בינה מלאכותית מנוהלת בקמעונאות: מפיילוט בינה מלאכותית למנוע יצירת ערך עבור קמעונאות ומוצרי צריכה

מהייפ שיווקי ועד לתשתית קשה: מדוע "בינה מלאכותית מנוהלת" היא הבסיס התפעולי החדש לתעשיית הקמעונאות ומוצרי הצריכה.

ארה"ב מול אירופה: שתי דרכים שונות בתכלית לדומיננטיות של בינה מלאכותית במגזר הקמעונאות

במשך זמן רב, בינה מלאכותית בתחום הקמעונאות נחשבה למגרש משחקים עבור מחלקות חדשנות: צ'אטבוט פה, מודל חיזוי מבודד שם. אבל עידן זה של פרויקטים פיילוטיים בלתי מחייבים מגיע לסיומו. בהינתן שולי רווח נמוכים מבחינה היסטורית, שרשראות אספקה ​​תנודתיות ונוף נתונים מקוטע, קמעונאים ויצרני מוצרי צריכה מקצועית מתמודדים עם מציאות קשה: אלו שבוחנים כיום רק בינה מלאכותית במקום להרחיב אותה, בטווח הבינוני יממנו את הצמיחה של המתחרים שלהם.

הבעיה המרכזית עבור חברות רבות אינה מחסור בנתונים, אלא חוסר היכולת לתרגם אותם במהירות מספקת להחלטות רווחיות. מגזר הקמעונאות "עשיר בנתונים, אך דל בקבלת החלטות". נתוני מכירות, רמות מלאי, מידע על כרטיסי נאמנות לקוחות והתנהגות מקוונת קבורים בממגורות, בעוד שהחלטות לגבי מבצעים, תמחור או חידוש מלאי מבוססות לעתים קרובות על תחושת בטן או גיליונות אלקטרוניים מיושנים.

זה בדיוק המקום שבו המושג "בינה מלאכותית מנוהלת" מסמן שינוי פרדיגמה. הוא יוצא מהתפיסה שכל פרויקט בינה מלאכותית חייב להיות מיזם IT גדול ומייגע. במקום זאת, בינה מלאכותית נתפסת כתשתית תעשייתית - פלטפורמה מנוהלת המשלבת אלגוריתמים, ניהול נתונים ותהליכים תפעוליים. המטרה אינה עוד הוכחת היתכנות מרתקת מבחינה טכנית, אלא זמן מדיד להשגת ערך: פתרונות לבעיות מורכבות כמו אופטימיזציה של הוצאות סחר או חוסן שרשרת אספקה ​​חייבים להיות פרודוקטיביים לא בחודשים, אלא בימים.

מאמר זה בוחן מדוע המעבר לפלטפורמות בינה מלאכותית מנוהלות (כגון Unframe) הופך חיוני להישרדות התעשייה. אנו מנתחים כיצד הדבר יכול להפחית באופן דרסטי שגיאות חיזוי, מדוע בניית פתרונות בינה מלאכותית משלכם הופכת לעתים קרובות למלכודת יקרה, וכיצד חברות אירופאיות יכולות להבטיח יתרון תחרותי על פני ארה"ב למרות תקנות מחמירות. זה כבר לא מדע בדיוני, אלא תיעוש של אינטליגנציה כסטנדרט חדש ליצירת ערך.

מתאים לכך:

• Unframe.AI: פתרונות בינה מלאכותית מנוהלים למוצרי צריכה וקמעונאות

ממונח שיווקי לשאלת תשתית: מה באמת המשמעות של "בינה מלאכותית מנוהלת" בקמעונאות

במבט ראשון, המונח "בינה מלאכותית מנוהלת" נראה כמו מילת הבאזז הבאה בשיווק הטכנולוגיה. עבור חברות קמעונאיות ומוצרי צריכה, לעומת זאת, הוא מתאר למעשה שינוי עמוק: התרחקות מפרויקטים פיילוט בודדים של בינה מלאכותית ועברה לבינה מלאכותית כשכבת תשתית יצרנית הפועלת על פני מבצעים, שרשרת אספקה, תמחור, תפעול חנויות וחוויית לקוח.

בעיקרו של דבר, זה מסתכם בשלושה מאפיינים שעושים את ההבדל בין הייפ לערך מוסף מדיד:

• ראשית, בינה מלאכותית נתפסת כפלטפורמה מנוהלת, לא כפרויקט. במקום להקים צוות PoC חדש לכל שאלה, נוצרת שכבת בינה מלאכותית מאוחדת המאגדת נתונים, מודלים, ממשל ואינטגרציה וניתנת לשימוש חוזר עבור מקרי שימוש שונים.
• שנית, זמן הגעה לערך הופך לחשוב יותר ויותר. הגישה המסורתית של "חודשים עד לפתרון היצרני הראשון" כמעט ולא בת קיימא בהתחשב בשולי הרווח הנוכחיים ובמציאות התחרותית בקמעונאות. פלטפורמות המספקות אבני בניין ספציפיות לתעשייה - למשל, לאופטימיזציה של קידום מכירות, חיזוי ביקוש או ניתוח חנויות - מאפשרות פתרונות תוך ימים במקום חודשים מכיוון ש-70 עד 80 אחוז מהלוגיקה כבר בנויה מראש ופשוט צריך למפות אותה לנתונים ולתהליכים בודדים.
• שלישית, "מנוהל" הוא יותר מסתם תפעול. הוא כולל ניטור מתמשך, הכשרה מחדש, אופטימיזציה של ביצועים, אבטחה וטיפול בתאימות, כמו גם שילוב בזרימות עבודה ומערכות הרשאה קיימות. עבור מקבלי החלטות, הנקודה המכרעת היא שלא המודל הבודד, אלא ההתנהגות המובטחת והניתנת לביקורת של הפתרון הכולל, היא זו שקובעת את ערכו הכלכלי.

עבור ספקים כמו Unframe, הממצבים את עצמם כפלטפורמת בינה מלאכותית מנוהלת עבור מוצרי קמעונאות וצריכה, שינוי זה הוא בדיוק נקודת המינוף: הם מטפלים בבעיות קנה מידה מבניות שרוב החברות מתמודדות איתן כיום ומשלבים אותן עם ההיגיון הכלכלי של פתרונות רב פעמיים וספציפיים לתחום.

הדילמה המבנית של הסחר: עשיר בנתונים, דל בהחלטות.

מדוע הצורך בפתרונות בינה מלאכותית מנוהלים בתחום הקמעונאות כה בולט? מנקודת מבט כלכלית, שלוש התפתחויות מתכנסות במגזר זה, ומחזקות זו את זו.

• ראשית, קמעונאים ויצרני מוצרי צריכה מהירה (FMCG) חווים כמות נתונים גבוהה מבחינה היסטורית, יחד עם נופי מערכות מקוטעים. נתוני מכירות, תמחור, מלאי, קמפיינים, נאמנות ואינטראקציה מקוונת נמצאים במערכות נפרדות, לרוב שילובים של ERP, POS, CRM, DWH, פלטפורמות מסחר אלקטרוני ופנקסים מבוססי Excel שהתפתחו במשך עשרות שנים. ניתוחים מראים שקמעונאים אירופאים רבים מפעילים מספר רב של מחסומי נתונים משולבים בצורה גרועה על פני ערוצים ומדינות, דבר שפוגע קשות בתפיסה עקבית של לקוחות, מלאי ושולי רווח.
• שנית, ציפיות הלקוחות עולות משמעותית מהר יותר מהיכולות הפנימיות של החברות. מחקרים עדכניים מראים שחלק הולך וגדל של צרכנים כבר משלבים באופן פעיל בינה מלאכותית בתהליך הקנייה שלהם - למשל, להשראה, השוואת מוצרים או התאמה אישית. במקביל, קמעונאות פיזית נותרה חיונית: למעלה משליש מהצרכנים שנסקרו עדיין מעדיפים לקנות בחנויות פיזיות, בין היתר משום שהם רוצים לראות ולנסות מוצרים ומעריכים את החוויה המיידית של הרכישה. זה מעצים את הלחץ על יכולות רב-ערוציות: לקוחות מצפים לחוויות עקביות באפליקציות, אתרי אינטרנט, מדיה חברתית, זירות מסחר וחנויות פיזיות.
• שלישית, התעשייה נמצאת תחת לחץ מתמשך על שולי הרווח. עלויות גוברות עבור כוח אדם, שכר דירה ולוגיסטיקה עולות בקנה אחד עם רגישות מחירים ושקיפות גבוהה הודות לפלטפורמות השוואת מחירים. פוטנציאל הוויתור על רווחי יעילות הוא מינימלי. לכן, בינה מלאכותית אינה נתפסת כפרויקט חדשנות נחמד, אלא יותר ויותר ככלי מפתח לשיפור דיוק התחזיות, מחזור המלאי, תשואת הוצאות המסחר וערך ההזמנה הממוצע.

התוצאה: קמעונאים רבים מתארים חוסר מהותי - תמונה עקבית ואמינה של 360 מעלות של לקוחות, מלאי ורווחיות בכל הערוצים והשותפים. השילוב של נתונים מקוטעים, תהליכים שגדלו בעבר ופרויקטים אד-הוק של IT מוביל לכך שקמעונאים פועלים עם שפע של נתונים אך יכולות קבלת החלטות מוגבלות. כאן בדיוק נכנס לתמונה תפיסת הפלטפורמה של בינה מלאכותית מנוהלת: הפתרון אינו מובטח על ידי אלגוריתמים בודדים, אלא על ידי ארכיטקטורה שמאחדת נתונים, מתזמרת מודלים ומתרגמת המלצות החלטה לזרימות עבודה מעשיות.

מדוע כל כך הרבה יוזמות בינה מלאכותית נכשלות בתחום הקמעונאות - ומה מייחד "בינה מלאכותית שבאמת עובדת".

חברי דירקטוריון ומנהלי מערכות מידע רבים במגזר הקמעונאות מביטים לאחור על מספר שנים של השקעות בבינה מלאכותית מבלי שהן תורגמו לשיפורים מדידים בבירור בתוצאות. מחקרי ייעוץ גדולים מראים שרק כרבע מהחברות מסוגלות להרחיב יוזמות בינה מלאכותית מעבר לפרויקטים פיילוט ולשחרר ערך משמעותי, בעוד שכשלושה רבעים טרם השיגו החזר השקעה מוחשי. ניתוח שורש הבעיות ראוי לציון: כ-70 אחוז מהבעיות ממוקמות אינן בטכנולוגיה, אלא בתהליכים, בארגון ובממשל.

בהחיל על מגזר הקמעונאות, משמעות הדבר היא: צוואר הבקבוק לעיתים רחוקות טמון באיכות אלגוריתם חיזוי הביקוש, אלא בנושאים כגון:

• חוסר אחריות מקצה לקצה על מקרי שימוש (בין IT, מחלקת עסקים, מדעי הנתונים, בקרה),
• אחריות ואיכות נתונים לא ברורים,
• גירעונות בניהול שינויים במכירות, רכש, כספים ותפעול חנות,
• לוגיקת פרויקט המותאמת ל-PoCs ולא לזמן ריצה ומדרגיות.

הנתונים שהוזכרו בטקסט המקורי - שיעור גבוה של מקבלי החלטות ללא תמונה מלאה של נתוני לקוחות, חברות חסרות ביטחון ביכולתן להרחיב את השימוש בבינה מלאכותית ברחבי החברה, וארגונים חסרי יכולת להתקדם מעבר להוכחת היתכנות - משקפים בדיוק את הדפוס הזה. הם תואמים ממצאים מקיפים לפיהם בעוד שהתאמה אישית ובינה מלאכותית מוכרות כמניעות מפתח לצמיחה, רק מיעוט מהחברות יישמו יכולות אלו על פני פונקציות ומדינות.

לכן, "בינה מלאכותית שבאמת עובדת" שונה פחות באמצעות חידושים סנסציוניים במודלים ויותר באמצעות לוגיקה עקבית של תיעוש:

• פתרונות בינה מלאכותית משולבים היטב בתהליכי ליבה (למשל, תכנון מבצעים, חידוש מלאי, הערכת ספקים), ולא ככלי ניתוח נפרד.
• התפוקה היא מוכוונת פעולה (למשל, תוכניות פעולה קונקרטיות, המלצות מחיר, הצעות הזמנות) וניתנת לעריכה ומעקב במערכות קיימות.
• התוצאות ניתנות להסבר ולביקורת – דבר קריטי לדרישות פיננסיות, ביקורת, תאימות ורגולציה, במיוחד באירופה.
• הפלטפורמה מטפלת בניטור, מדידת ביצועים, הכשרה מחדש וממשל, במקום לארגן זאת אד-הוק בפרויקטים.

פלטפורמות בינה מלאכותית מנוהלות מיישמות את ההיגיון הזה מבחינה טכנית וארגונית. עבור קמעונאים, ההבדל המכריע הוא זה: במקום לגייס צוות חדש בכל פעם, תיק עבודות הולך וגדל של יישומי בינה מלאכותית מופעל על אותה פלטפורמה, עם מודלי נתונים משותפים, תפקידים, מדיניות ושילוב במערך הקיים.

פלטפורמה במקום טלאים: הכלכלה של מחסנית בינה מלאכותית מנוהלת

קמעונאים ויצרני מוצרי צריכה רבים צברו את ניסיונם הראשוני בבינה מלאכותית עם פתרונות נקודתיים - מנועי המלצה במסחר אלקטרוני, תחזיות ביקוש עצמאיות בשרשרת האספקה, צ'אטבוטים לשירות לקוחות. בעוד שפתרונות בודדים אלה מייצרים יתרונות מקומיים, הם יוצרים בו זמנית חוב טכני בלתי נראה: מודלים מרובים, צינורות נתונים, מושגי בקרת גישה ומנגנוני ניטור שיש לתחזק במקביל.

מנקודת מבט כלכלית, ישנם טיעונים רבים בעד איחוד נוף זה לקראת מחסנית בינה מלאכותית מנוהלת משותפת:

• ראשית, העלות השולית לכל מקרה שימוש נוסף פוחתת. ההשקעה הראשונית בשילוב נתונים, ניהול זהויות וגישה, יכולת תצפית ותאימות משתלמת על פני מקרי שימוש רבים. המאמץ הנוסף עבור פתרונות נוספים - כגון הרחבת אופטימיזציית קידום מכירות טהורה כך שתכלול זיהוי אנומליות הנתמך על ידי בינה מלאכותית בשרשרת האספקה ​​- מצטמצם משמעותית.
• שנית, נוצרת שכבת ממשל המאפשרת ניהול סיכונים. במקום עשרה מודלים שונים הפועלים עם גרסאות נתונים שונות ואחריות לא ברורה, ישנה רשות מרכזית השולטת באיכות הנתונים, בהרשאות, במסלולי ביקורת ובטיפול באירועים. עבור חברות אירופאיות עם דרישות הגנת נתונים מחמירות ולחץ רגולטורי, זהו לעתים קרובות קריטריון קבלה מכריע.
• שלישית, אינטגרציה הופכת לחוזק ולא למכשול. גישת בינה מלאכותית מנוהלת שתוכננה במפורש לקישוריות רחבה - "כל SaaS, כל API, כל מסד נתונים, כל קובץ" - מטפלת בבעיית הליבה של נופים קמעונאיים הטרוגניים: מערכות ERP מדור קודם, פתרונות ספציפיים לתעשייה, מחסני נתונים שפותחו באופן פנימי, שירותי ענן ותהליכי Excel מקומיים. עבור מחלקות עסקיות, משמעות הדבר היא שפתרונות בינה מלאכותית מופיעים היכן שכבר נעשית עבודה - במערכת קידום המסחר, בפורטל הספקים, בלוח המחוונים של החנות - במקום לדרוש יצירת ממשקים חדשים.
• רביעית, נפתח נתיב מימון חדש המכוון להוצאות התפעול (OPEX). במקום לשאת בעלויות CAPEX פרטניות גבוהות עבור פרויקטים חד-פעמיים של בינה מלאכותית, חברות יכולות לבחור במודלי שימוש המקשרים את העלויות בצורה הדוקה יותר לאימוץ ולתרומת ערך. זה אטרקטיבי במיוחד בשווקים תנודתיים שבהם תקציבי ההשקעה נשלטים בקפדנות.

עבור ספקים כמו Unframe , התמקדות זו בפלטפורמות פירושה שהם לא מתחרים בעיקר עם כלים בודדים, אלא עם השאלה מי יהפוך לתזמר הבינה המלאכותית הדומיננטי בנוף הקמעונאות והמוצרים הצרכניים - בדומה לפלטפורמות ענן גדולות במגזר התשתיות.

כאן תלמדו כיצד החברה שלכם יכולה ליישם פתרונות בינה מלאכותית מותאמים אישית במהירות, בצורה מאובטחת וללא חסמי כניסה גבוהים.

פלטפורמת בינה מלאכותית מנוהלת היא חבילה מקיפה ונטולת דאגות עבורכם לבינה מלאכותית. במקום להתמודד עם טכנולוגיה מורכבת, תשתית יקרה ותהליכי פיתוח ארוכים, אתם מקבלים פתרון מוכן לשימוש המותאם לצרכים שלכם משותף מתמחה - לעתים קרובות תוך מספר ימים.

היתרונות המרכזיים במבט חטוף:

⚡ יישום מהיר: מרעיון ליישום תפעולי תוך ימים, לא חודשים. אנו מספקים פתרונות מעשיים היוצרים ערך מיידי.

🔒 אבטחת מידע מקסימלית: המידע הרגיש שלך נשאר אצלך. אנו מבטיחים עיבוד מאובטח ותואם ללא שיתוף מידע עם צדדים שלישיים.

💸 אין סיכון פיננסי: אתם משלמים רק על תוצאות. השקעות גבוהות מראש בחומרה, תוכנה או כוח אדם מבוטלות לחלוטין.

🎯 התמקדו בעסק הליבה שלכם: התרכזו במה שאתם עושים הכי טוב. אנו מטפלים בכל היישום הטכני, התפעול והתחזוקה של פתרון הבינה המלאכותית שלכם.

📈 עתיד-מוכן וניתן להרחבה: הבינה המלאכותית שלכם גדלה איתכם. אנו מבטיחים אופטימיזציה וגמישות מתמשכת, ומתאימים את המודלים לדרישות חדשות באופן גמיש.

עוד על זה כאן:

• פלטפורמת בינה מלאכותית מנוהלת

מבצעים ותמחור כמנוף להחזרות: אופטימיזציה של הוצאות מסחר המונעות על ידי בינה מלאכותית

החלטות קידום מכירות ותמחור הן בין המנופים הכלכליים המשמעותיים ביותר בתעשיות הקמעונאות ומוצרי הצריכה - ולעתים קרובות מאופיינות בתהליכים ידניים, שגדלו באופן היסטורי. תקציבי הוצאות סחר בחברות FMCG גדולות מגיעים לאחוזים דו-ספרתיים מהמכירות; אפילו שיפורים קטנים ביעילות ובדיוק משפיעים באופן עצום על הרווח התפעולי והתזרים המזומנים.

מחקרים על שימוש בבינה מלאכותית במגזר מוצרי הצריכה מראים כי יישום הבינה המלאכותית, ובפרט הבינה המלאכותית הגנרטיבית, בשיווק, במחקר ופיתוח ובניהול שרשרת אספקה ​​כבר נפוץ: כשני שלישים מחברות מוצרי הצריכה העולמיות משתמשות בכלי בינה מלאכותית גנרטיביים, ואף יותר מתכננות תקציבים תואמים. ניתוחים מצביעים על כך שבינה מלאכותית יכולה להגדיל את החזר ההשקעה השיווקי בכ-30 אחוז, להפחית שגיאות חיזוי בעד 65 אחוז ולשפר את יעילות תהליכי שרשרת האספקה ​​בכ-20 אחוז. יישום זה על מבצעים מתבטא במכניקות קמפיינים ממוקדות יותר, תחזיות נפח ועלייה טובות יותר, פחות חוסר במלאי והקצאת תקציב יעילה יותר.

פתרונות בינה מלאכותית מנוהלת ספציפיים בתחום לימודי הדוקטורט שואפים לתיעוש מחזור החיים כולו:

• ריכוז משוב סוחרים, נתוני קידום מכירות היסטוריים, נתוני מכירות ונתונים פיננסיים למודל נתונים עקבי.
• אימות אוטומטי של קלטי קידום (למשל תנאים, משכי זמן, ערוצים) באמצעות קבוצות כללים וזיהוי אנומליות מבוסס ML.
• סימולציה של תרחישי עלייה ורווחיות ברמת ה-SKU, הלקוח והערוץ.
• יצירה אוטומטית של הצעות והשוואות תרחישים עבור מנהלי קטגוריות וצוותי לקוחות מרכזיים.
• משוב מתמיד של נתונים בפועל לתוך המודלים לשיפור מתמיד.

ההשפעות שהוזכרו בדוגמה המקורית - צמצום זמני המחזור מימים לדקות וחיסכון בעשרות מיליונים בהוצאות סחר - הן סבירות מבחינה כלכלית בהתחשב בכך שחברות FMCG גדולות משקיעות מיליארדים מדי שנה בקידום מכירות ותנאי סחר. אפילו אופטימיזציות בטווח אחוזים חד-ספרתי יכולות להוביל לחיסכון משמעותי מבלי לסכן את הצמיחה.

קיימים הבדלים בין ארה"ב לאירופה: בארה"ב, מנגנוני קידום מכירות והנחות מושפעים במידה רבה מרשתות לאומיות ותוכניות נאמנות מתוחכמות; רמת הנתונים ללקוח גבוהה לעתים קרובות, ויש נכונות גדולה יותר לערוך ניסויים אגרסיביים בתמחור ובהתאמה אישית. באירופה, לעומת זאת, הדגש הוא יותר ויותר על יישור בין התאמה אישית לבין הגנת נתונים והוגנות; במקביל, נוף הקמעונאות מקוטע יותר, עם פורמטים רבים ומאפיינים ספציפיים למדינה. פתרונות בינה מלאכותית מנוהלים חייבים לשקף את ההבדלים הללו - ממקורות נתונים ותקנות ועד ללוגיקה שונה של מדדי KPI.

שרשראות אספקה ​​גמישות וניהול ספקים: מכיבוי שריפות תגובתי לבקרה ניבויית

שרשראות אספקה ​​במגזר הקמעונאות הופכות מורכבות יותר ויותר עקב מתחים גיאופוליטיים, ביקוש תנודתי, תקנות קיימות וציפיות גוברות של לקוחות. גישות תכנון מסורתיות מגיעות לקצה גבול היכולת שלהן; חישובים שגויים מובילים במהירות לעודף מלאי, מחיקות או מצבים של חוסר במלאי.

מחקרי בנצ'מרק מתעדים כי יישומי בינה מלאכותית יכולים להפחית משמעותית שגיאות חיזוי ולהגדיל באופן מדיד את יעילות תהליכי שרשרת האספקה ​​- לדוגמה, על ידי הפחתת שגיאות חיזוי של עד שני שלישים והגדלת יעילות שרשרת האספקה ​​בכחמישית. עבור קמעונאים, משמעות הדבר היא: מלאי בטיחות נמוך יותר, ניצול טוב יותר של שטח, פחות הון חוזר קשור וזמינות גבוהה יותר.

פתרונות בינה מלאכותית מנוהלים לניהול שרשרת אספקה ​​וספקים משלבים בדרך כלל מספר אבני בניין:

• תחזיות ביקוש שלוקחות בחשבון לא רק נתוני מכירות היסטוריים, אלא גם מבצעים, מזג אוויר, אירועים, פעילויות תחרותיות ואותות מקוונים.
• זיהוי אנומליות לאורך שרשרת האספקה, מתן התראות מוקדמות על חריגות בביקוש, עיכובים באספקה, צווארי בקבוק בקיבולת או בעיות איכות.
• ניתוח רכש וספקים המונע על ידי בינה מלאכותית, המעריך ספקים על סמך ביצועים, סיכון, קיימות ותאימות.
• זרימות עבודה אוטומטיות עבור מסמכים, אישורים, תהליכי ביקורת וניהול חוזים.

ההיגיון הכלכלי ברור: כל יום של נראות מוקדמת יותר של מחסור או עודף מלאי מתקרבים מגדיל את מרחב הפעולה ומפחית עלויות. בעולם שבו סיכוני שרשרת האספקה ​​משפיעים ישירות על תפיסת המותג ונאמנות הלקוחות, ניהול ניבוי הופך למבדיל אסטרטגי.

הבדלים אזוריים מניעים את הצורך בבינה מלאכותית מנוהלת: באירופה, יוזמות רגולטוריות כגון חוקי שרשרת אספקה ​​וקיימות דוחפות שקיפות ותיעוד גדולים יותר, התומכים בניתוח ספקים ותאימות המונע על ידי בינה מלאכותית. בארה"ב, לעומת זאת, גמישות, מהירות ויעילות עלויות תופסות מקום מרכזי; כאן, מקרי שימוש כגון הקצאת מלאי דינמית, אספקה ​​רב-ערוצית ולוגיסטיקה באותו היום שולטים. גישת בינה מלאכותית מנוהלת שיכולה לשרת את שני העולמות מרחיבה משמעותית את השוק הפוטנציאלי שלה.

התאמה אישית רב-ערוצית וחוויית לקוח: ערך רב יותר לכל החיים במקום לחץ פרסומי נוסף

הצריכה לא פשוט עוברת "ממצב לא מקוון למציאות מקוונת", אלא למסעות לקוח היברידיים. מחקרי קמעונאות עדכניים מראים שחלק ניכר מהצרכנים כבר משתמשים באופן פעיל בבינה מלאכותית כדי לתכנן או לבצע רכישות, וכי יותר ממחציתם פתוחים לקניות באמצעות בינה מלאכותית בעתיד. במקביל, לקוחות רבים מצפים שיוכלו לתקשר עם מותגים וקמעונאים בנקודות מגע מרובות - מדיה חברתית, אפליקציות, זירות מסחר, חנויות פיזיות - ועדיין ליהנות מחוויה עקבית.

במקביל, קמעונאות פיזית נותרה רלוונטית: חלק גדול יותר מהמשיבים מעדיפים חנויות פיזיות על פני רכישות דיגיטליות בלבד, במיוחד משום שהם רוצים לראות, לגעת, לנסות ולקחת מוצרים הביתה מיד. עבור קמעונאים, משמעות הדבר היא שהתאמה אישית לא צריכה להיות מוגבלת למסחר אלקטרוני אלא יש לשקול אותה בכל הערוצים - החל מהצעות אפליקציה מותאמות אישית ועוזרי מכירות דיגיטליים בחנות ועד לאינטראקציה אישית עם הלקוח בקופה.

התאמה אישית רב-ערוצית המונעת על ידי בינה מלאכותית שואפת בדיוק לכך: היא אוספת נתוני התנהגות מערוצים מקוונים, נתוני עסקאות ממערכות נקודות מכירה, מידע על נאמנות, ובמידת הצורך, אותות חיצוניים, ומתרגמת נתונים אלה להמלצות קונקרטיות, תוכן והצעות לכל לקוח, ערוץ והקשר. בניגוד למערכות כללים מסורתיות, מודלים מודרניים של בינה מלאכותית יכולים לזהות דפוסים שחומקים מאנליסטים אנושיים - כגון שילובים של מוצרים, זמנים, ערוצים וטווחי מחירים.

מבחינה כלכלית, הדבר מתורגם לערך הזמנה ממוצע גבוה יותר, שיעור המרה מוגבר, נטישה נמוכה יותר ותדירות רכישה חוזרת גבוהה יותר. מחקרים במגזרי הקמעונאות והצריכה היומית מדווחים כי חברות המשתמשות בהתאמה אישית המונעת על ידי בינה מלאכותית משיגות עלייה משמעותית בהכנסות לכל לקוח; התאמה אישית היא בין גורמי הערך החשובים ביותר של בינה מלאכותית בחברות מוצרי צריכה וקמעונאות.

ישנם הבדלים ברורים בין ארה"ב לאירופה בהקשר זה: בארה"ב, צרכנים באופן מסורתי מוכנים יותר לשתף נתונים בתמורה להצעות מותאמות אישית ונוחות; מערכות האקולוגיות של נאמנות רשתות גדולות מייצרות מערכי נתונים עמוקים ואינדיבידואליים. באירופה, לעומת זאת, תקנות הגנת מידע וגישה סקפטית יותר באופן כללי מעצבות את ההזדמנויות והמגבלות של התאמה אישית מונעת נתונים. לכן, פלטפורמות בינה מלאכותית מנוהלות שרוצות להצליח באירופה חייבות לפעול בצורה שונה לא רק מבחינה טכנית, אלא גם מבחינת רגולציה ותקשורת: מזעור נתונים רב יותר, התמקדות בשקיפות, פרטיות מעוצבת ועיבוד נתונים מקומי או מבוסס האיחוד האירופי.

חנויות חכמות וחוויות קנייה אוטונומיות: הרנסנס של מרחבי הקמעונאות

בעוד שדיונים רבים בשנים האחרונות התמקדו בצמיחת הקמעונאות המקוונת, כיום ברור שחנויות פיזיות נותרות ערוץ המכירות החשוב ביותר, ובו זמנית מהוות קרקע ניסוי לפתרונות חדשים המונעים על ידי בינה מלאכותית. קמעונאים עדיין רואים הזדמנויות צמיחה גדולות בחנויות פיזיות ומשתמשים בבינה מלאכותית כדי לממש פוטנציאל זה.

תחום מפתח הוא ניתוח נתונים של חנויות המונע על ידי בינה מלאכותית. סקרים עדכניים מהמגזר הקמעונאי מראים שחלק גדול מהחברות כבר משתמשות בבינה מלאכותית לניתוח נתונים ותובנות של חנויות - לעתים קרובות כמקרה השימוש העיקרי שלהן בחנויות פיזיות. באמצעות ראייה ממוחשבת, נתוני חיישנים ומודלים חיזויים, קמעונאים מבצעים אופטימיזציה של פריסות החנויות, הצגת המוצרים, תזמון הצוות וחידוש המלאי. היתרונות נעים בין עלייה בפריון ברצפת המכירות וזמני המתנה קצרים יותר ועד זמינות מוצרים משופרת.

תחום שני הוא צמצום התכווצות מוצרים והונאות. קמעונאים וחברות מוצרי צריכה משתמשים בבינה מלאכותית כדי לזהות אנומליות בקופות בקופה עצמית, בזרימת הסחורות ובהחזרות, ובכך להגביל הפסדים. בהתחשב בכך שנפחי ההתכווצות העולמיים מסתכמים במאות מיליארדי דולרים, מדובר במנוף כלכלי משמעותי.

שלישית, קמעונאים מתנסים בחוויות קנייה אוטונומיות ו"ללא חיכוך" - לדוגמה, חנויות בהן לקוחות יכולים לקחת מוצרים ולצאת מבלי לשלם בדרך המסורתית; חיוב וזיהוי מטופלים ברקע באמצעות חיישנים ובינה מלאכותית. באירופה, למשל, רשת צרפתית גדולה הדגימה עם חנות "10 שניות קניות, 10 שניות תשלום" המופעלת על ידי בינה מלאכותית שקונספטים כאלה ברי קיימא גם בשווקים מוסדרים בקפדנות.

פלטפורמות בינה מלאכותית מנוהלות המשלבות ניתוח נתונים של חנויות, ניטור מלאי בזמן אמת, זיהוי התכווצויות ותהליכי קופה אוטונומיים לא רק מטפלות בבעיות יעילות אלא גם מגדירות מחדש את חוויית החנות. זה מציג לקמעונאים הזדמנות כפולה: הם יכולים להגדיל את האטרקטיביות הכלכלית של מרחב הקמעונאות שלהם ובמקביל ליצור חוויית לקוח מובחנת שאינה מוגדרת אך ורק על ידי מחיר.

אינטגרציה בנופי IT מורכבים: מדוע קישוריות פתוחה היא יתרון תחרותי חזק

בתיאוריה, טרנספורמציה המונעת על ידי בינה מלאכותית נשמעת לעתים קרובות פשוטה; בפועל, היא נכשלת עקב עקרונות הבסיס של אינטגרציה. חברות קמעונאיות גדולות מפעילות נופי IT שצמחו באופן היסטורי עם מערכות ERP, מערכות צד אחוריות לסניפים, מערכות קופה, פלטפורמות מסחר אלקטרוני, מחסני נתונים ויישומים ייעודיים - שלעתים קרובות מפוזרים על פני מדינות ופורמטים שונים.

גישת בינה מלאכותית מנוהלת המתוכננת באופן עקבי לאינטגרציה – כלומר, תומכת בחיבורים לכל מערכת SaaS, ממשקי API, מסדי נתונים וקבצים – יוצרת כאן יתרון מבני. הסיבה לכך היא שהיא מפחיתה שלושה גורמי עלות מרכזיים:

ראשית, מאמץ האינטגרציה לכל פרויקט פוחת מכיוון שניתן להשתמש במחברים ודפוסי אינטגרציה רב פעמיים במקום להתחיל מאפס בכל פעם. זה רלוונטי מאוד מבחינה כלכלית עבור חברות קמעונאיות שרוצות לטפל בכמה עשרות מקרי שימוש של בינה מלאכותית לאורך שרשרת הערך.

שנית, הסיכון ל"פרויקטי צל של IT" מצטמצם. כאשר מחלקות יודעות שהפלטפורמה יכולה לחבר את הכלים ומקורות הנתונים המועדפים עליהן, הפיתוי להכניס פתרונות חיצוניים ומבודדים שניתן לשלב מאוחר יותר רק בארכיטקטורה הכוללת במאמץ ניכר פוחת.

שלישית, זה מגביר את הגמישות לנוכח שינויים עתידיים. ניתן לשלב יישומי SaaS חדשים, מקורות נתונים או פלטפורמות ענן מהר יותר מבלי להזדקק לעיצוב מחדש של שכבת הבינה המלאכותית. זה קריטי במיוחד בשוק האמריקאי עם קצב החדשנות המהיר שלו, אך יותר ויותר גם באירופה עם אימוץ הענן הגובר.

עבור ספקים כמו Unframe, אשר משדרים יכולות אינטגרציה כהבטחה מרכזית, זהו גורם מבדיל מרכזי בהשוואה לפתרונות נישה. חשוב לציין, שהפלטפורמה חייבת לא רק להתחבר מבחינה טכנית, אלא גם לבנות גשרים סמנטיים: מודלי נתונים משותפים, זהויות ותפקידים מאוחדים, ולוגיקה עסקית הרמונית.

פוטנציאל השוק עד 2030 והלאה: סדרי גודל ודינמיקת צמיחה

כדי להעריך את הרלוונטיות הכלכלית של בינה מלאכותית מנוהלת במסחר, כדאי לבחון את תחזיות השוק לבינה מלאכותית במגזר הקמעונאות ומוצרי הצריכה.

השוק העולמי לבינה מלאכותית בתחום הקמעונאות מוערך כיום במיליארדים דו-ספרתיים נמוכים עד נמוכים, עם שיעורי צמיחה שנתיים גבוהים מאוד. ניתוחים שונים צופים נפח שוק בסביבות מיליארדים חד-ספרתיים עד נמוכים עד 2024/2025, וחוזים צמיחה לכמה עשרות מיליארדים עד 2030 ויותר מ-40 מיליארד עד תחילת שנות ה-2030, עם שיעורי צמיחה שנתיים שבין 20 ל-30 אחוזים. המכנה המשותף: בינה מלאכותית בתחום הקמעונאות מתפתחת משוק נישה לשוק ליבה, שצפוי להגיע פי כמה מגודלו הנוכחי במהלך העשור.

באירופה, שוק הבינה המלאכותית בתחום הקמעונאות מוערך כיום בכמה מיליארדי דולרים אמריקאים, כאשר הצמיחה הצפויה תגיע למיליארדים חד-ספרתיים בינוניים עד גבוהים עד 2030 ואילך. על פי תחזיות, אירופה עשויה להשיג נתח של כ-15 עד 20 אחוזים מהשוק העולמי עד תחילת שנות ה-2030. גורמי הצמיחה כאן הם בעיקר דיגיטציה, הרחבת ערוצי רב-ערוציים, התאמה אישית ויעילות מוגברת - המואטת, אך גם מעוצבת איכותית, על ידי דרישות הגנת נתונים ותאימות.

במקביל, מתפתח תת-שוק שצומח באופן דינמי אף יותר: בינה מלאכותית גנרטיבית בקמעונאות. הערכות מצביעות על כך שנפח השוק כאן יגיע למיליארדים נמוכים עד אמצע שנות ה-2020, ועשוי לגדול למספר דו-ספרתי גבוה של מיליארדים עד אמצע שנות ה-2030 - עם שיעורי צמיחה שנתיים של הרבה מעל 30 אחוזים. בארה"ב לבדה, בינה מלאכותית גנרטיבית בקמעונאות צפויה לגדול ממספר נמוך של שלוש ספרות במיליון באמצע שנות ה-2020 למספר חצי-ספרתי של מיליארדים עד אמצע שנות ה-2030.

דינמיקה דומה נראית גם בפלח מוצרי הצריכה: שוק הבינה המלאכותית במוצרי צריכה מוערך בכמה מיליארדי דולרים אמריקאים, עם שיעורי צמיחה צפויים של כ-30 אחוזים בשנה ונפח פוטנציאלי בטווח של מיליארדים דו-ספרתיים לקראת סוף העשור.

נתונים אלה ממחישים כי השוק הניתן לערעור עבור פלטפורמות בינה מלאכותית מנוהלות במגזרי הקמעונאות וה-FMCG כולל לא רק רישיונות תוכנה של בינה מלאכותית טהורה, אלא גם שירותי אינטגרציה, נתונים, ממשל ותפעול. גם אם רק חלק מההוצאות הצפויות על בינה מלאכותית מנותבות דרך פלטפורמות מנוהלות, מדובר בשוק צמיחה רב שנתי בשווי מיליארדים.

נקודת מבט נוספת נכנסת לתמונה: כמה ניתוחים מצביעים על כך שסוכני בינה מלאכותית יוכלו להשפיע או לשלוט ישירות באחוז דו-ספרתי מהמכירות המקוונות במסחר האלקטרוני בארה"ב עד 2030. אם חלק משמעותי מצמיחת המכירות הדיגיטליות ינוהל על ידי מערכות המונעות על ידי בינה מלאכותית, השאלה המרכזית עבור קמעונאים אינה עוד האם להשקיע בבינה מלאכותית, אלא מי שולט במערכות הסוכנות הללו - צוותים פנימיים או ספקי פלטפורמה חיצוניים.

ארה"ב מול אירופה: שתי דרכים שונות לאותה מטרה של בינה מלאכותית

למרות שבינה מלאכותית צוברת חשיבות במסחר העולמי, תנאי ההתחלה ותלות הנתיבים שונים באופן משמעותי בין ארה"ב לאירופה.

בארה"ב, שוק הקמעונאות ריכוזי יותר, כאשר רשתות ופלטפורמות לאומיות גדולות מחזיקות במערכי נתונים ותקציבי השקעה עצומים. קיימת נכונות חזקה להשקיע באופן אגרסיבי בטכנולוגיות חדשות ולהרחיב ניסויים במהירות. מחקרים מראים כי חלק גדול מאוד מחברות הקמעונאות והצרכנים הצרכניים כבר מעריכות או משתמשות בבינה מלאכותית, שאחוז גבוה מדווח על השפעות חיוביות על הכנסות ועלויות, וכי הרוב המכריע מתכנן להגדיל עוד יותר את השקעותיהן בבינה מלאכותית בשנים הקרובות. בינה מלאכותית גנרטיבית כבר נתפסת שם באופן נרחב כמנוף לחוויית לקוח, שיווק, תמחור ויעילות פנימית.

באירופה, השוק מקוטע יותר, עם יותר פורמטים, רשתות אזוריות ומסגרות רגולטוריות שונות. הגנה על נתונים וריבונות נתונים ממלאות תפקיד גדול משמעותית, כמו גם דרישות לשקיפות, הסבר והוגנות של מערכות בינה מלאכותית. במקביל, קמעונאים אירופיים מדווחים שהם עושים שימוש אינטנסיבי בבינה מלאכותית - במיוחד בניתוח חנויות, התאמה אישית וניהול שרשרת אספקה ​​- כאשר תרחישים של חנויות פיזיות ממלאים תפקיד חשוב במיוחד.

להבדלים אלה יש השלכות ישירות על ספקי בינה מלאכותית מנוהלת:

– בארה"ב, מהירות, גמישות וחדשנות הן המפתח. פלטפורמות המציעות זמן יצירת ערך מהיר בשילוב עם גמישות גבוהה ויכולת ענן מרובת ערוצים פוגשות שוק שמוכן לשאת אפילו השקעות ראשוניות גבוהות, בתנאי שהצעת הערך נראית סבירה.

– באירופה, בקרה, תאימות ועומק אינטגרציה הם מכריעים. פלטפורמות חייבות להוכיח שהן מבטיחות ריבונות נתונים, אחסון אזורי, תאימות לתקנות ה-GDPR, יכולת ביקורת וממשל אמין מבלי לחנוק יתר על המידה חדשנות.

במקביל, השווקים מתכנסים: קמעונאים אירופאים מכירים בצורך להאיץ את קצב החדשנות, בעוד שחברות אמריקאיות מכירות יותר ויותר בחשיבות של פרטיות נתונים, שקיפות ובינה מלאכותית אחראית. לכן, לפלטפורמות בינה מלאכותית מנוהלות המטפלות בשני העולמות - פתרונות מהירים וגמישים עם רמה גבוהה של ממשל ותאימות - יש את הסיכוי הטוב ביותר להשיג דריסת רגל בשני האזורים.

מקרי עסקיים כלכליים ולוגיקת מימון: מפרויקט ליצירת ערך חוזרת

עבור מקבלי החלטות בתעשיות הקמעונאות ומוצרי הצריכה, עולה השאלה: כיצד ניתן למדוד באופן קונקרטי את הערך הכלכלי של בינה מלאכותית מנוהלת מעבר לתחזיות צמיחה גנריות?

ברמת מקרה השימוש, מחקרי benchmark מראים שפתרונות בינה מלאכותית יכולים להגדיל משמעותית את החזר ההשקעה (ROI) בתחומים כמו שיווק ותמחור, להפחית באופן דרסטי שגיאות חיזוי בתכנון ביקוש ולשפר משמעותית את יעילות שרשרת האספקה. כאשר משלימים זאת מחקרים בתעשייה המדווחים כי אחוז גבוה של חברות במגזר הקמעונאות השיגו עלייה בהכנסות והפחתת עלויות באמצעות שימוש בבינה מלאכותית, עולה תמונה עקבית: בינה מלאכותית אינה תוסף, אלא מנוף לתפקידי רווח והפסד מרכזיים.

האתגר טמון פחות בפוטנציאל התיאורטי ויותר ביישום המבצעי שלו ברמת תיק העבודות. פלטפורמות בינה מלאכותית מנוהלות מספקות תמיכה בשלוש רמות:

ראשית, הם מאפשרים לוגיקה סטנדרטית של מקרה עסקי על פני מקרי שימוש. במקום להעריך כל מקרה שימוש בנפרד, ניתן ליצור מודלים שיטתיים של עלות-תועלת עבור קטגוריות כגון מבצעים, שרשרת אספקה, תפעול חנויות או התאמה אישית, כאשר כל אחד מהם מבוסס על נתוני תעשייה, מדדי ביצועים מרכזיים ספציפיים לחברה ונתונים אמפיריים.

שנית, הם מאפשרים הגדלה הדרגתית של ההשקעה. החל מתרחיש שימוש ממוקד ורווחי ביותר - כגון תכנון קידום מכירות הנתמך על ידי בינה מלאכותית או ניתוח חנויות - ניתן להרחיב את הפלטפורמה בהדרגה ולכלול מקרי שימוש נוספים מבלי שההשקעה הראשונית תאבד. החזר ההשקעה הכולל משתפר ככל שיותר מקרי שימוש נבנים על אותה תשתית.

שלישית, הם תומכים במודלים חלופיים של מימון. מודלים של תמחור מבוססי שימוש, מודלים מבוססי הצלחה או גישות היברידיות מורידים את מחסום הכניסה, מעבירים חלק מהסיכון לספק ומקשרים תשלומים בצורה הדוקה יותר לתועלת בפועל. עבור ספקים כמו Unframe , משמעות הדבר היא שפרויקטים חזקים של ייחוס - כגון חיסכון משמעותי בהוצאות מסחריות או הפחתה דרסטית במאמץ המחקר הידני לצורך התאמות פיננסיות - לא רק משמשים כטיעון שיווקי אלא גם מהווים בסיס למודלים חדשים של תמחור מבוססי ערך.

מנקודת מבט כלכלית, בינה מלאכותית מנוהלת מעבירה את הדיון מ"כמה עולה פרויקט בינה מלאכותית?" ל"אילו זרמי ערך חוזרים מייצרת פלטפורמת בינה מלאכותית לאורך זמן, וכיצד אלה מתחלקים בין קמעונאים, יצרנים וספקי פלטפורמות?".

ממשל, הסבר וסיכון: מדוע "ניהול" הוא יותר מסתם תפעול

היבט של בינה מלאכותית מנוהלת בקמעונאות, שלעתים קרובות לא מוערך כראוי, הוא ניהול וסיכונים. פתרונות בינה מלאכותית המשפיעים על תמחור, מנגנוני קידום מכירות, מלאי, פריסת חנויות או החלטות אשראי והונאה, משפיעים ישירות על מכירות, שולי רווח, תאימות ומוניטין. ההבדל בין כלי בינה מלאכותית לפלטפורמת בינה מלאכותית מנוהלת טמון אפוא לא רק בממשק המשתמש אלא גם בעומק מנגנוני הבקרה.

מחקרים גדולים על אימוץ בינה מלאכותית מדגישים שרוב האתגרים טמונים בתחום האנושי והארגוני: תפקידים, אחריות, נכונות לשינוי, הכשרה ומבני ממשל. פלטפורמת בינה מלאכותית מנוהלת עם ממשל מובנה - הכוללת מודלים של תפקידים וזכויות, זרימות עבודה ברורות לאישור, שבילי ביקורת, מדיניות חוצת מודלים וניטור - מפחיתה את הסיכון שהחלטות בינה מלאכותית יחלחלו לפעילות היומיומית באופן בלתי מבוקר ובלתי ניתן למעקב.

זה רלוונטי במיוחד לשוק האירופי. כאן, כללי הגנת מידע, דרישות שקיפות ותקנות ספציפיות לתעשייה יוצרים מצב שבו הסבר ומעקב אחר החלטות בתחום הבינה המלאכותית הן לא רק נוהג טוב אלא גם חובה חוקית. זה חל במיוחד כאשר מעובדים נתונים אישיים או מתקבלות החלטות אלגוריתמיות בעלות השפעות משמעותיות על לקוחות או עובדים.

ספקי בינה מלאכותית מנוהלת שמבינים את הממשל כמרכיב מרכזי בפלטפורמה שלהם - ולא כמודול נוסף - ממצבים את עצמם לא רק כשותפים טכנולוגיים אלא גם כשותפי סיכון. עבור קמעונאים ויצרני מוצרי צריכה, משמעות הדבר היא שהם יכולים לפרוס בינה מלאכותית בתחומים רגישים מבלי לבנות מבני ממשל נפרדים עבור כל פתרון בנפרד.

השלכות אסטרטגיות על מקבלי החלטות: כיצד קמעונאים יכולים לתעש את בינה מלאכותית מנוהלת

עבור מקבלי החלטות ברמת ניהול בכירים בתעשיות הקמעונאות ומוצרי הצריכה, השילוב של פוטנציאל שוק, בגרות טכנולוגית ואתגרים ארגוניים מוביל למשימה אסטרטגית ברורה: יש להעביר את הבינה המלאכותית משלב הניסויים לשלב התיעוש וניהול תיקי העבודות.

בתחילה, הדבר כרוך בהתמקדות במספר מקרי שימוש רלוונטיים ביותר בעלי השפעה ברורה על רווח והפסד, אשר משמשים גם כ"עוגנים" ליישומים נוספים - כגון אופטימיזציה של קידום מכירות, חיזוי ביקוש, ניתוח חנויות או התאמת כספים הנתמכת על ידי בינה מלאכותית. למקרי שימוש כאלה יש השפעה מינוף גבוהה על הכנסות, שולי רווח והון חוזר, והם מתאימים בו זמנית לבניית יכולות נתונים וממשל המועילות לתחומים אחרים.

במקביל, נדרשת החלטה בנוגע לפלטפורמה: האם יש לבנות את הבינה המלאכותית באופן פנימי - עם כל הדרישות הנלוות להנדסת נתונים, ניהול תהליכי עבודה (MLOps), ממשל ותפעול - או שמא החברה צריכה להסתמך על שותף בינה מלאכותית מנוהל המספק פתרונות ותשתיות ספציפיים לתעשייה? התשובה תלויה בגורמים כמו גודל החברה, המומחיות הקיימת, סיבולת הסיכון והסביבה הרגולטורית. במקרים רבים, גישה היברידית תהיה הגיונית, שבה יכולות ליבה קריטיות נשארות פנימיות, בעוד שמקרי שימוש ותשתיות סטנדרטיים מיושמים באמצעות פלטפורמות כמו Unframe .

חשוב לציין, שהיא חייבת להיות משולבת גם בתוך הארגון. בינה מלאכותית לא צריכה להיות מבודדת בצוותי מדעי נתונים או במעבדות חדשנות, אלא חייבת להיות משולבת בארגון הקווים: ניהול קטגוריות, רכש, לוגיסטיקה, מכירות, כספים ותפעול חנויות - כל אחד מהם זקוק להבהרה לגבי אילו משימות נתמכות על ידי בינה מלאכותית, כיצד מתקבלות החלטות ומטופלות, וכיצד נמדדים ביצועים.

לבסוף, יש צורך בהערכה ריאליסטית של קצב ועקומת הלמידה. תחזיות שוק וסיפורי הצלחה מראים כי בינה מלאכותית תצבור חשיבות עצומה בתעשיית הקמעונאות ומוצרי הצריכה בשנים הקרובות. במקביל, מחקרים מראים כי רוב החברות עדיין מתקשות כיום לממש ערך ניתן להרחבה. פלטפורמות בינה מלאכותית מנוהלות יכולות לסגור פער זה על ידי איחוד מורכבות טכנית וארגונית, קיצור זמן השגת ערך ותיעוש הממשל.

חברות שרוצות להצליח בתעשיות הקמעונאות ומוצרי הצריכה בשנים הקרובות - בשווקים עתירי נתונים ושולי רווח של ארה"ב, כמו גם בשווקים המוסדרים והמקוטעים של אירופה - יצטרכו להבין בינה מלאכותית לא כפרויקט, אלא כשכבה פרודוקטיבית ומנוהלת של שרשרת הערך שלהן. השאלה האסטרטגית אינה עוד האם חברות משתמשות בבינה מלאכותית מנוהלת, אלא באיזו עקביות הן עושות זאת - והאם הן רק משיגות יעילות או מקימות לוגיקה עסקית חדשה, המתמקדת בבינה מלאכותית, בקמעונאות.

אני שמח לעזור לך כיועץ אישי.

קשר תחת וולפנשטיין ∂ xpert.digital

התקשר אלי מתחת +49 89 674 804 (מינכן)

לינקדאין
 

 

מיקוד בתעשייה: B2B, דיגיטציה (מבינה מלאכותית ל-XR), הנדסת מכונות, לוגיסטיקה, אנרגיות מתחדשות ותעשייה

עוד על זה כאן:

• מרכז עסקים אקספרט

מרכז נושאים עם תובנות ומומחיות:

• פלטפורמת ידע בנושא הכלכלה הגלובלית והאזורית, חדשנות ומגמות ספציפיות לתעשייה
• אוסף ניתוחים, אינספורמציות ומידע רקע מתחומי המיקוד שלנו
• מקום למומחיות ומידע על התפתחויות עדכניות בעסקים ובטכנולוגיה
• מרכז נושאים לחברות שרוצות ללמוד על שווקים, דיגיטציה וחדשנות בתעשייה