Zarządzana sztuczna inteligencja w handlu detalicznym: od pilotażu sztucznej inteligencji do silnika tworzenia wartości dla handlu detalicznego i dóbr konsumpcyjnych

Od marketingowego szumu po twardą infrastrukturę: dlaczego „zarządzana sztuczna inteligencja” stanowi nową podstawę operacyjną dla branży handlu detalicznego i dóbr konsumpcyjnych.

USA kontra Europa: Dwie radykalnie różne drogi do dominacji sztucznej inteligencji w sektorze handlu detalicznego

Przez długi czas sztuczna inteligencja w handlu detalicznym była uważana za plac zabaw dla działów innowacji: tu chatbot, tam izolowany model prognostyczny. Jednak era niezobowiązujących projektów pilotażowych dobiega końca. Biorąc pod uwagę historycznie niskie marże, niestabilne łańcuchy dostaw i rozdrobniony krajobraz danych, detaliści i producenci dóbr konsumpcyjnych stoją w obliczu trudnej rzeczywistości: ci, którzy obecnie jedynie testują sztuczną inteligencję, zamiast ją skalować, w perspektywie średnioterminowej będą finansować rozwój swoich konkurentów.

Głównym problemem wielu firm nie jest brak danych, ale niemożność ich szybkiego przełożenia na opłacalne decyzje. Sektor handlu detalicznego jest „bogaty w dane, ale ubogi w decyzje”. Dane sprzedażowe, stany magazynowe, informacje o kartach lojalnościowych i zachowaniach klientów w internecie są ukryte w silosach, a decyzje dotyczące promocji, cen czy uzupełniania zapasów często nadal opierają się na przeczuciach lub przestarzałych arkuszach kalkulacyjnych.

Właśnie tutaj koncepcja „zarządzanej sztucznej inteligencji” oznacza zmianę paradygmatu. Odchodzi ona od założenia, że ​​każdy projekt AI musi być pracochłonnym, zakrojonym na szeroką skalę przedsięwzięciem informatycznym. Zamiast tego, AI jest rozumiana jako infrastruktura przemysłowa – zarządzana platforma integrująca algorytmy, zarządzanie danymi i procesy operacyjne. Celem nie jest już fascynujący technicznie dowód słuszności koncepcji, ale mierzalny czas do uzyskania wartości: rozwiązania złożonych problemów, takich jak optymalizacja wydatków handlowych czy odporność łańcucha dostaw, muszą być produktywne nie w miesiącach, ale w dniach.

W tym artykule analizujemy, dlaczego przejście na zarządzane platformy AI (takie jak Unframe) staje się kluczowe dla przetrwania branży. Analizujemy, jak może to radykalnie zmniejszyć błędy prognozowania, dlaczego tworzenie własnych rozwiązań AI często staje się kosztowną pułapką oraz jak europejskie firmy mogą zapewnić sobie przewagę konkurencyjną nad USA pomimo surowych regulacji. To już nie science fiction, ale industrializacja inteligencji jako nowego standardu tworzenia wartości.

Nadaje się do:

• Unframe.AI: Zarządzane rozwiązania AI dla dóbr konsumpcyjnych i handlu detalicznego

Od terminu marketingowego do pytania o infrastrukturę: co tak naprawdę oznacza „zarządzana sztuczna inteligencja” w handlu detalicznym

Na pierwszy rzut oka termin „zarządzana sztuczna inteligencja” wydaje się być kolejnym modnym hasłem w marketingu technologicznym. Jednak dla firm z branży handlu detalicznego i dóbr konsumpcyjnych oznacza on w rzeczywistości głęboką zmianę: odchodzenie od indywidualnych projektów pilotażowych AI na rzecz AI jako produktywnej warstwy infrastruktury, obejmującej promocje, łańcuch dostaw, ceny, funkcjonowanie sklepów i obsługę klienta.

Zasadniczo chodzi o trzy cechy, które decydują o różnicy między szumem informacyjnym a mierzalną wartością dodaną:

• Po pierwsze, sztuczna inteligencja jest rozumiana jako zarządzana platforma, a nie projekt. Zamiast tworzyć nowy zespół PoC dla każdego pytania, tworzy się ujednoliconą warstwę sztucznej inteligencji, która łączy dane, modele, zarządzanie i integrację, i może być ponownie wykorzystywana w różnych przypadkach użycia.
• Po drugie, coraz ważniejszy staje się czas potrzebny do osiągnięcia wartości. Tradycyjne podejście „miesiące do pierwszego produktywnego rozwiązania” jest mało realne, biorąc pod uwagę obecną marżę i realia konkurencji w handlu detalicznym. Platformy oferujące specyficzne dla branży moduły – na przykład do optymalizacji promocji handlowych, prognozowania popytu czy analityki sklepowej – umożliwiają tworzenie rozwiązań w ciągu dni, a nie miesięcy, ponieważ 70–80% logiki jest już wstępnie zbudowane i wystarczy ją jedynie zmapować na indywidualne dane i procesy.
• Po trzecie, „zarządzanie” to coś więcej niż tylko eksploatacja. Obejmuje ono ciągły monitoring, ponowne szkolenia, optymalizację wydajności, obsługę bezpieczeństwa i zgodności, a także integrację z istniejącymi przepływami pracy i systemami autoryzacji. Dla decydentów kluczowe jest to, że to nie indywidualny model, ale gwarantowane, audytowalne zachowanie całego rozwiązania decyduje o jego wartości ekonomicznej.

Dla dostawców takich jak Unframe, którzy pozycjonują się jako zarządzana platforma AI dla handlu detalicznego i dóbr konsumpcyjnych, ta zmiana jest właśnie punktem nacisku: zajmują się problemami skalowania strukturalnego, z którymi zmaga się obecnie większość firm, i łączą je z logiką ekonomiczną wielokrotnego użytku rozwiązań specyficznych dla danej dziedziny.

Strukturalny dylemat handlu: dużo danych, mało decyzji.

Dlaczego zapotrzebowanie na zarządzane rozwiązania AI w handlu detalicznym jest tak duże? Z perspektywy ekonomicznej w tym sektorze zbiegają się trzy zjawiska, które wzajemnie się wzmacniają.

• Po pierwsze, detaliści i producenci dóbr szybkozbywalnych (FMCG) zmagają się z historycznie wysokim wolumenem danych, połączonym z rozdrobnieniem systemów. Dane dotyczące sprzedaży, cen, zapasów, kampanii, programów lojalnościowych i interakcji online znajdują się w oddzielnych systemach, często będących połączeniem systemów ERP, punktów sprzedaży (POS), CRM, DWH, platform e-commerce i podksięgowości opartych na Excelu, które ewoluowały przez dekady. Analizy pokazują, że wielu europejskich detalistów korzysta z wielu, słabo zintegrowanych silosów danych w różnych kanałach i krajach, co poważnie utrudnia uzyskanie spójnego obrazu klientów, zapasów i marż.
• Po drugie, oczekiwania klientów rosną znacznie szybciej niż wewnętrzne możliwości firm. Aktualne badania pokazują, że coraz większa część konsumentów aktywnie integruje sztuczną inteligencję z procesem zakupowym – na przykład w celu inspiracji, porównywania produktów lub personalizacji. Jednocześnie handel stacjonarny pozostaje kluczowy: ponad jedna trzecia ankietowanych konsumentów nadal preferuje zakupy w sklepach stacjonarnych, częściowo dlatego, że chcą zobaczyć i wypróbować produkty oraz cenią sobie natychmiastowe doświadczenie posiadania. To nasila presję na możliwości wielokanałowe: klienci oczekują spójnych doświadczeń w aplikacjach, na stronach internetowych, w mediach społecznościowych, na platformach handlowych i w sklepach stacjonarnych.
• Po trzecie, branża znajduje się pod ciągłą presją na marże. Rosnące koszty personelu, wynajmu i logistyki zbiegają się z wrażliwością cenową i wysoką przejrzystością, którą zapewniają platformy porównywania cen. Możliwości utraty wzrostu efektywności są minimalne. W związku z tym sztuczna inteligencja nie jest postrzegana jako atrakcyjny projekt innowacyjny, ale coraz częściej jako kluczowe narzędzie do poprawy dokładności prognoz, rotacji zapasów, wydajności wydatków handlowych i średniej wartości zamówienia.

Rezultat: Wielu sprzedawców detalicznych opisuje fundamentalny brak – spójnego, wiarygodnego, 360-stopniowego obrazu klientów, zapasów i rentowności we wszystkich kanałach i u wszystkich partnerów. Połączenie rozproszonych danych, historycznie rozbudowanych procesów i doraźnych projektów informatycznych sprawia, że ​​sprzedawcy detaliczni działają w oparciu o bogactwo danych, ale z ograniczonymi możliwościami podejmowania decyzji. Właśnie tutaj pojawia się koncepcja platformy Managed AI: rozwiązania nie obiecują pojedyncze algorytmy, lecz architektura, która ujednolica dane, koordynuje modele i przekłada rekomendacje decyzyjne na wykonalne przepływy pracy.

Dlaczego tak wiele inicjatyw związanych ze sztuczną inteligencją (AI) zawodzi w handlu detalicznym – i co wyróżnia „sztuczną inteligencję, która naprawdę działa”.

Wielu członków zarządów i dyrektorów ds. informatyki w sektorze handlu detalicznego wspomina o kilku latach inwestycji w sztuczną inteligencję, nie przekładając się jednak na wymierną poprawę wyników. Obszerne badania konsultingowe pokazują, że tylko około jedna czwarta firm jest w stanie skalować inicjatywy związane z AI poza projekty pilotażowe i osiągać znaczące korzyści, podczas gdy około trzy czwarte nie osiągnęło jeszcze namacalnego zwrotu z inwestycji (ROI). Analiza przyczyn źródłowych jest godna uwagi: około 70% problemów nie leży w technologii, ale w procesach, organizacji i zarządzaniu.

W odniesieniu do sektora handlu detalicznego oznacza to, że wąskim gardłem rzadko jest jakość algorytmu prognozowania popytu, lecz raczej takie kwestie, jak:

• Brak kompleksowej odpowiedzialności za przypadki użycia (pomiędzy działem IT, działem biznesowym, nauką o danych, kontrolą),
• niejasne obowiązki dotyczące danych i ich jakość,
• Deficyty zarządzania zmianą w sprzedaży, zakupach, finansach i operacjach sklepowych,
• logika projektu zoptymalizowana pod kątem PoC, a nie pod kątem czasu wykonania i skalowalności.

Liczby podane w oryginalnym tekście – wysoki odsetek decydentów bez pełnego wglądu w dane klientów, firmy niewierzące w swoje możliwości skalowania AI w całej firmie oraz organizacje niemogące wyjść poza dowody słuszności koncepcji – odzwierciedlają właśnie ten trend. Są one zgodne z ogólnymi wnioskami, że chociaż personalizacja i AI są uznawane za kluczowe czynniki wzrostu, jedynie niewielka część firm wdrożyła te możliwości w różnych działach i krajach.

„Sztuczna inteligencja, która naprawdę działa” różni się zatem nie tyle sensacyjnymi innowacjami modelowymi, co konsekwentną logiką industrializacji:

• Rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji są ściśle zintegrowane z podstawowymi procesami (np. planowaniem promocji, uzupełnianiem zapasów, oceną dostawców), a nie stanowią oddzielnego narzędzia analitycznego.
• Wyniki są zorientowane na działanie (np. konkretne plany działań, rekomendacje cenowe, sugestie dotyczące zamówień) i można je edytować i śledzić w istniejących systemach.
• Wyniki są możliwe do wyjaśnienia i zweryfikowania, co ma kluczowe znaczenie dla finansów, audytu, zgodności i wymogów regulacyjnych, szczególnie w Europie.
• Platforma zajmuje się monitorowaniem, pomiarem wydajności, ponownym szkoleniem i zarządzaniem, zamiast organizować te doraźne działania w ramach projektów.

Zarządzane platformy AI wdrażają tę logikę technicznie i organizacyjnie. Dla sprzedawców detalicznych kluczowa różnica polega na tym, że zamiast za każdym razem mobilizować nowy zespół, na tej samej platformie obsługiwany jest rosnący portfel aplikacji AI, ze współdzielonymi modelami danych, rolami, zasadami i integracją z istniejącym stosem.

Platforma zamiast patchworku: ekonomia zarządzanego stosu rozwiązań AI

Wielu sprzedawców detalicznych i producentów dóbr konsumpcyjnych zdobyło swoje pierwsze doświadczenia ze sztuczną inteligencją, korzystając z rozwiązań punktowych – silników rekomendacji w e-commerce, samodzielnych prognoz popytu w łańcuchu dostaw, chatbotów do obsługi klienta. Choć te pojedyncze rozwiązania generują lokalne korzyści, jednocześnie generują niewidzialny dług techniczny: wiele modeli, potoków danych, koncepcji kontroli dostępu i mechanizmów monitorowania, które muszą być utrzymywane równolegle.

Z perspektywy ekonomicznej istnieje wiele argumentów przemawiających za konsolidacją tego środowiska w kierunku wspólnego zarządzanego stosu sztucznej inteligencji:

• Po pierwsze, maleje koszt krańcowy każdego dodatkowego przypadku użycia. Początkowa inwestycja w integrację danych, zarządzanie tożsamościami i dostępem, obserwowalność i zgodność z przepisami opłaca się w wielu przypadkach użycia. Dodatkowy nakład pracy na dalsze rozwiązania – takie jak rozszerzenie czystej optymalizacji promocji o wspomagane sztuczną inteligencją wykrywanie anomalii w łańcuchu dostaw – ulega znacznemu zmniejszeniu.
• Po drugie, tworzona jest warstwa zarządzania, która umożliwia zarządzanie ryzykiem. Zamiast dziesięciu różnych modeli działających z różnymi wersjami danych i niejasnymi obowiązkami, istnieje centralny organ nadzorujący jakość danych, uprawnienia, ścieżki audytu i obsługę incydentów. Dla europejskich firm z surowymi wymogami ochrony danych i presją regulacyjną jest to często kluczowe kryterium akceptacji.
• Po trzecie, integracja staje się atutem, a nie przeszkodą. Zarządzane podejście do sztucznej inteligencji (AI), zaprojektowane specjalnie z myślą o szerokiej łączności – „Dowolne SaaS, Dowolne API, Dowolna baza danych, Dowolny plik” – rozwiązuje podstawowy problem heterogenicznych środowisk handlu detalicznego: przestarzałych systemów ERP, rozwiązań branżowych, wewnętrznych magazynów danych, usług w chmurze i lokalnych procesów Excel. Dla działów biznesowych oznacza to, że rozwiązania AI pojawiają się tam, gdzie praca jest już wykonywana – w systemie promocji handlowej, portalu dostawcy, panelu sklepu – zamiast wymagać tworzenia nowych interfejsów.
• Po czwarte, otwiera się nowa ścieżka finansowania zorientowana na OPEX. Zamiast ponosić wysokie indywidualne koszty CAPEX w przypadku jednorazowych projektów AI, firmy mogą wybrać modele użytkowania, które ściślej wiążą koszty z adopcją i wkładem w wartość. Jest to szczególnie atrakcyjne na zmiennych rynkach, gdzie budżety inwestycyjne są ściśle kontrolowane.

Dla dostawców, takich jak Unframe , skupienie się na platformie oznacza, że ​​nie konkurują oni przede wszystkim za pomocą poszczególnych narzędzi, ale z pytaniem, kto stanie się dominującym koordynatorem sztucznej inteligencji w branży handlu detalicznego i dóbr konsumpcyjnych – podobnie jak duże platformy chmurowe w sektorze infrastruktury.

Zarządzana platforma AI — zdjęcie: Xpert.Digital

Tutaj dowiesz się, jak Twoja firma może szybko, bezpiecznie i bez wysokich barier wejścia wdrażać dostosowane rozwiązania z zakresu sztucznej inteligencji.

Zarządzana platforma AI to kompleksowy, bezproblemowy pakiet rozwiązań dla sztucznej inteligencji. Zamiast zmagać się ze skomplikowaną technologią, kosztowną infrastrukturą i długotrwałymi procesami rozwoju, otrzymujesz gotowe rozwiązanie dopasowane do Twoich potrzeb od wyspecjalizowanego partnera – często w ciągu kilku dni.

Najważniejsze korzyści w skrócie:

⚡ Szybka implementacja: Od pomysłu do wdrożenia w ciągu kilku dni, a nie miesięcy. Dostarczamy praktyczne rozwiązania, które generują natychmiastową wartość.

🔒 Maksymalne bezpieczeństwo danych: Twoje wrażliwe dane pozostają u Ciebie. Gwarantujemy bezpieczne i zgodne z przepisami przetwarzanie bez udostępniania danych osobom trzecim.

💸 Brak ryzyka finansowego: Płacisz tylko za rezultaty. Wysokie początkowe inwestycje w sprzęt, oprogramowanie lub personel są całkowicie wyeliminowane.

🎯 Skoncentruj się na swojej podstawowej działalności: Skoncentruj się na tym, co robisz najlepiej. Zajmujemy się całościową implementacją techniczną, obsługą i utrzymaniem Twojego rozwiązania AI.

📈 Przyszłościowa i skalowalna: Twoja sztuczna inteligencja rośnie razem z Tobą. Dbamy o ciągłą optymalizację i skalowalność oraz elastycznie dostosowujemy modele do nowych wymagań.

Więcej na ten temat tutaj:

• Zarządzana platforma AI

Promocje i ceny jako dźwignia zwrotów: optymalizacja wydatków handlowych wspomagana sztuczną inteligencją

Decyzje promocyjne i cenowe należą do najważniejszych dźwigni ekonomicznych w branży handlu detalicznego i dóbr konsumpcyjnych – i często charakteryzują się ręcznymi, historycznie rozbudowanymi procesami. Budżety na wydatki handlowe w dużych firmach z branży dóbr szybkozbywalnych (FMCG) osiągają dwucyfrowy odsetek sprzedaży; dlatego nawet niewielkie usprawnienia w zakresie efektywności i dokładności mają ogromny wpływ na zysk przed opodatkowaniem, odsetkami i zyskami (EBIT) oraz przepływy pieniężne.

Badania nad wykorzystaniem sztucznej inteligencji (AI) w sektorze dóbr konsumpcyjnych pokazują, że zastosowanie AI, a w szczególności AI generatywnej, w marketingu, badaniach i rozwoju oraz zarządzaniu łańcuchem dostaw jest już powszechne: około dwie trzecie globalnych firm z branży dóbr konsumpcyjnych korzysta z narzędzi AI generatywnej, a jeszcze więcej planuje odpowiednie budżety. Analizy wskazują, że AI może zwiększyć zwrot z inwestycji (ROI) w marketing o około 30%, zmniejszyć błędy prognozowania nawet o 65% i poprawić efektywność procesów łańcucha dostaw o około 20%. W przypadku promocji przekłada się to na bardziej ukierunkowane mechanizmy kampanii, lepsze prognozy wolumenu i wzrostu sprzedaży, mniejszą liczbę braków magazynowych oraz efektywniejszą alokację budżetu.

Konkretne rozwiązania z zakresu zarządzanej sztucznej inteligencji w obszarze studiów doktoranckich mają na celu industrializację całego cyklu życia:

• Centralizacja opinii dealerów, historycznych danych promocyjnych, danych sprzedażowych i finansowych w spójny model danych.
• Automatyczna walidacja danych wejściowych promocji (np. warunków, czasów trwania, kanałów) przy użyciu zestawów reguł i wykrywania anomalii w oparciu o uczenie maszynowe.
• Symulacja scenariuszy wzrostu i rentowności na poziomie SKU, klienta i kanału.
• Automatyczne generowanie sugestii i porównywanie scenariuszy dla menedżerów kategorii i zespołów ds. kluczowych klientów.
• Ciągłe przekazywanie rzeczywistych danych do modeli w celu ciągłego doskonalenia.

Efekty wymienione w pierwotnym przykładzie – skrócenie cyklu z dni do minut i oszczędności rzędu dziesiątek milionów dolarów w wydatkach handlowych – są ekonomicznie uzasadnione, biorąc pod uwagę, że duże firmy z branży dóbr szybkozbywalnych (FMCG) inwestują miliardy dolarów rocznie w promocje i warunki handlowe. Nawet optymalizacje rzędu kilku procent mogą prowadzić do znacznych oszczędności bez negatywnego wpływu na wzrost.

Istnieją różnice między Stanami Zjednoczonymi a Europą: w USA mechanizmy promocyjne i rabatowe są w dużym stopniu uzależnione od krajowych sieci i zaawansowanych programów lojalnościowych; dane dotyczące każdego klienta są często głębsze, a gotowość do przeprowadzania agresywnych eksperymentów cenowych i personalizacji jest większa. Z kolei w Europie coraz większy nacisk kładzie się na pogodzenie personalizacji z ochroną danych i uczciwością; jednocześnie rynek handlu detalicznego jest bardziej rozdrobniony, z wieloma formatami i specyfiką poszczególnych krajów. Zarządzane rozwiązania AI muszą odzwierciedlać te rozbieżności – od źródeł danych i przepisów po zróżnicowaną logikę wskaźników KPI.

Odporne łańcuchy dostaw i zarządzanie dostawcami: od reaktywnego gaszenia pożarów do kontroli predykcyjnej

Łańcuchy dostaw w sektorze handlu detalicznego stają się coraz bardziej złożone ze względu na napięcia geopolityczne, zmienny popyt, przepisy dotyczące zrównoważonego rozwoju i rosnące oczekiwania klientów. Tradycyjne metody planowania osiągają swoje granice; błędne kalkulacje szybko prowadzą do nadmiernych zapasów, odpisów lub braków magazynowych.

Badania porównawcze dowodzą, że zastosowania sztucznej inteligencji mogą znacząco zmniejszyć liczbę błędów prognozowania i wymiernie zwiększyć efektywność procesów łańcucha dostaw – na przykład poprzez redukcję błędów prognozowania nawet o dwie trzecie i zwiększenie efektywności łańcucha dostaw o około jedną piątą. Dla sprzedawców detalicznych oznacza to: niższy zapas bezpieczeństwa, lepsze wykorzystanie powierzchni, mniejsze zamrożenie kapitału obrotowego i większą dostępność.

Zarządzane rozwiązania AI do zarządzania łańcuchem dostaw i dostawcami zazwyczaj integrują kilka podstawowych elementów:

• Prognozy popytu uwzględniające nie tylko historyczne dane dotyczące sprzedaży, ale także promocje, pogodę, wydarzenia, działania konkurencji i sygnały online.
• Wykrywanie anomalii w łańcuchu dostaw, umożliwiające wczesne ostrzeganie o odbiegających od normy popytach, opóźnieniach w dostawach, wąskich gardłach przepustowości i problemach z jakością.
• Analityka zaopatrzenia i dostawców oparta na sztucznej inteligencji, która pozwala oceniać dostawców na podstawie wyników, ryzyka, zrównoważonego rozwoju i zgodności.
• Zautomatyzowane przepływy pracy dla dokumentów, certyfikatów, procesów audytowych i zarządzania umowami.

Logika ekonomiczna jest oczywista: każdy dzień wcześniejszej widoczności zbliżającego się niedoboru lub nadwyżki zapasów zwiększa zakres działań i obniża koszty. W świecie, w którym ryzyko w łańcuchu dostaw bezpośrednio wpływa na postrzeganie marki i lojalność klientów, zarządzanie predykcyjne staje się strategicznym czynnikiem różnicującym.

Różnice regionalne napędzają potrzebę zarządzanej sztucznej inteligencji (AI): W Europie inicjatywy regulacyjne, takie jak przepisy dotyczące łańcucha dostaw i zrównoważonego rozwoju, wymuszają większą przejrzystość i dokumentację, co wspiera analitykę dostawców i zgodność z przepisami opartą na AI. Z kolei w Stanach Zjednoczonych priorytetem są elastyczność, szybkość i efektywność kosztowa; dominują tu takie zastosowania, jak dynamiczna alokacja zapasów, realizacja zamówień wielokanałowa i logistyka tego samego dnia. Zarządzane podejście oparte na AI, które może obsłużyć oba te światy, znacząco rozszerza dostępny rynek.

Personalizacja wielokanałowa i doświadczenie klienta: większa wartość cyklu życia zamiast większej presji reklamowej

Konsumpcja nie przenosi się po prostu „z trybu offline do online”, ale raczej w kierunku hybrydowych ścieżek zakupowych. Aktualne badania handlu detalicznego pokazują, że znaczna część konsumentów już teraz aktywnie korzysta ze sztucznej inteligencji do planowania i realizacji zakupów, a ponad połowa jest otwarta na zakupy z wykorzystaniem sztucznej inteligencji w przyszłości. Jednocześnie wielu klientów oczekuje możliwości interakcji z markami i sprzedawcami detalicznymi za pośrednictwem wielu punktów styku – mediów społecznościowych, aplikacji, platform handlowych, sklepów stacjonarnych – i nadal spójnych doświadczeń zakupowych.

Jednocześnie handel detaliczny w sklepach stacjonarnych pozostaje istotny: większa część respondentów preferuje sklepy stacjonarne od zakupów czysto cyfrowych, zwłaszcza dlatego, że chcą natychmiast zobaczyć, dotknąć, przymierzyć i zabrać produkty do domu. Dla sprzedawców detalicznych oznacza to, że personalizacja nie powinna ograniczać się do e-commerce, ale musi być uwzględniana we wszystkich kanałach – od spersonalizowanych ofert w aplikacjach i cyfrowych asystentów w sklepach, po zindywidualizowaną interakcję z klientem przy kasie.

Personalizację wielokanałową opartą na sztucznej inteligencji (AI) realizuje się właśnie w tym celu: agreguje dane behawioralne z kanałów online, dane transakcyjne z systemów POS, informacje o programach lojalnościowych oraz, w stosownych przypadkach, sygnały zewnętrzne, a następnie przekształca te dane w konkretne rekomendacje, treści i oferty dla każdego klienta, kanału i kontekstu. W przeciwieństwie do tradycyjnych zestawów reguł, nowoczesne modele AI potrafią rozpoznawać wzorce, które umykają ludzkim analitykom – takie jak kombinacje produktów, godzin, kanałów i przedziałów cenowych.

Z ekonomicznego punktu widzenia przekłada się to na wyższą średnią wartość zamówienia, wyższy wskaźnik konwersji, niższy wskaźnik odejść klientów i wyższą częstotliwość ponownych zakupów. Badania w sektorze handlu detalicznego i dóbr konsumpcyjnych (CPG) pokazują, że firmy wykorzystujące personalizację opartą na sztucznej inteligencji osiągają znaczny wzrost przychodów na klienta; personalizacja jest jednym z najważniejszych czynników napędzających wartość sztucznej inteligencji w firmach z branży dóbr konsumpcyjnych i handlu detalicznego.

W tym względzie istnieją wyraźne różnice między Stanami Zjednoczonymi a Europą: w USA konsumenci tradycyjnie chętniej udostępniają dane w zamian za spersonalizowane oferty i wygodę; ekosystemy lojalnościowe dużych sieci generują rozbudowane, zindywidualizowane zbiory danych. Z kolei w Europie przepisy dotyczące ochrony danych i ogólnie bardziej sceptyczne podejście kształtują możliwości i ograniczenia personalizacji opartej na danych. Platformy zarządzanej sztucznej inteligencji, które chcą odnieść sukces w Europie, muszą zatem działać inaczej nie tylko pod względem technicznym, ale także regulacyjnym i komunikacyjnym: większa minimalizacja danych, nacisk na przejrzystość, prywatność w fazie projektowania oraz przetwarzanie danych lokalnie lub na terenie UE.

Inteligentne sklepy i autonomiczne doświadczenia zakupowe: renesans przestrzeni handlowej

Choć w ostatnich latach wiele debat skupiało się wokół rozwoju handlu internetowego, obecnie jasne jest, że sklepy stacjonarne pozostają najważniejszym kanałem sprzedaży, a jednocześnie stanowią poligon doświadczalny dla nowych rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji. Detaliści wciąż dostrzegają ogromne możliwości rozwoju w sklepach stacjonarnych i wykorzystują sztuczną inteligencję, aby wykorzystać ten potencjał.

Kluczowym obszarem jest analityka sklepowa oparta na sztucznej inteligencji. Aktualne badania sektora handlu detalicznego pokazują, że znaczna część firm wykorzystuje już sztuczną inteligencję do analityki i pozyskiwania informacji o sklepach – często jako główny cel w handlu stacjonarnym. Wykorzystując wizję komputerową, dane z czujników i modele predykcyjne, detaliści optymalizują układ sklepów, prezentację produktów, harmonogramy pracy personelu i uzupełnianie zapasów. Korzyści obejmują wzrost wydajności sali sprzedaży i krótszy czas oczekiwania, a także lepszą dostępność produktów.

Drugim obszarem jest redukcja strat i oszustw. Sprzedawcy detaliczni i firmy z branży dóbr konsumpcyjnych wykorzystują sztuczną inteligencję do wykrywania anomalii przy kasach samoobsługowych, w przepływie towarów oraz przy zwrotach, ograniczając w ten sposób straty. Biorąc pod uwagę globalną wartość strat sięgającą setek miliardów dolarów, stanowi to istotną dźwignię ekonomiczną.

Po trzecie, sprzedawcy detaliczni eksperymentują z autonomicznymi i „bezproblemowymi” doświadczeniami zakupowymi – na przykład sklepami, w których klienci mogą wziąć produkty i wyjść bez płacenia w tradycyjny sposób; rozliczenia i identyfikacja są obsługiwane w tle za pomocą czujników i sztucznej inteligencji. Na przykład w Europie duża francuska sieć udowodniła, że ​​sklep oparty na sztucznej inteligencji, oparty na modelu „10 sekund zakupów, 10 sekund płatności”, jest również opłacalny na rynkach o ścisłej regulacji.

Zarządzane platformy AI, które łączą analitykę sklepową, monitorowanie zapasów w czasie rzeczywistym, wykrywanie ubytków i autonomiczne procesy kasowe, nie tylko rozwiązują problemy z wydajnością, ale także na nowo definiują doświadczenie w sklepie. Daje to sprzedawcom detalicznym podwójną szansę: mogą zwiększyć atrakcyjność ekonomiczną swojej przestrzeni handlowej, jednocześnie tworząc zróżnicowane doświadczenie klienta, które nie jest definiowane wyłącznie przez cenę.

Integracja ze złożonymi środowiskami IT: Dlaczego otwarta łączność stanowi silną przewagę konkurencyjną

Teoretycznie transformacja oparta na sztucznej inteligencji często brzmi prosto; w praktyce jednak zawodzi z powodu podstawowych zasad integracji. Duże firmy handlu detalicznego korzystają z historycznie rozbudowanych środowisk IT z rozproszonymi systemami ERP, zapleczem oddziałów, systemami POS, platformami e-commerce, magazynami danych i specjalistycznymi aplikacjami – często rozproszonymi w różnych krajach i formatach.

Zarządzane podejście do sztucznej inteligencji (AI), konsekwentnie zaprojektowane z myślą o integracji – co oznacza, że ​​obsługuje połączenia z dowolnym systemem SaaS, interfejsami API, bazami danych i plikami – tworzy w tym przypadku przewagę strukturalną. Dzieje się tak, ponieważ redukuje trzy kluczowe czynniki kosztowe:

Po pierwsze, nakład pracy związany z integracją w każdym projekcie maleje, ponieważ można korzystać z wielokrotnego użytku konektorów i wzorców integracji, zamiast zaczynać za każdym razem od zera. Jest to niezwykle istotne z ekonomicznego punktu widzenia dla firm handlu detalicznego, które chcą obsłużyć kilkadziesiąt przypadków użycia sztucznej inteligencji w całym łańcuchu wartości.

Po drugie, zmniejsza się ryzyko „projektów cienia IT”. Gdy działy wiedzą, że platforma może połączyć ich preferowane narzędzia i źródła danych, zmniejsza się pokusa wprowadzania zewnętrznych, odizolowanych rozwiązań, które później można zintegrować z ogólną architekturą jedynie przy znacznym nakładzie pracy.

Po trzecie, zwiększa elastyczność w obliczu przyszłych zmian. Nowe aplikacje SaaS, źródła danych czy platformy chmurowe można integrować szybciej, bez konieczności przeprojektowywania warstwy AI. Jest to szczególnie istotne na rynku amerykańskim, charakteryzującym się szybkim tempem innowacji, ale coraz bardziej istotne również w Europie, gdzie obserwuje się rosnącą adopcję chmury.

Dla dostawców takich jak Unframe, którzy deklarują możliwości integracji jako podstawową obietnicę, jest to kluczowy czynnik wyróżniający w porównaniu z rozwiązaniami niszowymi. Co kluczowe, platforma musi nie tylko łączyć się technicznie, ale także budować mosty semantyczne: współdzielone modele danych, ujednolicone tożsamości i role oraz zharmonizowaną logikę biznesową.

Potencjał rynkowy do 2030 r. i później: skala i dynamika wzrostu

Aby ocenić znaczenie ekonomiczne zarządzanej sztucznej inteligencji w handlu, warto przyjrzeć się prognozom rynkowym dla sztucznej inteligencji w sektorze handlu detalicznego i dóbr konsumpcyjnych.

Globalny rynek sztucznej inteligencji (AI) w handlu detalicznym szacuje się obecnie na kilka do kilkunastu miliardów dolarów, z bardzo wysokimi rocznymi wskaźnikami wzrostu. Różne analizy prognozują, że do 2024/2025 roku wolumen rynku wyniesie od kilku do kilkudziesięciu miliardów do kilku miliardów dolarów, a do 2030 roku wzrośnie do kilkudziesięciu miliardów, a do początku lat 30. XXI wieku do ponad 40 miliardów, przy rocznych wskaźnikach wzrostu od 20 do ponad 30 procent. Wspólny mianownik: AI w handlu detalicznym ewoluuje z niszy rynkowej w rynek kluczowy, który ma osiągnąć wielokrotność obecnej wielkości w ciągu dekady.

W Europie rynek sztucznej inteligencji (AI) w handlu detalicznym jest obecnie szacowany na kilka miliardów dolarów amerykańskich, a przewidywany wzrost do 2030 roku i później osiągnie wartość od kilku do kilkunastu miliardów dolarów. Według prognoz, Europa mogłaby osiągnąć udział w globalnym rynku na poziomie około 15-20% do początku lat 30. XXI wieku. Motorami wzrostu są tu przede wszystkim digitalizacja, ekspansja wielokanałowa, personalizacja i wzrost efektywności – spowolnione, ale również jakościowo kształtowane przez wymogi dotyczące ochrony danych i zgodności.

Równocześnie pojawia się jeszcze dynamiczniej rozwijający się podrynek: generatywna sztuczna inteligencja w handlu detalicznym. Szacunki wskazują, że wolumen rynku w tym obszarze osiągnie wartość kilku miliardów dolarów do połowy lat 20. XXI wieku i może wzrosnąć do dwucyfrowej liczby miliardów dolarów do połowy lat 30. XXI wieku – z rocznym wskaźnikiem wzrostu znacznie przekraczającym 30%. W samych Stanach Zjednoczonych przewiduje się, że generatywna sztuczna inteligencja w handlu detalicznym wzrośnie z niskiej, trzycyfrowej liczby milionów dolarów w połowie lat 20. XXI wieku do średniej jednocyfrowej liczby miliardów dolarów do połowy lat 30. XXI wieku.

Podobną dynamikę widać w segmencie dóbr konsumpcyjnych: wartość rynku sztucznej inteligencji w sektorze dóbr konsumpcyjnych szacowana jest na kilka miliardów dolarów amerykańskich, przy oczekiwanym tempie wzrostu wynoszącym około 30 procent rocznie i potencjalnej wartości rzędu kilkudziesięciu miliardów dolarów pod koniec dekady.

Te dane pokazują, że adresowalny rynek zarządzanych platform AI w sektorach handlu detalicznego i dóbr szybkozbywalnych (FMCG) obejmuje nie tylko licencje na oprogramowanie oparte na sztucznej inteligencji (AI), ale także usługi integracji, zarządzania danymi, zarządzania i operacyjne. Nawet jeśli tylko część przewidywanych wydatków na AI zostanie przeznaczona na zarządzane platformy, oznacza to wieloletni wzrost rynku o wartości miliardów dolarów.

W grę wchodzi inna perspektywa: niektóre analizy sugerują, że agenci AI mogliby wpływać lub bezpośrednio kontrolować dwucyfrowy odsetek sprzedaży online w amerykańskim e-commerce do 2030 roku. Jeśli znaczna część wzrostu sprzedaży cyfrowej będzie koordynowana przez systemy oparte na sztucznej inteligencji, centralnym pytaniem dla sprzedawców detalicznych nie będzie już to, czy inwestować w sztuczną inteligencję, ale kto kontroluje te systemy agentów – wewnętrzne zespoły czy zewnętrzni dostawcy platform.

USA kontra Europa: dwie różne drogi do tego samego celu w dziedzinie sztucznej inteligencji

Mimo że sztuczna inteligencja zyskuje na znaczeniu w handlu światowym, warunki początkowe i zależności ścieżek różnią się znacząco między USA i Europą.

W Stanach Zjednoczonych rynek detaliczny jest bardziej skoncentrowany, a duże sieci i platformy krajowe dysponują ogromnymi zbiorami danych i budżetami inwestycyjnymi. Istnieje silna chęć do agresywnego inwestowania w nowe technologie i szybkiego skalowania eksperymentów. Badania pokazują, że bardzo duża część firm z branży handlu detalicznego i dóbr konsumpcyjnych (CPG) już wdraża lub wykorzystuje sztuczną inteligencję, wysoki odsetek odnotowuje pozytywny wpływ na przychody i koszty, a zdecydowana większość planuje dalsze zwiększenie inwestycji w sztuczną inteligencję w nadchodzących latach. Generatywna sztuczna inteligencja jest już tam powszechnie postrzegana jako dźwignia dla doświadczeń klientów, marketingu, cen i efektywności wewnętrznej.

W Europie rynek jest bardziej rozdrobniony, z większą liczbą formatów, sieci regionalnych i zróżnicowanymi ramami regulacyjnymi. Ochrona danych i suwerenność danych odgrywają znacznie większą rolę, podobnie jak wymogi dotyczące przejrzystości, zrozumiałości i uczciwości systemów sztucznej inteligencji. Jednocześnie europejscy detaliści deklarują, że intensywnie wykorzystują sztuczną inteligencję – szczególnie w analityce sklepowej, personalizacji i zarządzaniu łańcuchem dostaw – przy czym scenariusze stacjonarne odgrywają szczególnie ważną rolę.

Różnice te mają bezpośrednie konsekwencje dla dostawców zarządzanej sztucznej inteligencji:

– W Stanach Zjednoczonych kluczowa jest szybkość, skalowalność i innowacyjność. Platformy oferujące szybki zwrot z inwestycji w połączeniu z wysoką elastycznością i obsługą wielu chmur trafiają na rynek, który jest skłonny ponieść nawet wysokie początkowe inwestycje, pod warunkiem, że propozycja wartości wydaje się wiarygodna.

– W Europie decydujące znaczenie mają możliwość kontroli, zgodność i głębokość integracji. Platformy muszą wykazać, że gwarantują suwerenność danych, regionalne przechowywanie danych, zgodność z RODO, możliwość audytu i niezawodne zarządzanie, nie ograniczając przy tym nadmiernie innowacyjności.

Jednocześnie rynki się zbliżają: europejscy detaliści dostrzegają potrzebę przyspieszenia tempa innowacji, podczas gdy firmy amerykańskie coraz bardziej dostrzegają znaczenie prywatności danych, przejrzystości i odpowiedzialnego wykorzystania sztucznej inteligencji. Zarządzane platformy sztucznej inteligencji, które spełniają oba te kryteria – szybkie, elastyczne rozwiązania o wysokim stopniu zarządzania i zgodności – mają zatem największe szanse na zdobycie przyczółka w obu regionach.

Analizy ekonomiczne i logika finansowania: od projektu do cyklicznego tworzenia wartości

Decydenci w branży handlu detalicznego i dóbr konsumpcyjnych stają przed pytaniem: w jaki sposób można konkretnie zmierzyć wartość ekonomiczną zarządzanej sztucznej inteligencji, wykraczając poza ogólne prognozy wzrostu?

Na poziomie przypadków użycia, badania porównawcze pokazują, że rozwiązania AI mogą znacząco zwiększyć zwrot z inwestycji (ROI) w obszarach takich jak marketing i ustalanie cen, radykalnie zmniejszyć błędy prognozowania w planowaniu popytu oraz znacząco poprawić efektywność łańcucha dostaw. Uzupełniając to badaniami branżowymi, które wskazują, że wysoki odsetek firm z sektora handlu detalicznego osiągnął wzrost przychodów i redukcję kosztów dzięki wykorzystaniu AI, wyłania się spójny obraz: AI nie jest dodatkiem, lecz dźwignią dla kluczowych pozycji w rachunku zysków i strat.

Wyzwanie leży nie tyle w potencjale teoretycznym, co w jego operacjonalizacji na poziomie portfela. Platformy zarządzanej sztucznej inteligencji zapewniają wsparcie na trzech poziomach:

Po pierwsze, umożliwiają one standaryzację logiki biznesowej dla wszystkich przypadków użycia. Zamiast oceniać każdy przypadek użycia osobno, można opracować systematyczne modele kosztów i korzyści dla kategorii takich jak promocje, łańcuch dostaw, funkcjonowanie sklepu czy personalizacja – każdy z nich w oparciu o dane branżowe, kluczowe wskaźniki efektywności (KPI) specyficzne dla firmy oraz dane empiryczne.

Po drugie, pozwalają na stopniowe skalowanie inwestycji. Zaczynając od ukierunkowanego, wysoce rentownego przypadku użycia – takiego jak planowanie promocji wspierane przez sztuczną inteligencję lub analityka sklepowa – platformę można sukcesywnie rozszerzać o kolejne przypadki użycia bez utraty początkowej inwestycji. Całkowity zwrot z inwestycji (ROI) rośnie wraz z rozwojem kolejnych przypadków użycia w oparciu o tę samą infrastrukturę.

Po trzecie, wspierają alternatywne modele finansowania. Modele cenowe oparte na użytkowaniu, modele oparte na sukcesie lub podejścia hybrydowe obniżają barierę wejścia, przenoszą część ryzyka na dostawcę i ściślej wiążą płatności z rzeczywistymi korzyściami. Dla dostawców takich jak Unframe oznacza to, że solidne projekty referencyjne – takie jak znaczne oszczędności w wydatkach handlowych lub drastyczne ograniczenie ręcznego nakładu pracy na potrzeby rozliczeń finansowych – służą nie tylko jako argument marketingowy, ale także stanowią podstawę dla nowych, opartych na wartości modeli cenowych.

Z perspektywy ekonomicznej Managed AI przesuwa dyskusję z pytania „Ile kosztuje projekt AI?” na pytanie „Jakie powtarzające się strumienie wartości generuje platforma AI w miarę upływu czasu i w jaki sposób są one rozdzielane pomiędzy sprzedawców detalicznych, producentów i dostawców platform?”.

Zarządzanie, wyjaśnialność i ryzyko: dlaczego „zarządzanie” oznacza coś więcej niż tylko operacje

Często niedocenianym aspektem zarządzanej sztucznej inteligencji (AI) w handlu detalicznym jest zarządzanie i ryzyko. Rozwiązania AI, które wpływają na ceny, mechanizmy promocji, zapasy, układy sklepów, a także decyzje kredytowe i dotyczące oszustw, mają bezpośredni wpływ na sprzedaż, marże, zgodność z przepisami i reputację. Różnica między narzędziem AI a zarządzaną platformą AI leży zatem nie tylko w interfejsie użytkownika, ale także w głębi mechanizmów kontroli.

Obszerne badania nad wdrażaniem sztucznej inteligencji podkreślają, że większość wyzwań leży w sferze ludzkiej i organizacyjnej: rolach, obowiązkach, gotowości do zmian, szkoleniach i strukturach zarządzania. Zarządzana platforma AI z wbudowanym systemem zarządzania – obejmującym modele ról i uprawnień, przejrzyste procesy zatwierdzania, ścieżki audytu, polityki międzymodelowe i monitorowanie – zmniejsza ryzyko niekontrolowanego i niemożliwego do wyśledzenia wpływu decyzji dotyczących sztucznej inteligencji na codzienne operacje.

Jest to szczególnie istotne na rynku europejskim. W tym przypadku przepisy o ochronie danych, wymogi przejrzystości i przepisy branżowe stwarzają sytuację, w której wyjaśnialność i identyfikowalność decyzji podejmowanych przez sztuczną inteligencję stanowią nie tylko dobrą praktykę, ale także obowiązek prawny. Dotyczy to zwłaszcza przetwarzania danych osobowych lub podejmowania decyzji algorytmicznych mających istotny wpływ na klientów lub pracowników.

Dostawcy zarządzanych rozwiązań AI, którzy postrzegają zarządzanie jako kluczowy element swojej platformy – a nie moduł dodatkowy – pozycjonują się zatem nie tylko jako partnerzy technologiczni, ale także jako partnerzy ryzyka. Dla sprzedawców detalicznych i producentów dóbr konsumpcyjnych oznacza to możliwość wdrażania sztucznej inteligencji w newralgicznych obszarach bez konieczności tworzenia oddzielnych struktur zarządzania dla każdego indywidualnego rozwiązania.

Strategiczne implikacje dla decydentów: W jaki sposób sprzedawcy detaliczni mogą uprzemysłowić zarządzaną sztuczną inteligencję

Dla decydentów na szczeblu C w branży handlu detalicznego i dóbr konsumpcyjnych połączenie potencjału rynkowego, dojrzałości technologicznej i wyzwań organizacyjnych stawia jasne zadanie strategiczne: sztuczną inteligencję należy przenieść z fazy eksperymentalnej do fazy industrializacji i zarządzania portfelem.

Początkowo polega to na skupieniu się na kilku, wysoce istotnych przypadkach użycia, które mają wyraźny wpływ na wynik finansowy, a które jednocześnie stanowią „kotwice” dla dalszych zastosowań – takich jak optymalizacja promocji handlowych, prognozowanie popytu, analityka sklepowa czy uzgadnianie finansów wspomagane sztuczną inteligencją. Takie przypadki użycia mają wysoki wpływ na przychody, marżę i kapitał obrotowy, a jednocześnie nadają się do budowania możliwości zarządzania danymi i zarządzania, które przynoszą korzyści innym obszarom.

Równocześnie konieczna jest decyzja dotycząca platformy: czy sztuczna inteligencja powinna być budowana wewnętrznie – wraz ze wszystkimi powiązanymi wymaganiami dotyczącymi inżynierii danych, MLOps, zarządzania i operacji – czy też firma powinna polegać na zarządzanym partnerze AI, który zapewnia rozwiązania i infrastrukturę branżową? Odpowiedź zależy od czynników takich jak wielkość firmy, istniejąca wiedza specjalistyczna, tolerancja ryzyka i otoczenie regulacyjne. W wielu przypadkach sensowne będzie podejście hybrydowe, w którym kluczowe, podstawowe możliwości pozostają wewnętrzne, a standardowe przypadki użycia i infrastruktura są wdrażane za pośrednictwem platform takich jak Unframe .

Co najważniejsze, musi być również wbudowana w organizację. Sztuczna inteligencja nie powinna być odizolowana w zespołach zajmujących się analizą danych czy laboratoriach innowacji, ale musi być zintegrowana z całą organizacją: zarządzanie kategoriami, zakupy, logistyka, sprzedaż, finanse i operacje sklepowe – każdy z tych obszarów wymaga jasności co do tego, które zadania są wspierane przez sztuczną inteligencję, w jaki sposób podejmowane i rozliczane są decyzje oraz jak mierzona jest wydajność.

Wreszcie, konieczna jest realistyczna ocena tempa i krzywej uczenia się. Prognozy rynkowe i historie sukcesu pokazują, że sztuczna inteligencja (AI) zyska ogromne znaczenie w handlu detalicznym i branży dóbr konsumpcyjnych w nadchodzących latach. Jednocześnie badania pokazują, że większość firm wciąż ma trudności z osiągnięciem skalowalnej wartości. Zarządzane platformy AI mogą zniwelować tę lukę poprzez konsolidację złożoności technicznej i organizacyjnej, skrócenie czasu do osiągnięcia wartości oraz industrializację zarządzania.

Firmy, które chcą odnieść sukces w branży handlu detalicznego i dóbr konsumpcyjnych w nadchodzących latach – na rynkach USA, charakteryzujących się dużą intensywnością danych i marżą, a także na regulowanych i rozdrobnionych rynkach europejskich – będą musiały postrzegać sztuczną inteligencję nie jako projekt, lecz jako produktywny, zarządzany element swojego łańcucha wartości. Strategiczne pytanie nie brzmi zatem już, czy firmy korzystają z zarządzanej sztucznej inteligencji, ale jak konsekwentnie to robią – i czy osiągają jedynie wzrost wydajności, czy też ustanawiają nową, skoncentrowaną na sztucznej inteligencji logikę biznesową w handlu detalicznym.

Konrad Wolfenstein

Chętnie będę Twoim osobistym doradcą.

skontaktować się ze mną pod Wolfenstein ∂ xpert.digital

zadzwonić pod +49 89 674 804 (Monachium)

LinkedIn
 

Nasze globalne doświadczenie branżowe i biznesowe w zakresie rozwoju biznesu, sprzedaży i marketingu - Zdjęcie: Xpert.Digital

Skupienie się na branży: B2B, digitalizacja (od AI do XR), inżynieria mechaniczna, logistyka, odnawialne źródła energii i przemysł

Więcej na ten temat tutaj:

• Centrum biznesowe Xpert

Centrum tematyczne z przemyśleniami i wiedzą specjalistyczną:

• Platforma wiedzy na temat globalnej i regionalnej gospodarki, innowacji i trendów branżowych
• Zbieranie analiz, impulsów i informacji ogólnych z obszarów, na których się skupiamy
• Miejsce, w którym można zdobyć wiedzę i informacje na temat bieżących wydarzeń w biznesie i technologii
• Centrum tematyczne dla firm, które chcą dowiedzieć się więcej o rynkach, cyfryzacji i innowacjach branżowych