Intelligenza artificiale gestita nel commercio al dettaglio: da progetto pilota di intelligenza artificiale a motore di creazione di valore per il commercio al dettaglio e i beni di consumo

Dall'entusiasmo del marketing alle infrastrutture rigide: perché l'"intelligenza artificiale gestita" è la nuova base operativa per il settore della vendita al dettaglio e dei beni di consumo.

USA vs. Europa: due percorsi radicalmente diversi verso il predominio dell'intelligenza artificiale nel settore della vendita al dettaglio

Per molto tempo, l'intelligenza artificiale nel commercio al dettaglio è stata considerata un terreno di gioco per i dipartimenti di innovazione: un chatbot qui, un modello di previsione isolato lì. Ma quest'era di progetti pilota non vincolanti sta volgendo al termine. Dati i margini storicamente bassi, le supply chain volatili e un panorama dei dati frammentato, i rivenditori e i produttori di beni di largo consumo si trovano ad affrontare una dura realtà: coloro che oggi si limitano a testare l'intelligenza artificiale invece di espanderla su larga scala, nel medio termine finanzieranno la crescita dei loro concorrenti.

Il problema principale per molte aziende non è la mancanza di dati, ma l'incapacità di tradurli con sufficiente rapidità in decisioni redditizie. Il settore retail è "ricco di dati, ma povero di decisioni". I dati di vendita, i livelli di inventario, le informazioni sulle carte fedeltà dei clienti e il comportamento online sono sepolti in silos, mentre le decisioni su promozioni, prezzi o riassortimenti si basano spesso ancora su intuizioni o fogli di calcolo obsoleti.

È proprio qui che il concetto di "IA Gestita" segna un cambio di paradigma. Si discosta dall'idea che ogni progetto di IA debba essere un'impresa IT laboriosa e su larga scala. L'IA è invece intesa come infrastruttura industriale, una piattaforma gestita che integra algoritmi, governance dei dati e processi operativi. L'obiettivo non è più la dimostrazione di fattibilità tecnicamente affascinante, ma piuttosto un time-to-value misurabile: soluzioni per problemi complessi come l'ottimizzazione della spesa commerciale o la resilienza della supply chain devono essere produttive non in mesi, ma in giorni.

Questo articolo esplora perché la transizione verso piattaforme di intelligenza artificiale gestite (come Unframe) sta diventando vitale per la sopravvivenza del settore. Analizziamo come ciò possa ridurre drasticamente gli errori di previsione, perché sviluppare soluzioni di intelligenza artificiale proprietarie spesso diventa una trappola costosa e come le aziende europee possano assicurarsi un vantaggio competitivo rispetto agli Stati Uniti nonostante le rigide normative. Non si tratta più di fantascienza, ma dell'industrializzazione dell'intelligenza come nuovo standard per la creazione di valore.

Adatto a:

• Unframe.AI: soluzioni di intelligenza artificiale gestite per beni di consumo e vendita al dettaglio

Da termine di marketing a questione infrastrutturale: cosa significa realmente “intelligenza artificiale gestita” nel commercio al dettaglio

A prima vista, il termine "IA gestita" sembra la prossima parola d'ordine nel marketing tecnologico. Per le aziende del commercio al dettaglio e dei beni di consumo, tuttavia, descrive in realtà un profondo cambiamento: si passa dai singoli progetti pilota di IA all'IA come livello infrastrutturale produttivo che abbraccia promozioni, supply chain, prezzi, operazioni di negozio ed esperienza del cliente.

In sostanza, si tratta di tre caratteristiche che fanno la differenza tra esagerazione e valore aggiunto misurabile:

• In primo luogo, l'IA è intesa come una piattaforma gestita, non come un progetto. Invece di formare un nuovo team PoC per ogni domanda, viene creato un livello di IA unificato che raggruppa dati, modelli, governance e integrazione e può essere riutilizzato per diversi casi d'uso.
• In secondo luogo, il time-to-value sta diventando sempre più importante. L'approccio tradizionale basato sui "mesi fino alla prima soluzione produttiva" è difficilmente praticabile, dati gli attuali margini e la concorrenza nel settore retail. Le piattaforme che forniscono componenti specifici per settore – ad esempio per l'ottimizzazione delle promozioni commerciali, la previsione della domanda o l'analisi dei dati di negozio – consentono di realizzare soluzioni in pochi giorni anziché mesi, perché il 70-80% della logica è già preimpostato e deve semplicemente essere mappato su dati e processi individuali.
• In terzo luogo, "gestito" è più di una semplice operazione. Comprende monitoraggio continuo, riqualificazione, ottimizzazione delle prestazioni, gestione della sicurezza e della conformità, nonché integrazione nei flussi di lavoro e nei sistemi di autorizzazione esistenti. Per i decisori, il punto cruciale è che non è il singolo modello, ma il comportamento garantito e verificabile della soluzione complessiva a determinarne il valore economico.

Per fornitori come Unframe, che si posizionano come piattaforma di intelligenza artificiale gestita per la vendita al dettaglio e i beni di consumo, questo cambiamento rappresenta esattamente il punto di forza: affrontano i problemi di scalabilità strutturale con cui la maggior parte delle aziende si confronta attualmente e li combinano con la logica economica di soluzioni riutilizzabili e specifiche per ciascun dominio.

Il dilemma strutturale del commercio: dati ricchi, decisioni povere.

Perché la necessità di soluzioni di intelligenza artificiale gestita nel commercio al dettaglio è così forte? Da una prospettiva economica, tre sviluppi stanno convergendo in questo settore, rafforzandosi a vicenda.

• In primo luogo, i rivenditori e i produttori di beni di largo consumo si trovano a gestire un volume di dati storicamente elevato, unito a sistemi frammentati. I dati relativi a vendite, prezzi, inventario, campagne, fidelizzazione e interazioni online risiedono in sistemi separati, spesso combinazioni di ERP, POS, CRM, DWH, piattaforme di e-commerce e registri secondari basati su Excel, evolutisi nel corso di decenni. Le analisi mostrano che molti rivenditori europei gestiscono più silos di dati scarsamente integrati tra canali e paesi, ostacolando gravemente una visione coerente di clienti, inventario e margini.
• In secondo luogo, le aspettative dei clienti stanno crescendo a un ritmo significativamente più rapido rispetto alle capacità interne delle aziende. Studi attuali dimostrano che una quota crescente di consumatori sta già integrando attivamente l'intelligenza artificiale nel proprio processo di acquisto, ad esempio per trarre ispirazione, confrontare prodotti o personalizzare. Allo stesso tempo, il commercio al dettaglio tradizionale rimane cruciale: oltre un terzo dei consumatori intervistati preferisce ancora fare acquisti nei negozi fisici, in parte perché desidera vedere e provare i prodotti e apprezza l'esperienza immediata del possesso. Ciò intensifica la pressione sulle capacità omnicanale: i clienti si aspettano esperienze coerenti su app, siti web, social media, marketplace e negozi fisici.
• In terzo luogo, il settore è sottoposto a una persistente pressione sui margini. L'aumento dei costi per personale, affitti e logistica coincide con la sensibilità al prezzo e l'elevata trasparenza grazie alle piattaforme di comparazione prezzi. Il margine di manovra per rinunciare a guadagni di efficienza è minimo. L'intelligenza artificiale non è quindi vista come un progetto di innovazione interessante, ma sempre più come uno strumento chiave per migliorare l'accuratezza delle previsioni, la rotazione delle scorte, il rendimento della spesa commerciale e il valore medio degli ordini.

Il risultato: molti rivenditori descrivono una mancanza fondamentale: una visione a 360 gradi coerente e affidabile di clienti, inventario e redditività su tutti i canali e partner. Il mix di dati frammentati, processi cresciuti nel tempo e progetti IT ad hoc porta i rivenditori a operare con una grande quantità di dati ma con capacità decisionali limitate. È proprio qui che entra in gioco il concetto di piattaforma di intelligenza artificiale gestita: la soluzione non è promessa da singoli algoritmi, ma da un'architettura che unifica i dati, orchestra i modelli e traduce le raccomandazioni decisionali in flussi di lavoro attuabili.

Perché così tante iniziative di intelligenza artificiale falliscono nel commercio al dettaglio e cosa distingue "l'intelligenza artificiale che funziona davvero".

Numerosi membri dei consigli di amministrazione e CIO del settore retail ripercorrono anni di investimenti in intelligenza artificiale senza che questi si siano tradotti in miglioramenti chiaramente misurabili nei risultati. Ampi studi di consulenza dimostrano che solo circa un quarto delle aziende è in grado di estendere le iniziative di intelligenza artificiale oltre i progetti pilota e di generare un valore sostanziale, mentre circa tre quarti non hanno ancora raggiunto un ROI tangibile. L'analisi delle cause profonde è degna di nota: circa il 70% dei problemi non è localizzato nella tecnologia, ma nei processi, nell'organizzazione e nella governance.

Applicato al settore della vendita al dettaglio, ciò significa che il collo di bottiglia raramente risiede nella qualità di un algoritmo di previsione della domanda, ma piuttosto in questioni quali:

• Mancanza di responsabilità end-to-end per i casi d'uso (tra IT, reparto aziendale, scienza dei dati, controllo),
• responsabilità e qualità dei dati poco chiare,
• Deficit nella gestione del cambiamento nelle vendite, negli acquisti, nella finanza e nelle operazioni di negozio,
• una logica di progetto ottimizzata per i PoC piuttosto che per il runtime e la scalabilità.

I dati menzionati nel testo originale – elevate percentuali di decision maker privi di una visione completa dei dati dei clienti, aziende che non hanno fiducia nella propria capacità di scalare l'intelligenza artificiale a livello aziendale e organizzazioni che non hanno la capacità di andare oltre le proof of concept – riflettono esattamente questo schema. Sono in linea con i risultati generali secondo cui, sebbene la personalizzazione e l'intelligenza artificiale siano riconosciute come fattori chiave della crescita, solo una minoranza di aziende ha reso operative queste capacità in tutte le funzioni e in tutti i Paesi.

“L’intelligenza artificiale che funziona davvero” si differenzia quindi meno per innovazioni di modelli sensazionali che per una logica coerente di industrializzazione:

• Le soluzioni di intelligenza artificiale sono saldamente integrate nei processi principali (ad esempio, pianificazione delle promozioni, riassortimento, valutazione dei fornitori), non come strumenti di analisi separati.
• L'output è orientato all'azione (ad esempio, piani d'azione concreti, raccomandazioni sui prezzi, suggerimenti per gli ordini) ed è modificabile e tracciabile nei sistemi esistenti.
• I risultati sono spiegabili e verificabili, il che è fondamentale per la finanza, la revisione contabile, la conformità e i requisiti normativi, soprattutto in Europa.
• La piattaforma gestisce il monitoraggio, la misurazione delle prestazioni, la riqualificazione e la governance, anziché organizzarli ad hoc in progetti.

Le piattaforme di intelligenza artificiale gestita implementano questa logica sia a livello tecnico che organizzativo. Per i rivenditori, la differenza cruciale è questa: invece di mobilitare ogni volta un nuovo team, un portfolio crescente di applicazioni di intelligenza artificiale viene gestito sulla stessa piattaforma, con modelli di dati, ruoli, policy e integrazione nello stack esistente condivisi.

Piattaforma anziché patchwork: l'economia di uno stack di intelligenza artificiale gestito

Molti rivenditori e produttori di beni di consumo hanno maturato la loro prima esperienza di intelligenza artificiale con soluzioni puntuali: motori di raccomandazione nell'e-commerce, previsioni della domanda autonome nella supply chain, chatbot per il servizio clienti. Sebbene queste soluzioni individuali generino vantaggi locali, creano allo stesso tempo un debito tecnico invisibile: modelli multipli, pipeline di dati, concetti di controllo degli accessi e meccanismi di monitoraggio che devono essere gestiti in parallelo.

Da una prospettiva economica, vi sono molti argomenti a favore del consolidamento di questo panorama verso uno stack di intelligenza artificiale gestito comune:

• In primo luogo, il costo marginale per ogni caso d'uso aggiuntivo diminuisce. L'investimento iniziale in integrazione dei dati, gestione delle identità e degli accessi, osservabilità e conformità si ripaga in molti casi d'uso. Lo sforzo aggiuntivo per ulteriori soluzioni, come l'estensione dell'ottimizzazione della promozione pura per includere il rilevamento delle anomalie supportato dall'intelligenza artificiale nella supply chain, si riduce significativamente.
• In secondo luogo, viene creato un livello di governance che rende i rischi gestibili. Invece di dieci modelli diversi che operano con diverse versioni dei dati e responsabilità poco chiare, esiste un'autorità centrale che controlla la qualità dei dati, le autorizzazioni, gli audit trail e la gestione degli incidenti. Per le aziende europee con rigorosi requisiti di protezione dei dati e pressioni normative, questo rappresenta spesso un criterio di accettazione cruciale.
• In terzo luogo, l'integrazione diventa un punto di forza piuttosto che un ostacolo. Un approccio di intelligenza artificiale gestita, progettato esplicitamente per un'ampia connettività – "Qualsiasi SaaS, Qualsiasi API, Qualsiasi DB, Qualsiasi file" – affronta il problema fondamentale degli scenari retail eterogenei: sistemi ERP legacy, soluzioni specifiche per settore, data warehouse sviluppati internamente, servizi cloud e processi Excel locali. Per i reparti aziendali, ciò significa che le soluzioni di intelligenza artificiale vengono implementate dove il lavoro è già in corso – nel sistema di promozione commerciale, nel portale dei fornitori, nella dashboard del punto vendita – anziché richiedere la creazione di nuove interfacce.
• In quarto luogo, si apre un nuovo percorso di finanziamento orientato all'OPEX. Invece di sostenere elevati costi CAPEX individuali per progetti di intelligenza artificiale una tantum, le aziende possono scegliere modelli di utilizzo che collegano più strettamente i costi all'adozione e al valore aggiunto. Questo è particolarmente interessante nei mercati volatili, dove i budget di investimento sono strettamente controllati.

Per i fornitori come Unframe , questa focalizzazione sulla piattaforma significa che non devono competere principalmente con singoli strumenti, ma con la questione di chi diventerà l'orchestratore di intelligenza artificiale dominante nel panorama della vendita al dettaglio e dei beni di largo consumo, in modo simile alle grandi piattaforme cloud nel settore delle infrastrutture.

Piattaforma di intelligenza artificiale gestita - Immagine: Xpert.Digital

Qui scoprirai come la tua azienda può implementare soluzioni di intelligenza artificiale personalizzate in modo rapido, sicuro e senza elevate barriere all'ingresso.

Una piattaforma di intelligenza artificiale gestita è il pacchetto completo e senza pensieri per l'intelligenza artificiale. Invece di dover gestire tecnologie complesse, infrastrutture costose e lunghi processi di sviluppo, riceverai una soluzione chiavi in ​​mano su misura per le tue esigenze da un partner specializzato, spesso entro pochi giorni.

I principali vantaggi in sintesi:

⚡ Implementazione rapida: dall'idea all'applicazione operativa in pochi giorni, non mesi. Forniamo soluzioni pratiche che creano valore immediato.

🔒 Massima sicurezza dei dati: i tuoi dati sensibili rimangono con te. Garantiamo un trattamento sicuro e conforme alle normative, senza condividere i dati con terze parti.

💸 Nessun rischio finanziario: paghi solo per i risultati. Gli elevati investimenti iniziali in hardware, software o personale vengono completamente eliminati.

🎯 Concentrati sul tuo core business: concentrati su ciò che sai fare meglio. Ci occupiamo dell'intera implementazione tecnica, del funzionamento e della manutenzione della tua soluzione di intelligenza artificiale.

📈 A prova di futuro e scalabile: la tua intelligenza artificiale cresce con te. Garantiamo ottimizzazione e scalabilità continue e adattiamo i modelli in modo flessibile alle nuove esigenze.

Maggiori informazioni qui:

• Piattaforma di intelligenza artificiale gestita

Promozioni e prezzi come leva per i resi: ottimizzazione della spesa commerciale basata sull'intelligenza artificiale

Le decisioni promozionali e di prezzo sono tra le leve economiche più significative nel settore della vendita al dettaglio e dei beni di consumo e sono spesso caratterizzate da processi manuali, storicamente sviluppati. I budget di spesa commerciale delle grandi aziende del settore FMCG raggiungono percentuali a due cifre sulle vendite; anche piccoli miglioramenti in termini di efficienza e precisione hanno quindi un impatto enorme sull'EBIT e sul flusso di cassa.

Studi sull'utilizzo dell'IA nel settore dei beni di consumo dimostrano che l'applicazione dell'IA, e in particolare dell'IA generativa, nel marketing, nella ricerca e sviluppo e nella gestione della supply chain è già diffusa: circa due terzi delle aziende globali del settore CPG utilizzano strumenti di IA generativa e un numero ancora maggiore pianifica budget corrispondenti. Le analisi indicano che l'IA può aumentare il ROI del marketing di circa il 30%, ridurre gli errori di previsione fino al 65% e migliorare l'efficienza dei processi della supply chain di circa il 20%. Applicato alle promozioni, ciò si traduce in meccanismi di campagna più mirati, migliori previsioni di volume e incremento, minori rotture di stock e un'allocazione più efficiente del budget.

Le soluzioni specifiche di intelligenza artificiale gestita nel campo degli studi di dottorato mirano a industrializzare l'intero ciclo di vita:

• Centralizzazione del feedback dei concessionari, dei dati storici sulle promozioni, delle vendite e dei dati finanziari in un modello di dati coerente.
• Convalida automatizzata degli input promozionali (ad esempio condizioni, durate, canali) mediante set di regole e rilevamento delle anomalie basato su ML.
• Simulazione di scenari di incremento e redditività a livello di SKU, cliente e canale.
• Generazione automatizzata di suggerimenti e confronti di scenari per i responsabili di categoria e i team dei clienti chiave.
• Feedback continuo dei dati effettivi nei modelli per un miglioramento continuo.

Gli effetti menzionati nell'esempio originale – riduzione dei tempi di ciclo da giorni a minuti e risparmio di decine di milioni di euro in spese commerciali – sono economicamente plausibili se si considera che le grandi aziende di beni di largo consumo investono miliardi ogni anno in promozioni e condizioni commerciali. Anche ottimizzazioni nell'ordine di una sola cifra percentuale possono portare a risparmi significativi senza compromettere la crescita.

Esistono differenze tra Stati Uniti ed Europa: negli Stati Uniti, i meccanismi promozionali e di sconto sono fortemente influenzati dalle catene nazionali e dai sofisticati programmi fedeltà; la profondità dei dati per cliente è spesso maggiore e vi è una maggiore propensione a condurre esperimenti aggressivi di prezzi e personalizzazione. In Europa, d'altra parte, l'attenzione è sempre più rivolta a conciliare la personalizzazione con la protezione dei dati e l'equità; allo stesso tempo, il panorama del commercio al dettaglio è più frammentato, con molti formati e caratteristiche specifiche per ogni paese. Le soluzioni di intelligenza artificiale gestita devono riflettere queste divergenze, dalle fonti di dati e dalle normative alle diverse logiche dei KPI.

Catene di fornitura resilienti e gestione dei fornitori: dalla lotta antincendio reattiva al controllo predittivo

Le catene di approvvigionamento nel settore retail stanno diventando sempre più complesse a causa delle tensioni geopolitiche, della volatilità della domanda, delle normative sulla sostenibilità e delle crescenti aspettative dei clienti. Gli approcci di pianificazione tradizionali stanno raggiungendo i loro limiti: errori di calcolo portano rapidamente a situazioni di eccesso di scorte, svalutazioni o esaurimento delle scorte.

Studi di benchmark documentano che le applicazioni di intelligenza artificiale possono ridurre significativamente gli errori di previsione e aumentare in modo misurabile l'efficienza dei processi della supply chain, ad esempio riducendo gli errori di previsione fino a due terzi e aumentando l'efficienza della supply chain di circa un quinto. Per i rivenditori, ciò significa: minori scorte di sicurezza, migliore utilizzo degli spazi, minore capitale circolante vincolato e maggiore disponibilità.

Le soluzioni di intelligenza artificiale gestite per la gestione della supply chain e dei fornitori integrano in genere diversi elementi costitutivi:

• Previsioni della domanda che tengono conto non solo dei dati storici sulle vendite, ma anche di promozioni, condizioni meteorologiche, eventi, attività competitive e segnali online.
• Rilevamento delle anomalie lungo la catena di fornitura, con avvisi tempestivi su valori anomali della domanda, ritardi nelle consegne, colli di bottiglia della capacità o problemi di qualità.
• Analisi degli acquisti e dei fornitori basata sull'intelligenza artificiale che valuta i fornitori in base a prestazioni, rischio, sostenibilità e conformità.
• Flussi di lavoro automatizzati per documenti, certificati, processi di audit e gestione dei contratti.

La logica economica è chiara: ogni giorno di visibilità anticipata di un'imminente carenza o eccesso di scorte aumenta il margine di azione e riduce i costi. In un mondo in cui i rischi della supply chain hanno un impatto diretto sulla percezione del marchio e sulla fidelizzazione dei clienti, la gestione predittiva diventa un fattore di differenziazione strategico.

Le differenze regionali stanno determinando la necessità di un'intelligenza artificiale gestita: in Europa, iniziative normative come le leggi sulla supply chain e sulla sostenibilità spingono verso una maggiore trasparenza e documentazione, a supporto dell'analisi dei fornitori e della conformità basata sull'intelligenza artificiale. Negli Stati Uniti, invece, flessibilità, velocità ed efficienza dei costi sono al centro dell'attenzione; qui, dominano casi d'uso come l'allocazione dinamica dell'inventario, l'evasione degli ordini omnicanale e la logistica in giornata. Un approccio basato sull'intelligenza artificiale gestita, in grado di soddisfare entrambi i mondi, amplia significativamente il suo mercato di riferimento.

Personalizzazione omnicanale ed esperienza del cliente: più valore nel tempo invece di maggiore pressione pubblicitaria

Il consumo non si sta semplicemente spostando "dall'offline all'online", ma piuttosto verso percorsi di acquisto ibridi. Studi recenti sul retail mostrano che una percentuale significativa di consumatori utilizza già attivamente l'intelligenza artificiale per pianificare o effettuare acquisti e che più della metà è aperta all'utilizzo dell'intelligenza artificiale in futuro. Allo stesso tempo, molti clienti si aspettano di poter interagire con brand e rivenditori attraverso più punti di contatto (social media, app, marketplace, negozi fisici) e di avere comunque un'esperienza coerente.

Allo stesso tempo, la vendita al dettaglio fisica rimane rilevante: una percentuale maggiore di intervistati preferisce i negozi fisici agli acquisti puramente digitali, soprattutto perché desidera vedere, toccare, provare e portare a casa i prodotti immediatamente. Per i rivenditori, ciò significa che la personalizzazione non dovrebbe limitarsi all'e-commerce, ma deve essere considerata in tutti i canali, dalle offerte personalizzate tramite app e assistenti digitali in negozio all'interazione personalizzata con il cliente alla cassa.

La personalizzazione omnicanale basata sull'intelligenza artificiale mira proprio a questo: aggrega dati comportamentali provenienti dai canali online, dati sulle transazioni provenienti dai sistemi di punto vendita, informazioni sui programmi fedeltà e, ove applicabile, segnali esterni, e traduce questi dati in raccomandazioni, contenuti e offerte concrete per cliente, canale e contesto. A differenza dei tradizionali set di regole, i moderni modelli di intelligenza artificiale sono in grado di riconoscere modelli che sfuggono agli analisti umani, come combinazioni di prodotti, orari, canali e fasce di prezzo.

Dal punto di vista economico, questo si traduce in un valore medio degli ordini più elevato, un tasso di conversione più elevato, un tasso di abbandono più basso e una maggiore frequenza di riacquisto. Studi nei settori del commercio al dettaglio e dei beni di largo consumo (CPG) evidenziano che le aziende che utilizzano la personalizzazione basata sull'intelligenza artificiale ottengono significativi incrementi di fatturato per cliente; la personalizzazione è tra i principali driver di valore dell'intelligenza artificiale nelle aziende di beni di consumo e nel commercio al dettaglio.

Esistono chiare differenze tra Stati Uniti ed Europa a questo proposito: negli Stati Uniti, i consumatori sono tradizionalmente più propensi a condividere i dati in cambio di offerte personalizzate e comodità; gli ecosistemi fedeltà delle grandi catene generano set di dati approfonditi e personalizzati. In Europa, d'altro canto, le normative sulla protezione dei dati e un atteggiamento generalmente più scettico plasmano le opportunità e i limiti della personalizzazione basata sui dati. Le piattaforme di intelligenza artificiale gestita che vogliono avere successo in Europa devono quindi operare in modo diverso non solo tecnicamente, ma anche in termini di regolamentazione e comunicazione: maggiore minimizzazione dei dati, attenzione alla trasparenza, privacy by design ed elaborazione dei dati in sede o nell'UE.

Negozi intelligenti ed esperienze di acquisto autonome: la rinascita dello spazio commerciale

Sebbene negli ultimi anni molti dibattiti siano stati dominati dalla crescita del commercio al dettaglio online, è ormai chiaro che i negozi fisici rimangono il canale di vendita più importante e rappresentano allo stesso tempo il banco di prova per nuove soluzioni basate sull'intelligenza artificiale. I rivenditori vedono ancora grandi opportunità di crescita nei negozi fisici e stanno utilizzando l'intelligenza artificiale per liberare questo potenziale.

Un'area chiave è l'analisi dei punti vendita basata sull'intelligenza artificiale. Le attuali indagini nel settore retail mostrano che un'ampia percentuale di aziende utilizza già l'intelligenza artificiale per l'analisi e gli insight dei punti vendita, spesso come principale caso d'uso nei punti vendita fisici. Utilizzando la visione artificiale, i dati dei sensori e i modelli predittivi, i rivenditori stanno ottimizzando il layout dei punti vendita, la presentazione dei prodotti, la pianificazione del personale e il riassortimento. I vantaggi vanno dall'aumento della produttività in sala vendita e dalla riduzione dei tempi di attesa alla migliore disponibilità dei prodotti.

Un secondo ambito è la riduzione delle differenze inventariali e delle frodi. I rivenditori e le aziende del settore CPG stanno utilizzando l'intelligenza artificiale per rilevare anomalie alle casse self-service, nel flusso delle merci e nei resi, limitando così le perdite. Dato che i volumi globali delle differenze inventariali ammontano a centinaia di miliardi di dollari, questo rappresenta una leva economica significativa.

In terzo luogo, i rivenditori stanno sperimentando esperienze di acquisto autonome e "senza attriti", ad esempio negozi in cui i clienti possono prendere i prodotti e andarsene senza pagare come avviene con i metodi tradizionali; la fatturazione e l'identificazione vengono gestite in background tramite sensori e intelligenza artificiale. In Europa, ad esempio, una grande catena francese ha dimostrato, con un negozio basato sull'intelligenza artificiale "10 secondi di shopping, 10 secondi di pagamento", che tali concetti sono praticabili anche in mercati rigidamente regolamentati.

Le piattaforme di intelligenza artificiale gestite che combinano analisi dei punti vendita, monitoraggio dell'inventario in tempo reale, rilevamento delle differenze inventariali e processi di cassa autonomi non solo affrontano i problemi di efficienza, ma ridefiniscono anche l'esperienza in negozio. Questo offre ai rivenditori una duplice opportunità: possono aumentare l'attrattività economica dei loro spazi di vendita e, allo stesso tempo, creare un'esperienza cliente differenziata, non definita esclusivamente dal prezzo.

Integrazione in scenari IT complessi: perché la connettività aperta rappresenta un forte vantaggio competitivo

In teoria, la trasformazione guidata dall'intelligenza artificiale sembra spesso semplice; in pratica, fallisce a causa dei principi fondamentali dell'integrazione. Le grandi aziende di vendita al dettaglio operano storicamente in contesti IT evoluti, con sistemi ERP, back-end di filiale, sistemi POS, piattaforme di e-commerce, data warehouse e applicazioni specializzate eterogenei, spesso distribuiti in diversi paesi e formati.

Un approccio di intelligenza artificiale gestita e progettata in modo coerente per l'integrazione, ovvero che supporti connessioni a qualsiasi sistema SaaS, API, database e file, crea un vantaggio strutturale in questo caso. Questo perché riduce tre fattori di costo chiave:

In primo luogo, lo sforzo di integrazione per progetto diminuisce, poiché è possibile utilizzare connettori e modelli di integrazione riutilizzabili anziché ripartire da zero ogni volta. Questo è estremamente rilevante dal punto di vista economico per le aziende del settore retail che desiderano affrontare diverse decine di casi d'uso dell'IA lungo la catena del valore.

In secondo luogo, si riduce il rischio di "progetti ombra IT". Quando i dipartimenti sanno che la piattaforma può connettere i loro strumenti e fonti dati preferiti, diminuisce la tentazione di introdurre soluzioni esterne e isolate, che in seguito potranno essere integrate nell'architettura complessiva solo con un notevole sforzo.

In terzo luogo, aumenta la flessibilità di fronte ai cambiamenti futuri. Nuove applicazioni SaaS, fonti di dati o piattaforme cloud possono essere integrate più rapidamente senza richiedere una riprogettazione del livello di intelligenza artificiale. Questo è particolarmente cruciale nel mercato statunitense, con il suo rapido ritmo di innovazione, ma sempre più anche in Europa, con la crescente adozione del cloud.

Per provider come Unframe, che promuovono le capacità di integrazione come una promessa fondamentale, questo rappresenta un elemento di differenziazione fondamentale rispetto alle soluzioni di nicchia. Fondamentalmente, la piattaforma non deve solo connettersi tecnicamente, ma anche creare ponti semantici: modelli di dati condivisi, identità e ruoli unificati e logica di business armonizzata.

Potenziale di mercato fino al 2030 e oltre: dimensioni e dinamiche di crescita

Per valutare la rilevanza economica dell'intelligenza artificiale gestita nel commercio, vale la pena esaminare le previsioni di mercato per l'intelligenza artificiale nel settore della vendita al dettaglio e dei beni di consumo.

Si stima attualmente che il mercato globale dell'intelligenza artificiale nel commercio al dettaglio si aggiri tra i miliardi e le due cifre basse, con tassi di crescita annui molto elevati. Diverse analisi prevedono un volume di mercato tra i miliardi, tra la metà e la metà, entro il 2024/2025, e prevedono una crescita a diverse decine di miliardi entro il 2030 e oltre 40 miliardi entro l'inizio degli anni '30, con tassi di crescita annui compresi tra il 20 e oltre il 30%. Il denominatore comune: l'intelligenza artificiale nel commercio al dettaglio si sta evolvendo da un mercato di nicchia a un mercato di riferimento, che si prevede raggiungerà dimensioni notevolmente superiori a quelle attuali nel corso del decennio.

In Europa, il mercato dell'intelligenza artificiale nel settore retail è attualmente stimato in diversi miliardi di dollari USA, con una crescita prevista che raggiungerà cifre medio-alte a una sola cifra entro il 2030 e oltre. Secondo le previsioni, l'Europa potrebbe quindi raggiungere una quota di mercato globale pari a circa il 15-20% entro l'inizio degli anni '30. I motori della crescita sono principalmente la digitalizzazione, l'espansione omnicanale, la personalizzazione e l'aumento dell'efficienza, rallentati, ma anche influenzati qualitativamente, dai requisiti di protezione dei dati e di conformità.

Parallelamente, sta emergendo un sottomercato in crescita ancora più dinamica: l'intelligenza artificiale generativa nel commercio al dettaglio. Le stime suggeriscono che il volume di mercato in questo settore si attesterà su un miliardo di dollari entro la metà degli anni '20 e potrebbe raggiungere una cifra a due cifre entro la metà degli anni '30, con tassi di crescita annui ben superiori al 30%. Solo negli Stati Uniti, si prevede che l'intelligenza artificiale generativa nel commercio al dettaglio passerà da una cifra a tre cifre in milioni a metà degli anni '20 a una cifra a una cifra entro la metà degli anni '30.

Dinamiche simili sono visibili nel segmento dei beni di consumo: il mercato dell'intelligenza artificiale nei beni di consumo è stimato in diversi miliardi di dollari USA, con tassi di crescita previsti di circa il 30% all'anno e un volume potenziale nell'ordine delle due cifre dei miliardi verso la fine del decennio.

Questi dati dimostrano che il mercato potenziale per le piattaforme di intelligenza artificiale gestite nei settori retail e FMCG comprende non solo le licenze software di intelligenza artificiale pura, ma anche servizi di integrazione, dati, governance e operativi. Anche se solo una parte della spesa prevista per l'intelligenza artificiale fosse destinata a piattaforme gestite, si tratterebbe di un mercato in crescita pluriennale del valore di miliardi.

Entra in gioco un'altra prospettiva: alcune analisi suggeriscono che gli agenti di intelligenza artificiale potrebbero influenzare o controllare direttamente una percentuale a due cifre delle vendite online nell'e-commerce statunitense entro il 2030. Se una parte significativa della crescita delle vendite digitali è orchestrata da sistemi basati sull'intelligenza artificiale, la questione centrale per i rivenditori non è più se investire nell'intelligenza artificiale, ma piuttosto chi controlla questi sistemi di agenti: i team interni o i fornitori di piattaforme esterne.

USA vs. Europa: due percorsi diversi verso lo stesso obiettivo dell'IA

Sebbene l'intelligenza artificiale stia acquisendo importanza nel commercio globale, le condizioni di partenza e le dipendenze del percorso differiscono notevolmente tra Stati Uniti ed Europa.

Negli Stati Uniti, il mercato retail è più concentrato, con grandi catene e piattaforme nazionali che dispongono di enormi set di dati e budget di investimento. Vi è una forte volontà di investire in modo aggressivo in nuove tecnologie e di condurre esperimenti su larga scala. Gli studi dimostrano che una percentuale molto ampia di aziende retail e di beni di largo consumo sta già valutando o utilizzando l'intelligenza artificiale, che un'alta percentuale segnala effetti positivi su ricavi e costi e che la stragrande maggioranza prevede di aumentare ulteriormente i propri investimenti in intelligenza artificiale nei prossimi anni. L'intelligenza artificiale generativa è già ampiamente considerata negli Stati Uniti come una leva per la customer experience, il marketing, i prezzi e l'efficienza interna.

In Europa, il mercato è più frammentato, con più formati, catene regionali e quadri normativi diversi. La protezione e la sovranità dei dati svolgono un ruolo significativamente più importante, così come i requisiti di trasparenza, spiegabilità ed equità dei sistemi di intelligenza artificiale. Allo stesso tempo, i rivenditori europei segnalano di utilizzare in modo intensivo l'intelligenza artificiale, in particolare nell'analisi dei dati in negozio, nella personalizzazione e nella gestione della supply chain, con i punti vendita fisici che svolgono un ruolo particolarmente importante.

Queste differenze hanno conseguenze dirette per i fornitori di intelligenza artificiale gestita:

– Negli Stati Uniti, velocità, scalabilità e innovazione sono fondamentali. Le piattaforme che offrono un rapido time-to-value combinato con elevata flessibilità e capacità multi-cloud incontrano un mercato disposto a sostenere anche investimenti iniziali elevati, a condizione che la proposta di valore appaia plausibile.

– In Europa, controllabilità, conformità e profondità di integrazione sono fattori decisivi. Le piattaforme devono dimostrare di garantire la sovranità dei dati, l'archiviazione regionale, la conformità al GDPR, la verificabilità e una governance affidabile senza soffocare eccessivamente l'innovazione.

Allo stesso tempo, i mercati stanno convergendo: i rivenditori europei riconoscono la necessità di accelerare il ritmo dell'innovazione, mentre le aziende statunitensi stanno riconoscendo sempre più l'importanza della privacy dei dati, della trasparenza e dell'intelligenza artificiale responsabile. Le piattaforme di intelligenza artificiale gestita che affrontano entrambi i mondi – soluzioni rapide e flessibili con un elevato livello di governance e conformità – hanno quindi le migliori possibilità di affermarsi in entrambe le regioni.

Casi di studio economico-aziendali e logiche di finanziamento: dal progetto alla creazione di valore ricorrente

Per i decisori nei settori della vendita al dettaglio e dei beni di consumo, sorge spontanea la domanda: come si può misurare concretamente il valore economico dell'intelligenza artificiale gestita, andando oltre le previsioni di crescita generiche?

A livello di casi d'uso, studi di benchmark dimostrano che le soluzioni di intelligenza artificiale possono aumentare significativamente il ROI in aree come il marketing e il pricing, ridurre drasticamente gli errori di previsione nella pianificazione della domanda e migliorare significativamente l'efficienza della supply chain. Se a questo si aggiungono studi di settore che segnalano come un'elevata percentuale di aziende del settore retail abbia ottenuto aumenti di fatturato e riduzioni dei costi grazie all'uso dell'intelligenza artificiale, emerge un quadro coerente: l'intelligenza artificiale non è un'aggiunta, ma piuttosto una leva per le posizioni chiave di conto economico.

La sfida risiede meno nel potenziale teorico e più nella sua operatività a livello di portafoglio. Le piattaforme di intelligenza artificiale gestita forniscono supporto su tre livelli:

In primo luogo, consentono una logica di business case standardizzata per tutti i casi d'uso. Invece di valutare ogni caso d'uso separatamente, è possibile stabilire modelli sistematici di costo-beneficio per categorie come promozioni, supply chain, operazioni di negozio o personalizzazione, ciascuno basato su dati di settore, indicatori chiave di prestazione specifici dell'azienda e dati empirici.

In secondo luogo, consentono una scalabilità graduale dell'investimento. Partendo da un caso d'uso mirato e altamente redditizio, come la pianificazione promozionale supportata dall'intelligenza artificiale o l'analisi dei dati in negozio, la piattaforma può essere progressivamente ampliata per includere ulteriori casi d'uso senza perdere l'investimento iniziale. Il ROI complessivo migliora man mano che più casi d'uso vengono sviluppati sulla stessa infrastruttura.

In terzo luogo, supportano modelli di finanziamento alternativi. I modelli di pricing basati sull'utilizzo, i modelli basati sul successo o gli approcci ibridi riducono la barriera all'ingresso, spostano parte del rischio sul fornitore e collegano più strettamente i pagamenti ai benefici effettivi. Per fornitori come Unframe , ciò significa che solidi progetti di riferimento, come significativi risparmi nelle spese commerciali o drastiche riduzioni degli sforzi di ricerca manuale per le riconciliazioni finanziarie, non solo fungono da argomento di marketing, ma costituiscono anche la base per nuovi modelli di pricing basati sul valore.

Da una prospettiva economica, Managed AI sposta la discussione da "Quanto costa un progetto di intelligenza artificiale?" a "Quali flussi di valore ricorrenti genera una piattaforma di intelligenza artificiale nel tempo e come vengono distribuiti tra rivenditori, produttori e fornitori della piattaforma?".

Governance, spiegabilità e rischio: perché "gestito" è più che semplice operatività

Un aspetto spesso sottovalutato dell'intelligenza artificiale gestita nel retail è la governance e il rischio. Le soluzioni di intelligenza artificiale che influenzano i prezzi, le dinamiche promozionali, l'inventario, il layout dei negozi o le decisioni in materia di credito e frodi hanno un impatto diretto su vendite, margini, conformità e reputazione. La differenza tra uno strumento di intelligenza artificiale e una piattaforma di intelligenza artificiale gestita non risiede quindi solo nell'interfaccia utente, ma anche nella profondità dei meccanismi di controllo.

Ampi studi sull'adozione dell'IA sottolineano che la maggior parte delle sfide risiede nell'ambito umano e organizzativo: ruoli, responsabilità, disponibilità al cambiamento, formazione e strutture di governance. Una piattaforma di IA gestita con governance integrata, dotata di modelli di ruoli e diritti, flussi di lavoro di approvazione chiari, audit trail, policy tra modelli e monitoraggio, riduce il rischio che le decisioni dell'IA si infiltrino nelle operazioni quotidiane in modo incontrollato e non tracciabile.

Ciò è particolarmente rilevante per il mercato europeo. Qui, le norme sulla protezione dei dati, i requisiti di trasparenza e le normative specifiche del settore creano una situazione in cui la spiegabilità e la tracciabilità delle decisioni in materia di IA non sono solo una buona pratica, ma anche un obbligo di legge. Ciò vale soprattutto quando vengono elaborati dati personali o vengono prese decisioni algoritmiche con un impatto significativo su clienti o dipendenti.

I fornitori di IA gestita che considerano la governance una componente fondamentale della propria piattaforma, anziché un modulo aggiuntivo, si stanno quindi posizionando non solo come partner tecnologici, ma anche come partner di rischio. Per i rivenditori e i produttori di beni di consumo, ciò significa poter implementare l'IA in aree sensibili senza dover creare strutture di governance separate per ogni singola soluzione.

Implicazioni strategiche per i decisori: come i rivenditori possono industrializzare l'intelligenza artificiale gestita

Per i decisori di livello C nei settori della vendita al dettaglio e dei beni di consumo, la combinazione di potenziale di mercato, maturità tecnologica e sfide organizzative si traduce in un compito strategico chiaro: l'intelligenza artificiale deve passare dalla fase di sperimentazione a quella di industrializzazione e gestione del portafoglio.

Inizialmente, ciò comporta concentrarsi su pochi casi d'uso altamente rilevanti con un chiaro impatto sul conto economico, che fungono anche da "ancoraggi" per ulteriori applicazioni, come l'ottimizzazione delle promozioni commerciali, la previsione della domanda, l'analisi dei punti vendita o la riconciliazione finanziaria supportata dall'intelligenza artificiale. Tali casi d'uso hanno un elevato effetto leva su fatturato, margine e capitale circolante e sono allo stesso tempo adatti per sviluppare funzionalità di dati e governance a vantaggio di altre aree.

Parallelamente, è necessaria una decisione sulla piattaforma: l'intelligenza artificiale dovrebbe essere sviluppata internamente, con tutti i requisiti associati per data engineering, MLOps, governance e operations, oppure l'azienda dovrebbe affidarsi a un partner di intelligenza artificiale gestita che fornisca soluzioni e infrastrutture specifiche per il settore? La risposta dipende da fattori quali le dimensioni dell'azienda, le competenze esistenti, la tolleranza al rischio e il contesto normativo. In molti casi, un approccio ibrido avrà senso, in cui le funzionalità fondamentali critiche rimangono interne, mentre i casi d'uso e l'infrastruttura standard vengono implementati tramite piattaforme come Unframe .

Fondamentale è che sia integrata all'interno dell'organizzazione. L'intelligenza artificiale non dovrebbe essere isolata nei team di data science o nei laboratori di innovazione, ma deve essere integrata nell'organizzazione di linea: gestione delle categorie, acquisti, logistica, vendite, finanza e operazioni di punto vendita necessitano di chiarezza su quali attività siano supportate dall'intelligenza artificiale, su come vengono prese e contabilizzate le decisioni e su come vengono misurate le prestazioni.

Infine, è necessaria una valutazione realistica del ritmo e della curva di apprendimento. Le previsioni di mercato e le storie di successo mostrano che l'intelligenza artificiale acquisirà un'importanza enorme nel settore della vendita al dettaglio e dei beni di consumo nei prossimi anni. Allo stesso tempo, gli studi dimostrano che la maggior parte delle aziende attualmente fatica ancora a realizzare valore scalabile. Le piattaforme di intelligenza artificiale gestita possono colmare questo divario consolidando la complessità tecnica e organizzativa, riducendo il time-to-value e industrializzando la governance.

Le aziende che intendono avere successo nei settori della vendita al dettaglio e dei beni di consumo nei prossimi anni – nei mercati statunitensi, ad alta intensità di dati e margini, così come nei mercati regolamentati e frammentati dell'Europa – dovranno concepire l'IA non come un progetto, ma come un livello produttivo e gestito della loro catena del valore. La questione strategica non è quindi più se le aziende utilizzino l'IA gestita, ma con quanta costanza lo facciano, e se si limitino a ottenere guadagni di efficienza o stabiliscano nuove logiche di business incentrate sull'IA nel commercio al dettaglio.

Konrad Wolfenstein

Sarei felice di fungere da tuo consulente personale.

contattarmi sotto Wolfenstein ∂ xpert.digital

Chiamami sotto +49 89 674 804 (Monaco)

LinkedIn
 

La nostra competenza globale nel settore e nel business nello sviluppo aziendale, nelle vendite e nel marketing - Immagine: Xpert.Digital

Focus del settore: B2B, digitalizzazione (dall'intelligenza artificiale alla realtà aumentata), ingegneria meccanica, logistica, energie rinnovabili e industria

Maggiori informazioni qui:

• Centro aziendale esperto

Un hub di argomenti con approfondimenti e competenze:

• Piattaforma di conoscenza sull'economia globale e regionale, sull'innovazione e sulle tendenze specifiche del settore
• Raccolta di analisi, impulsi e informazioni di base dalle nostre aree di interesse
• Un luogo di competenza e informazione sugli sviluppi attuali nel mondo degli affari e della tecnologia
• Hub tematico per le aziende che vogliono informarsi sui mercati, sulla digitalizzazione e sulle innovazioni del settore