Felügyelt mesterséges intelligencia a kiskereskedelemben: A mesterséges intelligencia kísérleti programjától az értékteremtő motorig a kiskereskedelem és a fogyasztási cikkek területén

A marketingfelhajtástól a fizikai infrastruktúráig: Miért a „menedzselt mesterséges intelligencia” a kiskereskedelmi és fogyasztási cikkek iparágának új működési alapja?

USA vs. Európa: Két gyökeresen eltérő út a mesterséges intelligencia dominanciájához a kiskereskedelmi szektorban

A mesterséges intelligenciát a kiskereskedelemben sokáig az innovációs részlegek játszóterének tekintették: itt egy chatbot, ott egy elszigetelt előrejelzési modell. De a kötelezettség nélküli kísérleti projektek korszaka a végéhez közeledik. A történelmileg alacsony haszonkulcsok, a volatilis ellátási láncok és a széttagolt adatkörnyezet miatt a kiskereskedők és a fogyasztási cikkek gyártói kemény valósággal szembesülnek: azok, akik ma csupán tesztelik a mesterséges intelligenciát a skálázás helyett, középtávon versenytársaik növekedését fogják finanszírozni.

Sok vállalat számára a fő probléma nem az adatok hiánya, hanem az, hogy nem tudják azokat elég gyorsan nyereséges döntésekké alakítani. A kiskereskedelmi szektor „adatokban gazdag, de döntésekben szegény”. Az értékesítési adatok, a készletszintek, a törzsvásárlói kártyaadatok és az online viselkedés elszigetelten élnek, míg a promóciókkal, az árképzéssel vagy az utánpótlással kapcsolatos döntések gyakran még mindig a megérzéseken vagy elavult táblázatokon alapulnak.

Pontosan itt jelent paradigmaváltást a „menedzselt mesterséges intelligencia” koncepciója. Eltávolodik attól az elképzeléstől, hogy minden MI-projektnek munkaigényes, nagyszabású informatikai vállalkozásnak kell lennie. Ehelyett a MI-t ipari infrastruktúraként értelmezik – egy menedzselt platformként, amely integrálja az algoritmusokat, az adatkezelést és a működési folyamatokat. A cél már nem a technikailag lenyűgöző koncepcióbizonyítás, hanem a mérhető megtérülési idő: az olyan összetett problémák megoldásainak, mint a kereskedelmi kiadások optimalizálása vagy az ellátási lánc rugalmassága, nem hónapok, hanem napok alatt kell produktívnak lenniük.

Ez a cikk azt vizsgálja, hogy miért válik létfontosságúvá az iparág túlélése szempontjából a menedzselt MI-platformokra (mint például Unframe) való áttérés. Elemezzük, hogyan csökkentheti ez drasztikusan az előrejelzési hibákat, miért válik gyakran költséges csapdává a saját MI-megoldások építése, és hogyan tudnak az európai vállalatok versenyelőnyre szert tenni az Egyesült Államokkal szemben a szigorú szabályozások ellenére. Ez már nem sci-fi, hanem az intelligencia iparosodása, mint az értékteremtés új szabványa.

Alkalmas:

• Unframe.AI: Felügyelt MI-megoldások fogyasztási cikkekhez és kiskereskedelemhez

A marketingkifejezéstől az infrastrukturális kérdésig: Mit jelent valójában a „menedzselt mesterséges intelligencia” a kiskereskedelemben?

Első pillantásra a „menedzselt mesterséges intelligencia” kifejezés a technológiai marketing következő divatos szavának tűnhet. A kiskereskedelmi és fogyasztási cikkeket gyártó vállalatok számára azonban valójában egy mélyreható elmozdulást ír le: eltávolodva az egyes mesterséges intelligencia kísérleti projektektől, és a mesterséges intelligencia, mint produktív infrastruktúra réteg felé haladva, amely a promóciókon, az ellátási láncon, az árazáson, az üzletek működésén és a vásárlói élményen átível.

Lényegében három jellemzőre vezethető vissza a különbség a felhajtás és a mérhető hozzáadott érték között:

• Először is, a mesterséges intelligenciát egy menedzselt platformként, nem pedig projektként értelmezik. Ahelyett, hogy minden egyes kérdéshez külön PoC-csapatot hoznának létre, egy egységes MI-réteget hoznak létre, amely magában foglalja az adatokat, a modelleket, az irányítást és az integrációt, és különböző használati esetekben újra felhasználható.
• Másodszor, az értékteremtési idő egyre fontosabbá válik. A hagyományos „hónapok az első produktív megoldásig” megközelítés aligha életképes a kiskereskedelem jelenlegi haszonkulcsa és versenyhelyzete miatt. Azok a platformok, amelyek iparágspecifikus építőelemeket kínálnak – például a kereskedelmi promóciók optimalizálásához, a kereslet-előrejelzéshez vagy az üzletelemzéshez –, lehetővé teszik a megoldások napok alatti megvalósítását hónapok helyett, mivel a logika 70-80 százaléka már előre felépített, és egyszerűen csak az egyes adatokhoz és folyamatokhoz kell leképezni.
• Harmadszor, a „menedzselt” több, mint az üzemeltetés. Magában foglalja a folyamatos monitorozást, az átképzést, a teljesítményoptimalizálást, a biztonság és a megfelelőség kezelését, valamint a meglévő munkafolyamatokba és jogosultságrendszerekbe való integrációt. A döntéshozók számára a lényeg az, hogy nem az egyes modellek, hanem a teljes megoldás garantált, auditálható viselkedése határozza meg annak gazdasági értékét.

Az olyan szolgáltatók számára, mint Unframe, amelyek a kiskereskedelem és a fogyasztási cikkek menedzselt MI-platformjaként pozicionálják magukat, ez a váltás pontosan egy előnyt jelent: olyan strukturális skálázási problémákat kezelnek, amelyekkel a vállalatok többsége jelenleg küzd, és ezeket az újrafelhasználható, területspecifikus megoldások gazdasági logikájával ötvözik.

A kereskedelem strukturális dilemmája: adatgazdag, döntéshozatalban szegény.

Miért olyan hangsúlyos az irányított mesterséges intelligencia megoldások iránti igény a kiskereskedelemben? Gazdasági szempontból három fejlemény konvergál ebben az ágazatban, amelyek erősítik egymást.

• Először is, a kiskereskedők és az FMCG-gyártók történelmileg nagy mennyiségű adattal szembesülnek, amelyhez a rendszerkörnyezet széttagolt. Az értékesítési, árképzési, készlet-, kampány-, hűség- és online interakciós adatok különálló rendszerekben találhatók, gyakran ERP, POS, CRM, DWH, e-kereskedelmi platformok és Excel-alapú alkönyvtárak kombinációi, amelyek évtizedek alatt fejlődtek. Az elemzések azt mutatják, hogy sok európai kiskereskedő több, rosszul integrált adatsilót működtet a csatornák és az országok között, ami súlyosan akadályozza az ügyfelek, a készlet és a haszonkulcsok egységes áttekintését.
• Másodszor, az ügyfelek elvárásai jelentősen gyorsabban nőnek, mint a vállalatok belső képességei. A jelenlegi tanulmányok azt mutatják, hogy a fogyasztók egyre nagyobb része már aktívan integrálja a mesterséges intelligenciát a vásárlási folyamatába – például inspiráció, termék-összehasonlítás vagy személyre szabás céljából. Ugyanakkor a hagyományos kiskereskedelem továbbra is kulcsfontosságú: a megkérdezett fogyasztók több mint egyharmada továbbra is szívesebben vásárol fizikai üzletekben, részben azért, mert szeretnék látni és kipróbálni a termékeket, és értékelik a birtoklás azonnali élményét. Ez fokozza a nyomást az omnichannel képességekre: az ügyfelek egységes élményt várnak el az alkalmazásokban, weboldalakon, közösségi médiában, piactereken és fizikai üzletekben.
• Harmadszor, az iparág tartós haszonkulcs-nyomás alatt áll. A növekvő személyzeti, bérleti és logisztikai költségek egybeesnek az árérzékenységgel és az ár-összehasonlító platformoknak köszönhetően magas átláthatósággal. A hatékonyságnövekedésről való lemondás lehetősége minimális. A mesterséges intelligenciát ezért nem tekintik jó innovációs projektnek, hanem egyre inkább kulcsfontosságú eszköznek az előrejelzések pontosságának, a készletforgási sebességnek, a kereskedelmi kiadások hozamának és az átlagos rendelési érték javítására.

Az eredmény: Sok kiskereskedő alapvető hiányosságról számol be – arról, hogy nem áll rendelkezésre következetes, megbízható, 360 fokos kép az ügyfelekről, a készletekről és a jövedelmezőségről minden csatornán és partnernél. A töredezett adatok, a történelmileg kialakult folyamatok és az eseti informatikai projektek keveréke oda vezet, hogy a kiskereskedők rengeteg adattal, de korlátozott döntéshozatali képességekkel működnek. Pontosan itt jön képbe a felügyelt mesterséges intelligencia platformkoncepciója: A megoldást nem az egyes algoritmusok ígérik, hanem egy olyan architektúra, amely egyesíti az adatokat, összehangolja a modelleket, és a döntési javaslatokat gyakorlatias munkafolyamatokká alakítja.

Miért vall kudarcot annyi mesterséges intelligencia kezdeményezés a kiskereskedelemben – és mi különbözteti meg a „ténylegesen működő mesterséges intelligenciát”?

Számos igazgatósági tag és informatikai igazgató a kiskereskedelmi szektorban több évnyi mesterséges intelligencia-befektetésre tekint vissza anélkül, hogy ezek egyértelműen mérhető eredményekhez vezetnének. Nagyszabású tanácsadói tanulmányok azt mutatják, hogy a vállalatoknak csak körülbelül egynegyede képes a mesterséges intelligencia kezdeményezéseit a kísérleti projekteken túl is kiterjeszteni és jelentős értéket felszabadítani, míg nagyjából háromnegyedük még nem ért el kézzelfogható megtérülést (ROI). A kiváltó okok elemzése figyelemre méltó: a problémák mintegy 70 százaléka nem a technológiában, hanem a folyamatokban, a szervezetben és az irányításban található.

A kiskereskedelmi szektorra alkalmazva ez azt jelenti, hogy a szűk keresztmetszet ritkán a kereslet-előrejelzési algoritmus minőségében rejlik, hanem inkább olyan kérdésekben, mint:

• A használati esetek teljes körű felelősségének hiánya (az informatikai, az üzleti osztály, az adattudomány és a kontrolling között),
• nem egyértelmű adatfelelősségi körök és adatminőség,
• Változásmenedzsment hiányosságok az értékesítésben, a beszerzésben, a pénzügyben és az üzletvezetésben,
• egy olyan projektlogika, amely a futási idő és a skálázhatóság helyett a PoC-kre van optimalizálva.

Az eredeti szövegben említett számadatok – a döntéshozók magas aránya, akik nem rendelkeznek teljes körű rálátással az ügyféladatokra, a vállalatok nem bíznak abban, hogy képesek a mesterséges intelligencia vállalati szintű skálázására, és a szervezetek nem képesek túllépni a koncepcióbizonyításokon – pontosan ezt a mintát tükrözik. Összhangban vannak azokkal az átfogó megállapításokkal, miszerint bár a személyre szabás és a mesterséges intelligencia a növekedés kulcsfontosságú mozgatórugóiként ismert, a vállalatoknak csak kisebbsége alkalmazza ezeket a képességeket a funkciók és az országok között.

A „ténylegesen működő mesterséges intelligencia” ezért kevésbé szenzációs modellinnovációkban, mint inkább az iparosítás következetes logikájában különbözik:

• A mesterséges intelligencia megoldásai szorosan integrálva vannak az alapvető folyamatokba (pl. promóciótervezés, utánpótlás, szállítóértékelés), nem pedig különálló elemzőeszközként szolgálnak.
• A kimenet cselekvésorientált (pl. konkrét cselekvési tervek, árajánlatok, rendelési javaslatok), valamint szerkeszthető és nyomon követhető a meglévő rendszerekben.
• Az eredmények magyarázhatók és auditálhatók – ez kulcsfontosságú a pénzügy, az auditálás, a megfelelés és a szabályozási követelmények szempontjából, különösen Európában.
• A platform kezeli a monitorozást, a teljesítménymérést, az átképzést és az irányítást, ahelyett, hogy ezeket esetileg, projektekben szervezné meg.

A felügyelt MI-platformok technikailag és szervezetileg is megvalósítják ezt a logikát. A kiskereskedők számára a legfontosabb különbség a következő: ahelyett, hogy minden alkalommal új csapatot mozgósítanának, a MI-alkalmazások egyre növekvő portfólióját működtetik ugyanazon a platformon, megosztott adatmodellekkel, szerepkörökkel, szabályzatokkal és a meglévő rendszerbe való integrációval.

Platform a foltvarrás helyett: Egy menedzselt mesterséges intelligenciaverem gazdaságossága

Sok kiskereskedő és fogyasztási cikkgyártó pontmegoldásokkal szerezte első mesterséges intelligencia tapasztalatait – ajánlómotorokkal az e-kereskedelemben, önálló kereslet-előrejelzésekkel az ellátási láncban, chatbotokkal az ügyfélszolgálatban. Miközben ezek az egyedi megoldások helyi előnyöket generálnak, egyidejűleg láthatatlan technikai adósságot is hoznak létre: több modellt, adatfolyamatokat, hozzáférés-vezérlési koncepciókat és monitorozási mechanizmusokat, amelyeket párhuzamosan kell fenntartani.

Gazdasági szempontból számos érv szól amellett, hogy ezt a környezetet egy közös, menedzselt mesterséges intelligenciarendszer felé konszolidáljuk:

• Először is, a további használati esetenkénti határköltség csökken. Az adatintegrációba, az identitás- és hozzáférés-kezelésbe, a megfigyelhetőségbe és a megfelelőségbe történő kezdeti befektetés számos használati esetben megtérül. Jelentősen csökken a további megoldások – például a tiszta promócióoptimalizálás kiterjesztése az ellátási láncban mesterséges intelligencia által támogatott anomáliadetektálásra – iránti többletráfordítás.
• Másodszor, egy olyan irányítási réteg jön létre, amely kezelhetővé teszi a kockázatokat. A tíz különböző, változó adatverziókkal és nem egyértelmű felelősségi körökkel működő modell helyett egy központi hatóság ellenőrzi az adatminőséget, az engedélyeket, az auditnaplókat és az incidenskezelést. Az európai vállalatok számára, amelyek szigorú adatvédelmi követelményekkel és szabályozási nyomással rendelkeznek, ez gyakran kulcsfontosságú elfogadási kritérium.
• Harmadszor, az integráció inkább erősséggé, mint akadálytá válik. A kifejezetten széleskörű összekapcsolhatóságra tervezett, menedzselt mesterséges intelligencia alapú megközelítés – „Bármely SaaS, Bármely API, Bármely adatbázis, Bármely fájl” – a heterogén kiskereskedelmi környezet alapvető problémáját kezeli: a régi ERP-rendszereket, az iparágspecifikus megoldásokat, a házon belül fejlesztett adattárházakat, a felhőszolgáltatásokat és a helyi Excel-folyamatokat. Az üzleti részlegek számára ez azt jelenti, hogy a mesterséges intelligencia megoldásai ott jelennek meg, ahol már folyamatban van a munka – a kereskedelmi promóciós rendszerben, a szállítói portálon, az üzlet irányítópultján –, ahelyett, hogy új interfészek létrehozását igényelnék.
• Negyedszer, egy új, OPEX-orientált finanszírozási út nyílik meg. Ahelyett, hogy a vállalatok egyszeri MI-projektek magas egyedi CAPEX-költségeit viselnék, olyan használati modelleket választhatnak, amelyek szorosabban összekapcsolják a költségeket az adaptációval és az értékhozzájárulással. Ez különösen vonzó a volatilis piacokon, ahol a beruházási költségvetéseket szigorúan ellenőrzik.

Az olyan szolgáltatók számára, mint Unframe , ez a platformfókusz azt jelenti, hogy elsősorban nem az egyes eszközökkel versenyeznek, hanem azzal a kérdéssel, hogy ki lesz a domináns mesterséges intelligencia-koordinátor a kiskereskedelem és a fogyasztási cikkek piacán – hasonlóan a nagy felhőplatformokhoz az infrastrukturális szektorban.

Felügyelt mesterséges intelligencia platform - Kép: Xpert.Digital

Itt megtudhatja, hogyan valósíthat meg vállalata testreszabott mesterséges intelligencia megoldásokat gyorsan, biztonságosan és magas belépési korlátok nélkül.

Egy menedzselt MI platform egy átfogó, gondtalan csomag a mesterséges intelligencia területén. Ahelyett, hogy komplex technológiával, drága infrastruktúrával és hosszadalmas fejlesztési folyamatokkal kellene bajlódnia, egy specializált partnertől kap egy az Ön igényeire szabott, kulcsrakész megoldást – gyakran néhány napon belül.

A legfontosabb előnyök áttekintése:

⚡ Gyors megvalósítás: Az ötlettől a gyakorlati alkalmazásig napok, nem hónapok alatt. Gyakorlati megoldásokat szállítunk, amelyek azonnal értéket teremtenek.

🔒 Maximális adatbiztonság: Érzékeny adatai Önnél maradnak. Garantáljuk a biztonságos és megfelelő feldolgozást anélkül, hogy megosztanánk az adatokat harmadik felekkel.

💸 Nincs pénzügyi kockázat: Csak az eredményekért fizet. A hardverbe, szoftverbe vagy személyzetbe történő magas előzetes beruházások teljesen elmaradnak.

🎯 Koncentráljon a fő üzleti tevékenységére: Koncentráljon arra, amiben a legjobb. Mi kezeljük AI-megoldásának teljes technikai megvalósítását, üzemeltetését és karbantartását.

📈 Jövőálló és skálázható: A mesterséges intelligencia veled együtt növekszik. Biztosítjuk a folyamatos optimalizálást és skálázhatóságot, és rugalmasan igazítjuk a modelleket az új követelményekhez.

Bővebben itt:

• Felügyelt AI platform

Akciók és árazás, mint a visszatérítés eszközei: mesterséges intelligencia által vezérelt kereskedelmi kiadások optimalizálása

A promóciós és árképzési döntések a kiskereskedelmi és fogyasztási cikkek iparágainak legfontosabb gazdasági mozgatórugói közé tartoznak – és gyakran manuális, történelmileg kialakult folyamatok jellemzik őket. A nagy FMCG-vállalatok kereskedelmi kiadásai az értékesítés kétszámjegyű százalékát teszik ki; ezért még a hatékonyság és a pontosság terén elért kismértékű javulás is hatalmas hatással van az EBIT-re és a cash flow-ra.

A mesterséges intelligencia fogyasztási cikkek szektorban történő alkalmazásáról szóló tanulmányok azt mutatják, hogy a mesterséges intelligencia, és különösen a generatív mesterséges intelligencia alkalmazása a marketingben, a kutatás-fejlesztésben és az ellátási lánc menedzsmentjében már széles körben elterjedt: a globális CPG-vállalatok körülbelül kétharmada használ generatív mesterséges intelligencia eszközöket, és még többen terveznek ennek megfelelő költségvetést. Az elemzések azt mutatják, hogy a mesterséges intelligencia körülbelül 30 százalékkal növelheti a marketing megtérülését (ROI), akár 65 százalékkal csökkentheti az előrejelzési hibákat, és körülbelül 20 százalékkal javíthatja az ellátási lánc folyamatainak hatékonyságát. A promóciókra alkalmazva ez célzottabb kampánymechanikát, jobb mennyiség- és növekedési előrejelzéseket, kevesebb készlethiányt és hatékonyabb költségvetés-elosztást jelent.

A doktori tanulmányok területén alkalmazott specifikus menedzselt mesterséges intelligencia megoldások célja a teljes életciklus iparosítása:

• A kereskedői visszajelzések, a korábbi promóciós adatok, az értékesítési és pénzügyi adatok központosított összegyűjtése egy egységes adatmodellbe.
• Promóciós bemenetek (pl. feltételek, időtartamok, csatornák) automatizált validálása szabálykészletek és gépi tanuláson alapuló anomáliadetektálás segítségével.
• Felemelkedési és jövedelmezőségi forgatókönyvek szimulációja SKU, ügyfél és csatorna szinten.
• Javaslatok és forgatókönyv-összehasonlítások automatizált generálása kategóriavezetők és kulcsfontosságú ügyfélcsapatok számára.
• A tényleges adatok folyamatos visszacsatolása a modellekbe a folyamatos fejlesztés érdekében.

Az eredeti példában említett hatások – a ciklusidők napokról percekre csökkentése és a kereskedelmi kiadásokon elért tízmilliós megtakarítás – gazdaságilag is megvalósíthatóak, ha figyelembe vesszük, hogy a nagy FMCG-vállalatok évente milliárdokat fektetnek be kereskedelmi promóciókba és feltételekbe. Még az egyszámjegyű százalékos tartományba eső optimalizálások is jelentős megtakarításokhoz vezethetnek a növekedés veszélyeztetése nélkül.

Különbségek vannak az USA és Európa között: Az USA-ban a promóciós és kedvezménymechanizmusokat nagymértékben befolyásolják a nemzeti láncok és a kifinomult hűségprogramok; az ügyfelenkénti adatmélység gyakran nagyobb, és nagyobb a hajlandóság az agresszív árképzésre és a személyre szabási kísérletekre. Európában ezzel szemben egyre inkább a személyre szabás, az adatvédelem és a tisztesség összeegyeztetése a hangsúlyon van; ugyanakkor a kiskereskedelmi környezet széttagoltabb, számos formátummal és országspecifikus jellemzőkkel. A menedzselt mesterséges intelligencia megoldásoknak tükrözniük kell ezeket az eltéréseket – az adatforrásoktól és a szabályozásoktól kezdve az eltérő KPI-logikákig.

Rugalmas ellátási láncok és beszállítókezelés: a reaktív tűzoltástól a prediktív vezérlésig

A kiskereskedelmi szektor ellátási láncai egyre összetettebbek a geopolitikai feszültségek, a változékony kereslet, a fenntarthatósági szabályozások és a növekvő vevői elvárások miatt. A hagyományos tervezési megközelítések a határaikat érik el; a hibás számítások gyorsan túlkészletezéshez, leírásokhoz vagy készlethiányhoz vezetnek.

A benchmark tanulmányok dokumentálják, hogy a mesterséges intelligencia alkalmazásai jelentősen csökkenthetik az előrejelzési hibákat, és mérhetően növelhetik az ellátási lánc folyamatainak hatékonyságát – például az előrejelzési hibák akár kétharmadával történő csökkentésével és az ellátási lánc hatékonyságának körülbelül egyötödével történő növelésével. A kiskereskedők számára ez a következőket jelenti: alacsonyabb biztonsági készlet, jobb helykihasználás, kevesebb lekötött forgótőke és magasabb rendelkezésre állás.

Az ellátási lánc és a szállítók kezelésére szolgáló felügyelt mesterséges intelligencia megoldások jellemzően több építőelemet integrálnak:

• Keresleti előrejelzések, amelyek nemcsak a korábbi értékesítési adatokat veszik figyelembe, hanem a promóciókat, az időjárást, az eseményeket, a versenytársak tevékenységét és az online jelzéseket is.
• Anomáliadetektálás az ellátási láncban, korai figyelmeztetésekkel a keresleti kiugró értékekre, szállítási késedelmekre, kapacitásbeli szűk keresztmetszetekre vagy minőségi problémákra.
• Mesterséges intelligencia által vezérelt beszerzési és szállítói elemzés, amely a beszállítókat teljesítmény, kockázat, fenntarthatóság és megfelelőség alapján értékeli.
• Automatizált munkafolyamatok dokumentumokhoz, tanúsítványokhoz, auditfolyamatokhoz és szerződéskezeléshez.

A gazdasági logika világos: Minden egyes nappal korábban láthatóvá válik egy közelgő hiány vagy túlkészlet, ami növeli a cselekvési lehetőségeket és csökkenti a költségeket. Egy olyan világban, ahol az ellátási lánc kockázatai közvetlenül befolyásolják a márka megítélését és az ügyfelek lojalitását, az előrejelző menedzsment stratégiai megkülönböztető tényezővé válik.

A regionális különbségek miatt egyre nagyobb az igény a menedzselt mesterséges intelligenciára: Európában a szabályozási kezdeményezések, mint például az ellátási láncra és a fenntarthatóságra vonatkozó törvények, nagyobb átláthatóságot és dokumentációt szorgalmaznak, ami támogatja a mesterséges intelligencián alapuló szállítói és megfelelőségi elemzéseket. Az Egyesült Államokban ezzel szemben a rugalmasság, a gyorsaság és a költséghatékonyság kerül középpontba; itt olyan felhasználási esetek dominálnak, mint a dinamikus készletfelosztás, az omnichannel teljesítése és az aznapi logisztika. Egy olyan menedzselt mesterséges intelligencia megközelítés, amely mindkét világot kiszolgálhatja, jelentősen bővíti a megcélozható piacát.

Többcsatornás személyre szabás és ügyfélélmény: Nagyobb élettartamra szóló érték a nagyobb reklámnyomás helyett

A fogyasztás nem egyszerűen „offline-ról online-ra” tolódik el, hanem inkább hibrid vásárlói utak felé. A jelenlegi kiskereskedelmi tanulmányok azt mutatják, hogy a fogyasztók jelentős része már aktívan használja a mesterséges intelligenciát a vásárlások megtervezéséhez vagy végrehajtásához, és hogy több mint a felük nyitott a jövőbeni mesterséges intelligencia használatával történő vásárlásra. Ugyanakkor sok vásárló elvárja, hogy több érintkezési ponton – közösségi médiában, alkalmazásokban, piactereken, fizikai üzletekben – keresztül is kapcsolatba léphessen a márkákkal és a kiskereskedőkkel, és továbbra is egységes élményben legyen része.

Ugyanakkor a fizikai kiskereskedelem továbbra is releváns: a válaszadók nagyobb része részesíti előnyben a hagyományos üzleteket a tisztán digitális vásárlásokkal szemben, különösen azért, mert azonnal látni, megérinteni, felpróbálni és hazavinni szeretnék a termékeket. A kiskereskedők számára ez azt jelenti, hogy a személyre szabás nem korlátozódhat az e-kereskedelemre, hanem minden csatornán figyelembe kell venni – a személyre szabott alkalmazásajánlatoktól és a digitális üzleten belüli asszisztensektől kezdve a pénztárnál történő személyre szabott ügyfél-interakcióig.

A mesterséges intelligencia által vezérelt, többcsatornás személyre szabás pontosan ezt célozza: összesíti az online csatornákból származó viselkedési adatokat, a pénztárgép-rendszerekből származó tranzakciós adatokat, a hűséginformációkat és adott esetben a külső jeleket, és ezeket az adatokat konkrét ajánlásokká, tartalmakká és ajánlatokká alakítja ügyfél, csatorna és kontextus szerint. A hagyományos szabálykészletekkel ellentétben a modern mesterséges intelligencia modellek képesek felismerni azokat a mintákat, amelyek elkerülik az emberi elemzők figyelmét – például a termékek, időpontok, csatornák és ártartományok kombinációit.

Gazdasági szempontból ez magasabb átlagos rendelési értéket, magasabb konverziós arányt, alacsonyabb ügyfél-elvándorlást és magasabb újravásárlási gyakoriságot jelent. A kiskereskedelmi és a fogyasztási cikkek szektorában végzett tanulmányok szerint a mesterséges intelligencia által vezérelt személyre szabást alkalmazó vállalatok jelentős bevételnövekedést érnek el ügyfelenként; a személyre szabás a mesterséges intelligencia egyik legfontosabb értéknövelő tényezője a fogyasztási cikkek és a kiskereskedelem területén.

E tekintetben egyértelmű különbségek figyelhetők meg az USA és Európa között: Az USA-ban a fogyasztók hagyományosan hajlamosabbak megosztani adataikat személyre szabott ajánlatokért és kényelemért cserébe; a nagy áruházláncok hűségprogramjai mély, személyre szabott adatkészleteket generálnak. Európában ezzel szemben az adatvédelmi szabályozások és az általánosan szkeptikusabb hozzáállás alakítja az adatvezérelt személyre szabás lehetőségeit és korlátait. Azoknak a menedzselt mesterséges intelligencia platformoknak, amelyek Európában sikerre akarnak jutni, ezért nemcsak technikailag, hanem a szabályozás és a kommunikáció tekintetében is másképp kell működniük: nagyobb adatminimalizálás, az átláthatóságra való összpontosítás, beépített adatvédelem, valamint helyszíni vagy EU-alapú adatfeldolgozás.

Okosboltok és autonóm vásárlási élmények: A kiskereskedelmi terek reneszánsza

Míg az elmúlt években számos vitát az online kiskereskedelem növekedése uralt, mára egyértelmű, hogy a fizikai üzletek továbbra is a legfontosabb értékesítési csatornák, és egyúttal az új, mesterséges intelligencián alapuló megoldások tesztterei is. A kiskereskedők továbbra is nagy növekedési lehetőségeket látnak a hagyományos üzletekben, és a mesterséges intelligenciát használják ennek a potenciálnak a kiaknázására.

Kulcsfontosságú terület a mesterséges intelligencia által vezérelt üzletanalitika. A kiskereskedelmi szektorban végzett jelenlegi felmérések azt mutatják, hogy a vállalatok nagy része már használ mesterséges intelligenciát üzletanalitikához és betekintéshez – gyakran elsődleges felhasználási esetként a hagyományos üzletekben. Számítógépes látás, érzékelőadatok és prediktív modellek segítségével a kiskereskedők optimalizálják az üzletek elrendezését, a termékek bemutatását, a személyzet beosztását és az utánpótlást. Az előnyök az eladótér termelékenységének növekedésétől és a rövidebb várakozási időktől kezdve a termékek jobb elérhetőségéig terjednek.

A második terület a veszteség és a csalás csökkentése. A kiskereskedők és a fogyasztási cikkeket gyártó vállalatok mesterséges intelligenciát használnak az önkiszolgáló pénztáraknál, az áruk áramlásában és a visszaküldéseknél fellépő rendellenességek észlelésére, ezáltal korlátozva a veszteségeket. Tekintettel arra, hogy a globális veszteségek volumene több százmilliárd dollárt tesz ki, ez jelentős gazdasági előnyt jelent.

Harmadszor, a kiskereskedők autonóm és „súrlódásmentes” vásárlási élményekkel kísérleteznek – például olyan üzletekkel, ahol a vásárlók a hagyományos módon fizetés nélkül vehetik át a termékeket, és távozhatnak; a számlázást és az azonosítást a háttérben, érzékelők és mesterséges intelligencia segítségével végzik. Európában például egy nagy francia áruházlánc egy mesterséges intelligenciával vezérelt „10 másodperces vásárlás, 10 másodperces fizetés” üzlettel bizonyította, hogy az ilyen koncepciók szigorúan szabályozott piacokon is életképesek.

Az üzletanalitikát, a valós idejű készletfigyelést, a veszteségészlelést és az autonóm fizetési folyamatokat ötvöző menedzselt mesterséges intelligencia platformok nemcsak a hatékonysági problémákat kezelik, hanem újraértelmezik az üzletben szerzett élményt is. Ez kettős lehetőséget kínál a kiskereskedőknek: növelhetik üzlethelyiségük gazdasági vonzerejét, miközben egyúttal differenciált vásárlói élményt teremtenek, amelyet nem kizárólag az ár határoz meg.

Integráció komplex IT környezetekbe: Miért jelent erős versenyelőnyt a nyílt internetkapcsolat?

Elméletben a mesterséges intelligencia által vezérelt átalakulás gyakran egyszerűnek hangzik, a gyakorlatban azonban az integráció alapelvei miatt kudarcot vall. A nagy kiskereskedelmi vállalatok történelmileg fejlett informatikai környezetet működtetnek eltérő ERP-rendszerekkel, fióktelepi háttérrendszerekkel, POS-rendszerekkel, e-kereskedelmi platformokkal, adattárházakkal és speciális alkalmazásokkal – amelyek gyakran országok és formátumok között eloszlanak.

Egy olyan felügyelt mesterséges intelligencia alapú megközelítés, amely következetesen integrációra van tervezve – azaz támogatja a kapcsolatokat bármely SaaS-rendszerhez, API-khoz, adatbázisokhoz és fájlokhoz –, strukturális előnyt teremt itt. Ez azért van, mert három kulcsfontosságú költségtényezőt csökkent:

Először is, a projektenkénti integrációs erőfeszítés csökken, mivel újrafelhasználható csatlakozók és integrációs minták használhatók ahelyett, hogy minden alkalommal a nulláról kellene kezdeni. Ez gazdasági szempontból rendkívül releváns azoknak a kiskereskedelmi vállalatoknak, amelyek több tucat mesterséges intelligencia felhasználási esetet szeretnének kezelni az értéklánc mentén.

Másodszor, csökken az „IT árnyékprojektek” kockázata. Amikor a részlegek tudják, hogy a platform képes csatlakoztatni a preferált eszközeiket és adatforrásaikat, csökken a kísértés, hogy külső, elszigetelt megoldásokat vezessenek be, amelyeket később csak jelentős erőfeszítéssel lehet integrálni az általános architektúrába.

Harmadszor, növeli a rugalmasságot a jövőbeli változásokkal szemben. Az új SaaS-alkalmazások, adatforrások vagy felhőplatformok gyorsabban integrálhatók anélkül, hogy a mesterséges intelligencia rétegét újra kellene tervezni. Ez különösen fontos az amerikai piacon, a gyors innovációs ütem miatt, de egyre inkább Európában is, a növekvő felhőalapú elterjedés miatt.

Az olyan szolgáltatók számára, mint Unframe, akik az integrációs képességeket alapvető ígéretként hirdetik, ez kulcsfontosságú megkülönböztető tényező a niche megoldásokkal szemben. A platformnak nemcsak technikailag kell kapcsolódnia, hanem szemantikai hidakat is kell építenie: megosztott adatmodelleket, egységes identitásokat és szerepköröket, valamint harmonizált üzleti logikát.

Piaci potenciál 2030-ig és azon túl: nagyságrendek és növekedési dinamika

A menedzselt mesterséges intelligencia kereskedelemben betöltött gazdasági relevanciájának felméréséhez érdemes megvizsgálni a mesterséges intelligencia piaci előrejelzéseit a kiskereskedelmi és a fogyasztási cikkek szektorában.

A mesterséges intelligencia globális piacát a kiskereskedelemben jelenleg alacsony vagy alacsony kétszámjegyű milliárdos nagyságrendűre becsülik, nagyon magas éves növekedési ütemmel. Különböző elemzések a piaci volument 2024/2025-re egyszámjegyű és alacsony kétszámjegyű milliárdos nagyságrendűre vetítik előre, és 2030-ra több tízmilliárdos, a 2030-as évek elejére pedig több mint 40 milliárdos növekedést jósolnak, 20 és 30 százalék közötti éves növekedési ütemmel. A közös nevező: a mesterséges intelligencia a kiskereskedelemben a réspiacból egy központi piaccá fejlődik, amely várhatóan az évtized során a jelenlegi méretének sokszorosát fogja elérni.

Európában a mesterséges intelligencia kiskereskedelmi piacát jelenleg több milliárd dollárra becsülik, és a várható növekedés 2030-ra és azon túl is elérheti a közepes és magas egyszámjegyű milliárdokat. Az előrejelzések szerint Európa így a 2030-as évek elejére a globális piac körülbelül 15-20 százalékos részesedését érheti el. A növekedés motorjai itt elsősorban a digitalizáció, az omnichannel bővítés, a személyre szabás és a hatékonyság növelése – amelyeket az adatvédelmi és megfelelési követelmények lassítanak, de minőségileg is alakítanak.

Ezzel párhuzamosan egy még dinamikusabban növekvő részpiac van kialakulóban: a generatív mesterséges intelligencia a kiskereskedelemben. A becslések szerint a piaci volumene itt a 2020-as évek közepére eléri majd a milliárdos nagyságot, és a 2030-as évek közepére akár kétszámjegyű milliárdos értékre is növekedhet – az éves növekedési ütem jóval meghaladja a 30 százalékot. Csak az Egyesült Államokban a generatív mesterséges intelligencia kiskereskedelemben várhatóan a 2020-as évek közepén mért háromszámjegyű milliós értékről a 2030-as évek közepére egyszámjegyű milliárdos értékre fog emelkedni.

Hasonló dinamika figyelhető meg a fogyasztási cikkek szegmensében is: A mesterséges intelligencia piacát a fogyasztási cikkekben több milliárd dollárra becsülik, a várható növekedési ütem évi körülbelül 30 százalék, a potenciális volumen pedig az évtized vége felé a kétszámjegyű milliárdos tartomány közepén várható.

Ezek az adatok azt szemléltetik, hogy a kiskereskedelmi és az FMCG szektorban a menedzselt MI-platformok célozható piaca nemcsak a tisztán MI-szoftverlicenceket foglalja magában, hanem az integrációs, adat-, irányítási és üzemeltetési szolgáltatásokat is. Még ha a tervezett MI-kiadásoknak csak egy részét is menedzselt platformokon keresztül bonyolítják le, ez egy több éves növekedési piacot jelent, amely milliárdos értékű.

Egy másik perspektíva is felmerül: Egyes elemzések szerint a mesterséges intelligencia által vezérelt ügynökök 2030-ra az amerikai e-kereskedelem online eladásainak kétszámjegyű százalékát befolyásolhatják vagy közvetlenül irányíthatják. Ha a digitális értékesítés növekedésének jelentős részét mesterséges intelligencia által vezérelt rendszerek irányítják, a kiskereskedők számára a központi kérdés már nem az, hogy befektessenek-e a mesterséges intelligenciába, hanem az, hogy ki irányítja ezeket az ügynöki rendszereket – a belső csapatok vagy a külső platformszolgáltatók.

USA vs. Európa: Két különböző út ugyanahhoz a mesterséges intelligencia célhoz

Bár a mesterséges intelligencia egyre nagyobb jelentőséget kap a globális kereskedelemben, a kiindulási feltételek és az útvonalfüggőségek jelentősen eltérnek az Egyesült Államok és Európa között.

Az Egyesült Államokban a kiskereskedelmi piac koncentráltabb, a nagy országos láncok és platformok hatalmas adathalmazokkal és beruházási költségvetésekkel rendelkeznek. Erős a hajlandóság az új technológiákba való agresszív befektetésre és a gyorsan skálázható kísérletekre. Tanulmányok kimutatták, hogy a kiskereskedelmi és a fogyasztási cikkeket forgalmazó vállalatok nagyon nagy része már értékeli vagy használja a mesterséges intelligenciát, hogy magas százalékuk számol be pozitív hatásokról a bevételekre és a költségekre, és hogy a túlnyomó többség a következő években a mesterséges intelligencia fejlesztését tervezi. A generatív mesterséges intelligenciát már széles körben tekintik ott az ügyfélélmény, a marketing, az árképzés és a belső hatékonyság elősegítőjeként.

Európában a piac széttagoltabb, több formátummal, regionális lánccal és eltérő szabályozási keretrendszerekkel. Az adatvédelem és az adatszuverenitás jelentősen nagyobb szerepet játszik, akárcsak a mesterséges intelligencia rendszerekkel kapcsolatos átláthatósági, magyarázhatósági és méltányossági követelmények. Ugyanakkor az európai kiskereskedők arról számolnak be, hogy intenzíven használják a mesterséges intelligenciát – különösen az üzletelemzésben, a személyre szabásban és az ellátási lánc menedzsmentjében –, ahol a hagyományos üzletek különösen fontos szerepet játszanak.

Ezek a különbségek közvetlen következményekkel járnak a menedzselt mesterséges intelligencia szolgáltatókra nézve:

– Az Egyesült Államokban a sebesség, a skálázhatóság és az innováció kulcsfontosságú. Azok a platformok, amelyek gyors megtérülési időt, nagyfokú rugalmasságot és többfelhős képességet kínálnak, olyan piacra találnak, amely hajlandó még magas kezdeti beruházásokat is vállalni, feltéve, hogy az értékajánlat hihetőnek tűnik.

– Európában az ellenőrizhetőség, a megfelelőség és az integráció mélysége döntő fontosságú. A platformoknak bizonyítaniuk kell, hogy garantálják az adatszuverenitást, a regionális tárolást, a GDPR-megfelelőséget, az auditálhatóságot és a megbízható irányítást anélkül, hogy indokolatlanul elfojtanák az innovációt.

Ugyanakkor a piacok konvergálnak: az európai kiskereskedők felismerik az innováció ütemének felgyorsításának szükségességét, míg az amerikai vállalatok egyre inkább elismerik az adatvédelem, az átláthatóság és a felelős mesterséges intelligencia fontosságát. Azok a menedzselt mesterséges intelligencia platformok, amelyek mindkét világot lefedik – gyors, rugalmas megoldásokat kínálnak magas fokú irányítással és megfeleléssel –, ezért a legnagyobb esélyük van arra, hogy mindkét régióban megvethessék a lábukat.

Gazdasági üzleti tervek és finanszírozási logikák: A projekttől az ismétlődő értékteremtésig

A kiskereskedelmi és fogyasztási cikkek iparágainak döntéshozói számára felmerül a kérdés: Hogyan lehet a menedzselt mesterséges intelligencia gazdasági értékét konkrétan mérni az általános növekedési előrejelzéseken túl?

Használati esetek szintjén a benchmark tanulmányok azt mutatják, hogy a mesterséges intelligencia által nyújtott megoldások jelentősen növelhetik a befektetés megtérülését olyan területeken, mint a marketing és az árazás, drasztikusan csökkenthetik az előrejelzési hibákat a kereslettervezésben, és jelentősen javíthatják az ellátási lánc hatékonyságát. Ha ezt kiegészítjük az iparági tanulmányokkal, amelyek arról számolnak be, hogy a kiskereskedelmi szektorban működő vállalatok nagy százaléka bevételnövekedést és költségcsökkentést ért el a mesterséges intelligencia használatával, akkor egy konzisztens kép bontakozik ki: a mesterséges intelligencia nem kiegészítő, hanem inkább az alapvető nyereség-veszteség pozíciók elérésének eszköze.

A kihívás kevésbé az elméleti potenciálban, mint inkább a portfólió szintű működőképessé tételében rejlik. A menedzselt MI-platformok három szinten nyújtanak támogatást:

Először is, lehetővé teszik a szabványosított üzleti esetlogika alkalmazását a különböző használati eseteken. Ahelyett, hogy minden egyes használati esetet külön értékelnének, szisztematikus költség-haszon modellek hozhatók létre olyan kategóriákra, mint a promóciók, az ellátási lánc, az üzlet működése vagy a személyre szabás, amelyek mindegyike iparági adatokon, vállalatspecifikus teljesítménymutatókon és empirikus adatokon alapul.

Másodszor, lehetővé teszik a befektetés fokozatos skálázását. Egy célzott, rendkívül jövedelmező használati esettel kezdve – például mesterséges intelligenciával támogatott promóciótervezéssel vagy áruházi elemzéssel – a platform fokozatosan bővíthető további használati esetekkel anélkül, hogy a kezdeti befektetés elveszne. Az általános megtérülés (ROI) javul, mivel több használati eset épül ugyanarra az infrastruktúrára.

Harmadszor, alternatív finanszírozási modelleket támogatnak. A használatalapú árképzési modellek, a sikeralapú modellek vagy a hibrid megközelítések csökkentik a belépési korlátokat, a kockázat egy részét a szolgáltatóra hárítják, és a kifizetéseket szorosabban összekapcsolják a tényleges előnyökkel. Az olyan szolgáltatók számára, mint Unframe , ez azt jelenti, hogy az erős referenciaprojektek – mint például a kereskedelmi kiadások jelentős megtakarítása vagy a pénzügyi egyeztetésekhez szükséges manuális kutatási erőfeszítések drasztikus csökkentése – nemcsak marketingérvként szolgálnak, hanem új, értékalapú árképzési modellek alapját is képezik.

Gazdasági szempontból a menedzselt mesterséges intelligencia a „Mennyibe kerül egy MI-projekt?” kérdésről a „Milyen ismétlődő értékfolyamokat generál egy MI-platform az idő múlásával, és hogyan oszlanak meg ezek a kiskereskedők, a gyártók és a platformszolgáltatók között?” kérdésre helyezi át a hangsúlyt.

Irányítás, magyarázhatóság és kockázat: Miért több a „menedzselt” a puszta működésnél?

A kiskereskedelemben a menedzselt mesterséges intelligencia egy gyakran alábecsült aspektusa az irányítás és a kockázat. Az árképzést, a promóciós mechanizmusokat, a készletet, az üzletek elrendezését vagy a hitel- és csalásügyi döntéseket befolyásoló MI-megoldások közvetlen hatással vannak az értékesítésre, a haszonkulcsokra, a megfelelésre és a hírnévre. A MI-eszköz és a menedzselt MI-platform közötti különbség tehát nemcsak a felhasználói felületben, hanem a kontrollmechanizmusok mélységében is rejlik.

A mesterséges intelligencia bevezetésével foglalkozó nagyszabású tanulmányok hangsúlyozzák, hogy a kihívások többsége az emberi és szervezeti területen rejlik: a szerepkörökben, a felelősségi körökben, a változásra való hajlandóságban, a képzésben és az irányítási struktúrákban. Egy beépített irányítással rendelkező, felügyelt MI-platform – amely szerepkör- és jogosultságmodelleket, egyértelmű jóváhagyási munkafolyamatokat, auditnaplókat, modellek közötti szabályzatokat és monitorozást tartalmaz – csökkenti annak kockázatát, hogy a MI-döntések ellenőrizetlen és nyomon követhetetlen módon beszivárogjanak a mindennapi működésbe.

Ez különösen releváns az európai piac számára. Itt az adatvédelmi szabályok, az átláthatósági követelmények és az iparágspecifikus szabályozások olyan helyzetet teremtenek, amelyben a mesterséges intelligencia döntéseinek megmagyarázhatósága és nyomon követhetősége nemcsak bevált gyakorlat, hanem jogi kötelezettség is. Ez különösen akkor érvényes, ha személyes adatokat dolgoznak fel, vagy algoritmikus döntéseket hoznak, amelyek jelentős hatással vannak az ügyfelekre vagy az alkalmazottakra.

Azok a menedzselt mesterséges intelligencia szolgáltatók, akik az irányítást platformjuk központi elemének – és nem kiegészítő modulnak – tekintik, nemcsak technológiai, hanem kockázati partnerként is pozicionálják magukat. A kiskereskedők és a fogyasztási cikkek gyártói számára ez azt jelenti, hogy érzékeny területeken is bevezethetik a mesterséges intelligenciát anélkül, hogy minden egyes megoldáshoz külön irányítási struktúrákat kellene kiépíteniük.

Stratégiai következmények a döntéshozók számára: Hogyan iparosíthatják a kiskereskedők a menedzselt mesterséges intelligenciát

A kiskereskedelmi és fogyasztási cikkek iparágainak felsővezetői döntéshozói számára a piaci potenciál, a technológiai érettség és a szervezeti kihívások kombinációja egyértelmű stratégiai feladatot eredményez: a mesterséges intelligenciát a kísérleti fázisból az iparosítási és portfóliókezelési fázisba kell áthelyezni.

Ez kezdetben néhány, egyértelműen nyereség-veszteség hatással bíró, kiemelten releváns felhasználási esetre összpontosít, amelyek egyben „horgonyként” is szolgálnak további alkalmazásokhoz – például a kereskedelmi promóciók optimalizálásához, a kereslet-előrejelzéshez, az üzletelemzéshez vagy a mesterséges intelligencia által támogatott pénzügyi egyeztetéshez. Az ilyen felhasználási esetek nagy mértékben növelik a bevételt, a haszonkulcsot és a működő tőkét, és egyidejűleg alkalmasak olyan adat- és irányítási képességek kiépítésére, amelyek más területeket is előnyössé tesznek.

Ezzel párhuzamosan platformdöntésre van szükség: A mesterséges intelligenciát házon belül kell-e felépíteni – az adatmérnökség, a gépi erőforrás-opciók, az irányítás és az üzemeltetés összes kapcsolódó követelményével együtt –, vagy a vállalatnak egy menedzselt MI-partnerre kell-e támaszkodnia, amely iparágspecifikus megoldásokat és infrastruktúrát biztosít? A válasz olyan tényezőktől függ, mint a vállalat mérete, a meglévő szakértelem, a kockázattűrés és a szabályozási környezet. Sok esetben egy hibrid megközelítésnek van értelme, ahol a kritikus alapvető képességek belsőleg maradnak, míg a standard használati esetek és az infrastruktúra olyan platformokon keresztül valósul meg, mint Unframe .

Lényeges, hogy a mesterséges intelligenciának beágyazottnak kell lennie a szervezetbe. A mesterséges intelligenciát nem szabad elszigetelten alkalmazni adatelemző csapatokban vagy innovációs laboratóriumokban, hanem integrálni kell a vonali szervezetbe: a kategóriamenedzsment, a beszerzés, a logisztika, az értékesítés, a pénzügy és az üzlet működtetése terén egyaránt tisztán kell látni, hogy mely feladatokat támogatja a mesterséges intelligencia, hogyan születik és számolják el a döntéseket, és hogyan mérik a teljesítményt.

Végül, reálisan fel kell mérni a tempót és a tanulási görbét. A piaci előrejelzések és a sikertörténetek azt mutatják, hogy a mesterséges intelligencia az elkövetkező években hatalmas jelentőségre tesz szert a kiskereskedelemben és a fogyasztási cikkek iparágában. Ugyanakkor a tanulmányok azt mutatják, hogy a vállalatok többsége jelenleg még mindig küzd a skálázható érték megvalósításával. A menedzselt mesterséges intelligencia platformok áthidalhatják ezt a szakadékot a technikai és szervezeti komplexitás konszolidációjával, az értékteremtési idő lerövidítésével és az irányítás iparosításával.

Azoknak a vállalatoknak, amelyek az elkövetkező években sikeresek szeretnének lenni a kiskereskedelmi és fogyasztási cikkek iparágában – az Egyesült Államok adat- és haszonkulcs-intenzív piacain, valamint Európa szabályozott és széttagolt piacain –, a mesterséges intelligenciát nem projektként, hanem az értékláncuk produktív, menedzselt rétegeként kell értelmezniük. A stratégiai kérdés tehát már nem az, hogy a vállalatok használnak-e menedzselt mesterséges intelligenciát, hanem az, hogy mennyire következetesen teszik ezt – és hogy csupán hatékonyságnövekedést érnek-e el, vagy új, MI-központú üzleti logikát alakítanak ki a kiskereskedelemben.

Konrad Wolfenstein

Szívesen szolgálok személyes tanácsadójaként.

a kapcsolatot velem Wolfenstein ∂ Xpert.Digital

hívj +49 89 674 804 (München) alatt

LinkedIn
 

Globális iparági és üzleti szakértelmünk az üzletfejlesztés, az értékesítés és a marketing területén - Kép: Xpert.Digital

Iparági fókusz: B2B, digitalizáció (AI-tól XR-ig), gépészet, logisztika, megújuló energiák és ipar

Bővebben itt:

• Szakértői Üzleti Központ

Egy témaközpont betekintésekkel és szakértelemmel:

• Tudásplatform a globális és regionális gazdaságról, az innovációról és az iparágspecifikus trendekről
• Elemzések, impulzusok és háttérinformációk gyűjtése fókuszterületeinkről
• Szakértelem és információk helye az üzleti és technológiai fejleményekről
• Témaközpont olyan vállalatok számára, amelyek a piacokról, a digitalizációról és az iparági innovációkról szeretnének többet megtudni