na data a marže, stejně jako na regulovaných a fragmentovaných trzích Evropy – budou muset chápat umělou inteligenci nikoli jako projekt, ale jako produktivní, řízenou vrstvu svého hodnotového řetězce. Strategickou otázkou tedy již není, zda společnosti používají řízenou umělou inteligenci, ale jak důsledně ji používají – a zda v maloobchodě pouze dosahují zvýšení efektivity, nebo zavádějí nové obchodní logiky zaměřené na umělou inteligenci.

Konrad Wolfenstein

Rád posloužím jako váš osobní poradce.

kontaktovat pod Wolfenstein ∂ xpert.digital

Zavolejte mi pod +49 89 674 804 (Mnichov)

LinkedIn
 

Naše globální odborné znalosti v oblasti rozvoje podnikání, prodeje a marketingu v oboru a v oblasti podnikání - Obrázek: Xpert.Digital

Zaměření na odvětví: B2B, digitalizace (od AI po XR), strojírenství, logistika, obnovitelné zdroje energie a průmysl

Více o tom zde:

• Obchodní centrum Xpert

Tematické centrum s poznatky a odbornými znalostmi:

• Znalostní platforma o globální a regionální ekonomice, inovacích a trendech specifických pro dané odvětví
• Sběr analýz, impulsů a podkladových informací z našich oblastí zájmu
• Místo pro odborné znalosti a informace o aktuálním vývoji v oblasti podnikání a technologií
• Tematické centrum pro firmy, které se chtějí dozvědět více o trzích, digitalizaci a inovacích v oboru