Управляемый ИИ в розничной торговле: от пилотного проекта ИИ до механизма создания ценности для розничной торговли и потребительских товаров.

От маркетинговой шумихи до жесткой инфраструктуры: почему «управляемый ИИ» — это новая основа функционирования розничной торговли и индустрии потребительских товаров.

США против Европы: два принципиально разных пути к доминированию ИИ в розничной торговле.

Долгое время искусственный интеллект в розничной торговле считался вотчиной инновационных отделов: чат-бот здесь, изолированная модель прогнозирования там. Но эта эра несерьёзных пилотных проектов подходит к концу. Учитывая исторически низкую маржу, нестабильные цепочки поставок и фрагментированный ландшафт данных, розничные торговцы и производители товаров повседневного спроса сталкиваются с суровой реальностью: те, кто сегодня просто тестирует ИИ вместо его масштабирования, в среднесрочной перспективе будут финансировать рост своих конкурентов.

Основная проблема для многих компаний заключается не в недостатке данных, а в неспособности достаточно быстро преобразовать их в прибыльные решения. Розничный сектор "богат данными, но беден на принятие решений". Данные о продажах, уровне запасов, информация о картах лояльности клиентов и поведении в интернете хранятся в разрозненных системах, в то время как решения о рекламных акциях, ценообразовании или пополнении запасов часто по-прежнему принимаются на основе интуиции или устаревших электронных таблиц.

Именно здесь концепция «управляемого ИИ» знаменует собой сдвиг парадигмы. Она отходит от представления о том, что каждый проект в области ИИ должен быть трудоемким, масштабным ИТ-проектом. Вместо этого ИИ понимается как промышленная инфраструктура — управляемая платформа, которая интегрирует алгоритмы, управление данными и операционные процессы. Цель больше не состоит в технически захватывающем доказательстве концепции, а в измеримом времени получения результата: решения для сложных проблем, таких как оптимизация торговых расходов или устойчивость цепочки поставок, должны быть продуктивными не за месяцы, а за дни.

В этой статье рассматривается, почему переход к управляемым платформам ИИ (таким как Unframe) становится жизненно важным для выживания отрасли. Мы анализируем, как это может значительно сократить ошибки прогнозирования, почему создание собственных решений на основе ИИ часто становится дорогостоящей ловушкой и как европейские компании могут обеспечить себе конкурентное преимущество перед США, несмотря на строгие правила. Это уже не научная фантастика, а индустриализация интеллекта как новый стандарт создания ценности.

Подходит для:

• Unframe.AI: Управляемые решения в области искусственного интеллекта для потребительских товаров и розничной торговли.

От маркетингового термина до вопроса инфраструктуры: что на самом деле означает «управляемый ИИ» в розничной торговле?

На первый взгляд, термин «управляемый ИИ» кажется очередным модным словом в технологическом маркетинге. Однако для компаний, занимающихся розничной торговлей и потребительскими товарами, он на самом деле описывает глубокий сдвиг: от отдельных пилотных проектов в области ИИ к ИИ как к продуктивному инфраструктурному слою, охватывающему рекламные акции, цепочку поставок, ценообразование, работу магазинов и взаимодействие с клиентами.

По сути, все сводится к трем характеристикам, которые отличают шумиху от измеримой добавленной стоимости:

• Во-первых, ИИ понимается как управляемая платформа, а не как проект. Вместо того чтобы создавать новую команду для проверки концепции для каждого вопроса, создается единый слой ИИ, объединяющий данные, модели, управление и интеграцию, который можно повторно использовать для различных сценариев применения.
• Во-вторых, все большее значение приобретает скорость получения результатов. Традиционный подход «месяцы до появления первого продуктивного решения» вряд ли жизнеспособен, учитывая текущие рыночные условия и конкурентную среду в розничной торговле. Платформы, предоставляющие отраслевые компоненты — например, для оптимизации торговых акций, прогнозирования спроса или аналитики магазинов — позволяют создавать решения за дни, а не за месяцы, поскольку 70–80 процентов логики уже предварительно разработано и требует лишь сопоставления с отдельными данными и процессами.
• В-третьих, «управляемое» — это больше, чем просто эксплуатация. Оно включает в себя непрерывный мониторинг, переобучение, оптимизацию производительности, обеспечение безопасности и соответствия нормативным требованиям, а также интеграцию в существующие рабочие процессы и системы авторизации. Для лиц, принимающих решения, ключевым моментом является то, что экономическую ценность решения определяет не его отдельная модель, а гарантированное, поддающееся аудиту поведение всего решения в целом.

Для таких поставщиков, как Unframe, позиционирующих себя как управляемая платформа ИИ для розничной торговли и потребительских товаров, этот сдвиг является именно тем рычагом, который они используют: они решают проблемы структурного масштабирования, с которыми в настоящее время борется большинство компаний, и сочетают их с экономической логикой многократно используемых, специализированных решений.

Структурная дилемма торговли: избыток данных, недостаток возможностей для принятия решений.

Почему потребность в управляемых решениях на основе ИИ в розничной торговле так высока? С экономической точки зрения, в этом секторе сходятся три взаимосвязанных процесса, усиливающих друг друга.

• Во-первых, розничные продавцы и производители товаров повседневного спроса сталкиваются с исторически большим объемом данных в сочетании с фрагментированными системными ландшафтами. Данные о продажах, ценах, запасах, кампаниях, программах лояльности и онлайн-взаимодействиях хранятся в отдельных системах, часто представляющих собой комбинации ERP, POS, CRM, хранилищ данных, платформ электронной коммерции и субсчетов на основе Excel, которые развивались на протяжении десятилетий. Анализы показывают, что многие европейские розничные продавцы используют множество плохо интегрированных хранилищ данных по разным каналам и странам, что серьезно препятствует формированию единого представления о клиентах, запасах и прибыли.
• Во-вторых, ожидания клиентов растут значительно быстрее, чем внутренние возможности компаний. Текущие исследования показывают, что все большая доля потребителей уже активно интегрирует ИИ в свой процесс покупок — например, для вдохновения, сравнения товаров или персонализации. В то же время, традиционная розничная торговля остается крайне важной: более трети опрошенных потребителей по-прежнему предпочитают совершать покупки в физических магазинах, отчасти потому, что они хотят увидеть и попробовать товары и ценят непосредственное ощущение обладания ими. Это усиливает давление на возможности омниканальной торговли: клиенты ожидают единообразного взаимодействия во всех приложениях, на веб-сайтах, в социальных сетях, на торговых площадках и в физических магазинах.
• Во-третьих, отрасль находится под постоянным давлением на маржу. Рост затрат на персонал, аренду и логистику совпадает с чувствительностью к ценам и высокой прозрачностью благодаря платформам сравнения цен. Возможности для отказа от повышения эффективности минимальны. Поэтому ИИ рассматривается не как приятный инновационный проект, а все чаще как ключевой инструмент для повышения точности прогнозирования, оборачиваемости запасов, эффективности торговых операций и средней стоимости заказа.

Результат: Многие ритейлеры отмечают фундаментальный недостаток – отсутствие последовательного, достоверного и всестороннего представления о клиентах, запасах и прибыльности по всем каналам и партнерам. Сочетание фрагментированных данных, исторически сложившихся процессов и разрозненных ИТ-проектов приводит к тому, что ритейлеры работают с огромным объемом данных, но имеют ограниченные возможности для принятия решений. Именно здесь на помощь приходит концепция платформы управляемого ИИ: решение обещают не отдельные алгоритмы, а архитектура, которая объединяет данные, координирует модели и преобразует рекомендации по принятию решений в действенные рабочие процессы.

Почему так много инициатив в области ИИ терпят неудачу в розничной торговле — и что отличает «ИИ, который действительно работает».

Многие члены советов директоров и ИТ-директора в розничном секторе оглядываются на несколько лет инвестиций в ИИ, которые, однако, не привели к ощутимым улучшениям результатов. Крупные консалтинговые исследования показывают, что лишь около четверти компаний способны масштабировать инициативы в области ИИ за пределы пилотных проектов и получить существенную выгоду, в то время как примерно три четверти еще не достигли ощутимой окупаемости инвестиций. Анализ первопричин заслуживает внимания: около 70 процентов проблем кроются не в технологиях, а в процессах, организации и управлении.

В контексте розничной торговли это означает следующее: узкое место редко кроется в качестве алгоритма прогнозирования спроса, а скорее в таких проблемах, как:

• Отсутствие сквозной ответственности за сценарии использования (между ИТ-отделом, бизнес-подразделением, отделом анализа данных и отделом контроля).
• Неясные обязанности и качество данных.
• Недостатки в управлении изменениями в отделах продаж, закупок, финансов и работы магазинов.
• Логика проекта, оптимизированная для прототипов, а не для выполнения и масштабируемости.

Упомянутые в оригинальном тексте цифры — высокая доля лиц, принимающих решения, не имеющих полного представления о данных о клиентах, компании, не уверенные в своей способности масштабировать ИИ в масштабах всей компании, и организации, не способные выйти за рамки экспериментальных разработок, — точно отражают эту закономерность. Они согласуются с общими выводами о том, что, хотя персонализация и ИИ признаны ключевыми факторами роста, лишь меньшинство компаний внедрило эти возможности в различных подразделениях и странах.

Таким образом, «реально работающий ИИ» отличается не столько сенсационными инновационными моделями, сколько последовательной логикой индустриализации:

• Решения на основе искусственного интеллекта прочно интегрированы в основные процессы (например, планирование рекламных акций, пополнение запасов, оценка поставщиков), а не используются в качестве отдельного аналитического инструмента.
• Результатом работы являются ориентированные на действия (например, конкретные планы действий, рекомендации по ценам, предложения по заказу), а также возможность редактирования и отслеживания в существующих системах.
• Результаты поддаются объяснению и аудиту – это крайне важно для финансовой сферы, аудита, соблюдения нормативных требований и требований регулирования, особенно в Европе.
• Платформа занимается мониторингом, измерением производительности, переобучением и управлением, вместо того чтобы организовывать эти процессы в рамках отдельных проектов.

Управляемые платформы искусственного интеллекта реализуют эту логику технически и организационно. Для ритейлеров ключевое отличие заключается в следующем: вместо того, чтобы каждый раз мобилизовывать новую команду, растущий портфель приложений ИИ работает на одной платформе с общими моделями данных, ролями, политиками и интеграцией в существующий стек.

Платформа вместо лоскутного одеяла: экономика управляемого стека ИИ.

Многие розничные продавцы и производители потребительских товаров получили свой первоначальный опыт в области ИИ, используя точечные решения — системы рекомендаций в электронной коммерции, автономные прогнозы спроса в цепочке поставок, чат-боты для обслуживания клиентов. Хотя эти отдельные решения приносят локальные преимущества, они одновременно создают невидимый технический долг: множество моделей, конвейеров данных, концепций контроля доступа и механизмов мониторинга, которые необходимо поддерживать параллельно.

С экономической точки зрения, существует множество аргументов в пользу объединения этой сферы в единую управляемую систему искусственного интеллекта:

• Во-первых, снижаются предельные издержки на каждый дополнительный вариант использования. Первоначальные инвестиции в интеграцию данных, управление идентификацией и доступом, мониторинг и соответствие нормативным требованиям окупаются во многих случаях использования. Значительно сокращаются дополнительные усилия для разработки дальнейших решений, таких как расширение оптимизации продвижения за счет включения обнаружения аномалий в цепочке поставок с поддержкой ИИ.
• Во-вторых, создается уровень управления, который делает риски управляемыми. Вместо десяти различных моделей, работающих с разными версиями данных и нечеткими обязанностями, существует центральный орган, который контролирует качество данных, права доступа, журналы аудита и обработку инцидентов. Для европейских компаний со строгими требованиями к защите данных и регуляторным давлением это часто является важнейшим критерием приемлемости.
• В-третьих, интеграция становится преимуществом, а не препятствием. Управляемый подход к ИИ, специально разработанный для широкой интеграции — «Любое SaaS, любой API, любая база данных, любой файл» — решает основную проблему разнородных розничных сред: устаревшие ERP-системы, отраслевые решения, собственные хранилища данных, облачные сервисы и локальные процессы Excel. Для бизнес-подразделений это означает, что решения на основе ИИ появляются там, где уже ведется работа — в системе продвижения товаров, на портале поставщиков, в панели управления магазина — вместо того, чтобы требовать создания новых интерфейсов.
• В-четвертых, открывается новый путь финансирования, ориентированный на операционные затраты. Вместо того чтобы нести высокие индивидуальные капитальные затраты на разовые проекты в области ИИ, компании могут выбирать модели использования, которые более тесно связывают затраты с внедрением и вкладом в создание ценности. Это особенно привлекательно на нестабильных рынках, где инвестиционные бюджеты жестко контролируются.

Для таких поставщиков, как Unframe , такая ориентация на платформу означает, что они конкурируют не столько с отдельными инструментами, сколько с вопросом о том, кто станет доминирующим координатором ИИ в сфере розничной торговли и товаров повседневного спроса — подобно крупным облачным платформам в секторе инфраструктуры.

Управляемая платформа ИИ — Изображение: Xpert.Digital

Здесь вы узнаете, как ваша компания может быстро, безопасно и без высоких барьеров для входа внедрять индивидуальные решения на основе ИИ.

Управляемая платформа ИИ — это ваш комплексный и простой в использовании пакет решений для искусственного интеллекта. Вместо того, чтобы разбираться со сложными технологиями, дорогостоящей инфраструктурой и длительными процессами разработки, вы получаете готовое решение, адаптированное под ваши потребности, от специализированного партнера — часто в течение нескольких дней.

Краткий обзор основных преимуществ:

⚡ Быстрое внедрение: от идеи до внедрения в эксплуатацию — всего за несколько дней, а не месяцев. Мы предлагаем практичные решения, которые приносят мгновенную пользу.

🔒 Максимальная безопасность данных: Ваши конфиденциальные данные остаются у вас. Мы гарантируем безопасную и соответствующую требованиям обработку данных без передачи третьим лицам.

💸 Отсутствие финансового риска: вы платите только за результат. Высокие первоначальные вложения в оборудование, программное обеспечение или персонал полностью исключены.

🎯 Сосредоточьтесь на своей основной деятельности: сосредоточьтесь на том, что у вас получается лучше всего. Мы возьмём на себя всю техническую реализацию, эксплуатацию и обслуживание вашего ИИ-решения.

📈 Перспективность и масштабируемость: ваш ИИ растёт вместе с вами. Мы обеспечиваем постоянную оптимизацию и масштабируемость, а также гибко адаптируем модели к новым требованиям.

Подробнее об этом здесь:

• Управляемая платформа ИИ

Акции и ценообразование как рычаг для получения прибыли: оптимизация торговых расходов с помощью ИИ.

Решения о продвижении и ценообразовании являются одними из наиболее значимых экономических рычагов в розничной торговле и производстве потребительских товаров – и зачастую характеризуются ручными, исторически сложившимися процессами. Бюджеты на торговые расходы в крупных компаниях, производящих товары повседневного спроса, достигают двузначных процентов от продаж; поэтому даже небольшие улучшения в эффективности и точности оказывают огромное влияние на прибыль до вычета процентов и налогов (EBIT) и денежный поток.

Исследования использования ИИ в секторе потребительских товаров показывают, что применение ИИ, и в частности генеративного ИИ, в маркетинге, исследованиях и разработках, а также управлении цепочками поставок уже широко распространено: около двух третей мировых компаний, производящих потребительские товары, используют инструменты генеративного ИИ, и еще больше компаний планируют соответствующие бюджеты. Анализы показывают, что ИИ может увеличить рентабельность маркетинговых инвестиций примерно на 30 процентов, снизить ошибки прогнозирования до 65 процентов и повысить эффективность процессов цепочки поставок примерно на 20 процентов. В контексте рекламных акций это означает более целенаправленную механику кампаний, более точные прогнозы объемов продаж и роста, меньшее количество случаев отсутствия товаров на складе и более эффективное распределение бюджета.

В области докторантуры разрабатываются специализированные решения на основе управляемого искусственного интеллекта, направленные на индустриализацию всего жизненного цикла:

• Централизация отзывов дилеров, исторических данных о рекламных акциях, данных о продажах и финансовых показателях в единую согласованную модель данных.
• Автоматизированная проверка входных данных для рекламных кампаний (например, условий, продолжительности, каналов) с использованием наборов правил и обнаружения аномалий на основе машинного обучения.
• Моделирование сценариев роста и прибыльности на уровне отдельных товарных позиций, клиентов и каналов сбыта.
• Автоматизированное формирование предложений и сравнение сценариев для категорийных менеджеров и команд по работе с ключевыми клиентами.
• Непрерывная обратная связь с фактическими данными для постоянного совершенствования моделей.

Эффекты, упомянутые в исходном примере — сокращение времени цикла с дней до минут и экономия десятков миллионов на торговых расходах — экономически оправданы, если учесть, что крупные компании, производящие товары повседневного спроса, ежегодно инвестируют миллиарды в торговые акции и условия. Даже оптимизация в пределах нескольких процентов может привести к значительной экономии без ущерба для роста.

Между США и Европой существуют различия: в США механизмы продвижения и скидок в значительной степени зависят от национальных сетей и сложных программ лояльности; глубина данных по каждому клиенту часто больше, и наблюдается большая готовность к проведению агрессивных экспериментов по ценообразованию и персонализации. В Европе, с другой стороны, все больше внимания уделяется согласованию персонализации с защитой данных и справедливостью; в то же время розничная торговля более фрагментирована, с множеством форматов и специфическими особенностями каждой страны. Управляемые решения на основе ИИ должны учитывать эти различия — от источников данных и регулирования до различной логики KPI.

Устойчивые цепочки поставок и управление поставщиками: от реагирования на чрезвычайные ситуации до предиктивного управления.

Из-за геополитической напряженности, нестабильного спроса, требований устойчивого развития и растущих ожиданий потребителей цепочки поставок в розничном секторе становятся все более сложными. Традиционные подходы к планированию достигают своих пределов; ошибки в расчетах быстро приводят к избытку запасов, списанию товаров или их отсутствию на складе.

Сравнительные исследования показывают, что применение ИИ может значительно сократить ошибки прогнозирования и заметно повысить эффективность процессов в цепочке поставок – например, за счет сокращения ошибок прогнозирования до двух третей и повышения эффективности цепочки поставок примерно на одну пятую. Для розничных продавцов это означает: меньший страховой запас, более эффективное использование складских площадей, меньшие объемы замороженного оборотного капитала и более высокую доступность товаров.

Управляемые решения на основе искусственного интеллекта для управления цепочками поставок и поставщиками обычно включают в себя несколько компонентов:

• Прогнозы спроса, учитывающие не только исторические данные о продажах, но и рекламные акции, погодные условия, события, деятельность конкурентов и сигналы из онлайн-пространства.
• Выявление аномалий в цепочке поставок, обеспечивающее раннее предупреждение о превышении спроса, задержках поставок, узких местах в производственных мощностях или проблемах с качеством.
• Система закупок и аналитики поставщиков на основе искусственного интеллекта, которая оценивает поставщиков по таким критериям, как производительность, риски, экологичность и соответствие требованиям.
• Автоматизированные рабочие процессы для документов, сертификатов, аудиторских проверок и управления контрактами.

Экономическая логика очевидна: каждый день более раннего выявления надвигающегося дефицита или избытка товаров расширяет возможности для действий и снижает затраты. В мире, где риски в цепочке поставок напрямую влияют на восприятие бренда и лояльность клиентов, предиктивное управление становится стратегическим конкурентным преимуществом.

Региональные различия обуславливают необходимость управляемого ИИ: в Европе нормативные инициативы, такие как законы о цепочках поставок и устойчивом развитии, способствуют большей прозрачности и документированию, что поддерживает аналитику поставщиков и соответствия требованиям с помощью ИИ. В США, с другой стороны, на первый план выходят гибкость, скорость и экономическая эффективность; здесь доминируют такие сценарии использования, как динамическое распределение запасов, многоканальное выполнение заказов и логистика в тот же день. Подход к управляемому ИИ, способный обслуживать оба мира, значительно расширяет потенциальный рынок.

Персонализация и улучшение клиентского опыта в рамках омниканальной модели: повышение пожизненной ценности клиента вместо увеличения рекламного давления.

Потребление не просто переходит «из офлайна в онлайн», а скорее превращается в гибридные модели взаимодействия с клиентами. Современные исследования в сфере розничной торговли показывают, что значительная часть потребителей уже активно использует ИИ для планирования и совершения покупок, и более половины из них готовы к использованию ИИ в будущем. В то же время многие клиенты ожидают возможности взаимодействовать с брендами и розничными продавцами через множество точек контакта — социальные сети, приложения, маркетплейсы, физические магазины — и при этом получать единообразный опыт.

В то же время, физическая розничная торговля остается актуальной: все большая часть респондентов предпочитает обычные магазины покупкам исключительно в цифровом формате, особенно потому, что они хотят увидеть, потрогать, примерить и сразу же забрать товары домой. Для ритейлеров это означает, что персонализация не должна ограничиваться электронной коммерцией, а должна учитываться во всех каналах — от персонализированных предложений в приложениях и цифровых помощников в магазинах до индивидуального взаимодействия с клиентом на кассе.

Персонализация на основе искусственного интеллекта для всех каналов взаимодействия направлена ​​именно на это: она собирает данные о поведении клиентов из онлайн-каналов, данные о транзакциях из POS-систем, информацию о программах лояльности и, где это применимо, внешние сигналы, и преобразует эти данные в конкретные рекомендации, контент и предложения для каждого клиента, канала и контекста. В отличие от традиционных наборов правил, современные модели ИИ способны распознавать закономерности, ускользающие от внимания аналитиков-людей, такие как комбинации продуктов, времени, каналов и ценовых диапазонов.

С экономической точки зрения это приводит к увеличению средней стоимости заказа, повышению коэффициента конверсии, снижению оттока клиентов и увеличению частоты повторных покупок. Исследования в секторах розничной торговли и товаров повседневного спроса показывают, что компании, использующие персонализацию на основе ИИ, добиваются значительного увеличения выручки на одного клиента; персонализация является одним из важнейших факторов, определяющих ценность ИИ для компаний, производящих потребительские товары и осуществляющих розничную торговлю.

В этом отношении между США и Европой существуют явные различия: в США потребители традиционно более охотно делятся данными в обмен на персонализированные предложения и удобство; экосистемы лояльности крупных сетей генерируют обширные, индивидуализированные наборы данных. В Европе, с другой стороны, правила защиты данных и в целом более скептическое отношение определяют возможности и ограничения персонализации на основе данных. Поэтому управляемые платформы ИИ, стремящиеся к успеху в Европе, должны работать иначе не только технически, но и с точки зрения регулирования и коммуникации: более строгая минимизация данных, акцент на прозрачности, конфиденциальность на этапе проектирования и обработка данных на собственных серверах или в ЕС.

«Умные» магазины и автономные торговые пространства: возрождение розничной торговли.

Хотя в последние годы многие дискуссии были посвящены росту онлайн-торговли, сейчас ясно, что физические магазины остаются важнейшим каналом продаж и одновременно являются полигоном для тестирования новых решений на основе искусственного интеллекта. Ритейлеры по-прежнему видят большие возможности для роста в обычных магазинах и используют ИИ для раскрытия этого потенциала.

Ключевым направлением является аналитика магазинов на основе искусственного интеллекта. Текущие исследования в розничном секторе показывают, что значительная часть компаний уже использует ИИ для аналитики и получения информации о магазинах – зачастую в качестве основного варианта применения в офлайн-торговле. Используя компьютерное зрение, данные с датчиков и прогностические модели, ритейлеры оптимизируют планировку магазинов, презентацию товаров, график работы персонала и пополнение запасов. Преимущества варьируются от повышения производительности торгового зала и сокращения времени ожидания до улучшения доступности товаров.

Вторая область — сокращение потерь от краж и мошенничества. Розничные торговцы и компании, производящие товары повседневного спроса, используют ИИ для выявления аномалий на кассах самообслуживания, в потоке товаров и при возврате товаров, тем самым ограничивая потери. Учитывая, что глобальные потери от краж исчисляются сотнями миллиардов долларов, это представляет собой значительный экономический рычаг.

В-третьих, ритейлеры экспериментируют с автономными и «беспрепятственными» процессами покупок – например, магазинами, где покупатели могут взять товары и уйти, не оплачивая их традиционным способом; выставление счетов и идентификация обрабатываются в фоновом режиме с помощью датчиков и искусственного интеллекта. В Европе, например, крупная французская сеть продемонстрировала с помощью магазина, работающего на основе ИИ и предлагающего «покупку за 10 секунд, оплату за 10 секунд», что подобные концепции жизнеспособны и на строго регулируемых рынках.

Управляемые платформы искусственного интеллекта, объединяющие аналитику магазинов, мониторинг запасов в режиме реального времени, обнаружение потерь и автономные процессы оформления покупок, не только решают проблемы эффективности, но и переосмысливают опыт покупок в магазине. Это открывает перед ритейлерами двойную возможность: они могут повысить экономическую привлекательность своих торговых площадей, одновременно создавая дифференцированный клиентский опыт, который определяется не только ценой.

Интеграция в сложные ИТ-инфраструктуры: почему открытая взаимосвязь является сильным конкурентным преимуществом.

В теории трансформация с помощью ИИ часто кажется простой; на практике же она терпит неудачу из-за основных принципов интеграции. Крупные розничные компании используют исторически сложившиеся ИТ-инфраструктуры с разрозненными ERP-системами, бэкэндами филиалов, POS-системами, платформами электронной коммерции, хранилищами данных и специализированными приложениями — часто распределенными по разным странам и форматам.

Управляемый подход к искусственному интеллекту, последовательно ориентированный на интеграцию — то есть поддерживающий подключение к любой SaaS-системе, API, базам данных и файлам, — создает здесь структурное преимущество. Это связано с тем, что он снижает три ключевых фактора затрат:

Во-первых, трудозатраты на интеграцию в рамках каждого проекта снижаются, поскольку вместо того, чтобы каждый раз начинать с нуля, можно использовать многократно применяемые коннекторы и шаблоны интеграции. Это имеет большое экономическое значение для розничных компаний, которые хотят решить несколько десятков задач по использованию ИИ в цепочке создания стоимости.

Во-вторых, снижается риск «теневых ИТ-проектов». Когда подразделения знают, что платформа может подключать их предпочтительные инструменты и источники данных, уменьшается соблазн внедрять внешние, изолированные решения, которые впоследствии можно будет интегрировать в общую архитектуру только со значительными усилиями.

В-третьих, это повышает гибкость в условиях будущих изменений. Новые SaaS-приложения, источники данных или облачные платформы могут быть интегрированы быстрее без необходимости перепроектирования уровня ИИ. Это особенно важно на рынке США с его быстрыми темпами инноваций, а также все чаще в Европе с растущим внедрением облачных технологий.

Для таких поставщиков, как Unframe, которые заявляют о возможностях интеграции как о своем ключевом преимуществе, это важное отличие от нишевых решений. Крайне важно, чтобы платформа не только обеспечивала техническую связь, но и создавала семантические мосты: общие модели данных, унифицированные идентификаторы и роли, а также согласованную бизнес-логику.

Рыночный потенциал до 2030 года и далее: масштабы и динамика роста.

Для оценки экономической значимости управляемого ИИ в коммерции целесообразно рассмотреть рыночные прогнозы в отношении ИИ в розничной торговле и секторе потребительских товаров.

По оценкам, глобальный рынок ИИ в розничной торговле в настоящее время составляет от нескольких миллиардов до нескольких десятков миллиардов долларов, с очень высокими темпами ежегодного роста. Различные анализы прогнозируют объем рынка в диапазоне от нескольких сотен до нескольких десятков миллиардов долларов к 2024/2025 годам и прогнозируют рост до нескольких десятков миллиардов долларов к 2030 году и более 40 миллиардов долларов к началу 2030-х годов, с темпами ежегодного роста от 20 до более 30 процентов. Общий знаменатель: ИИ в розничной торговле превращается из нишевого рынка в основной рынок, который, как ожидается, в течение десятилетия многократно увеличится в размерах.

В Европе рынок ИИ в розничной торговле в настоящее время оценивается в несколько миллиардов долларов США, а ожидаемый рост к 2030 году и далее достигнет средних и высоких однозначных миллиардов долларов. Согласно прогнозам, к началу 2030-х годов Европа может занять примерно 15-20 процентов мирового рынка. Драйверами роста здесь являются прежде всего цифровизация, расширение омниканальной торговли, персонализация и повышение эффективности – замедление, но также качественное формирование этого роста обусловлено требованиями к защите данных и соблюдению нормативных требований.

Параллельно с этим формируется еще более динамично развивающийся субрынок: генеративный ИИ в розничной торговле. По оценкам, объем этого рынка к середине 2020-х годов составит несколько миллиардов долларов и может вырасти до десятков миллиардов долларов к середине 2030-х годов, при этом ежегодные темпы роста превысят 30 процентов. Только в США прогнозируется, что объем рынка генеративного ИИ в розничной торговле увеличится с нескольких миллионов долларов в середине 2020-х годов до нескольких миллиардов долларов к середине 2030-х годов.

Аналогичная динамика наблюдается и в сегменте потребительских товаров: рынок ИИ в потребительских товарах оценивается в несколько миллиардов долларов США, с ожидаемыми темпами роста около 30 процентов в год и потенциальным объемом в диапазоне средних двузначных миллиардов к концу десятилетия.

Эти данные показывают, что потенциальный рынок управляемых платформ ИИ в розничной торговле и секторе товаров повседневного спроса включает в себя не только лицензии на программное обеспечение ИИ, но и услуги по интеграции, обработке данных, управлению и операционному обслуживанию. Даже если лишь часть прогнозируемых расходов на ИИ будет направлена ​​через управляемые платформы, это представляет собой многолетний рынок роста, оцениваемый в миллиарды долларов.

Вступает в игру и другая точка зрения: некоторые анализы показывают, что к 2030 году агенты ИИ могут влиять или напрямую контролировать двузначный процент онлайн-продаж в американской электронной коммерции. Если значительная часть роста цифровых продаж будет управляться системами на базе ИИ, то для ритейлеров главный вопрос уже не в том, стоит ли инвестировать в ИИ, а в том, кто контролирует эти агентные системы — внутренние команды или внешние поставщики платформ.

США против Европы: два разных пути к одной и той же цели в области искусственного интеллекта.

Несмотря на то, что искусственный интеллект приобретает все большее значение в мировой торговле, исходные условия и траектории развития значительно различаются между США и Европой.

В США розничный рынок более концентрирован, крупные национальные сети и платформы обладают огромными массивами данных и инвестиционными бюджетами. Наблюдается высокая готовность к агрессивным инвестициям в новые технологии и быстрому масштабированию экспериментов. Исследования показывают, что очень большая доля розничных и потребительских компаний уже оценивает или использует ИИ, что высокий процент сообщает о положительном влиянии на выручку и затраты, и что подавляющее большинство планирует еще больше увеличить свои инвестиции в ИИ в ближайшие годы. Генеративный ИИ уже широко рассматривается в США как инструмент для улучшения клиентского опыта, маркетинга, ценообразования и повышения внутренней эффективности.

В Европе рынок более фрагментирован, с большим количеством форматов, региональных сетей и различными нормативными рамками. Защита данных и суверенитет данных играют значительно большую роль, как и требования к прозрачности, объяснимости и справедливости систем искусственного интеллекта. В то же время европейские ритейлеры сообщают об интенсивном использовании ИИ — особенно в аналитике магазинов, персонализации и управлении цепочками поставок — при этом особенно важную роль играют традиционные розничные магазины.

Эти различия имеют прямые последствия для поставщиков управляемых услуг в области искусственного интеллекта:

– В США ключевыми факторами являются скорость, масштабируемость и инновации. Платформы, обеспечивающие быструю окупаемость инвестиций в сочетании с высокой гибкостью и возможностью работы в мультиоблачной среде, востребованы на рынке, готовом к значительным первоначальным инвестициям, при условии, что предлагаемая ценность представляется убедительной.

– В Европе решающее значение имеют контролируемость, соответствие требованиям и глубина интеграции. Платформы должны продемонстрировать, что они гарантируют суверенитет данных, региональное хранение, соответствие GDPR, возможность аудита и надежное управление, не подавляя при этом чрезмерно инновации.

В то же время рынки сближаются: европейские ритейлеры осознают необходимость ускорения темпов инноваций, а американские компании все чаще признают важность конфиденциальности данных, прозрачности и ответственного использования ИИ. Поэтому управляемые платформы ИИ, которые учитывают оба аспекта — быстрые, гибкие решения с высоким уровнем управления и соответствия требованиям — имеют наилучшие шансы закрепиться в обоих регионах.

Экономические обоснования проектов и логика финансирования: от проекта к созданию постоянной ценности.

Для лиц, принимающих решения в розничной торговле и сфере потребительских товаров, возникает вопрос: как можно конкретно измерить экономическую ценность управляемого ИИ, выходя за рамки общих прогнозов роста?

На уровне конкретных сценариев использования сравнительные исследования показывают, что решения на основе ИИ могут значительно повысить рентабельность инвестиций в таких областях, как маркетинг и ценообразование, резко сократить ошибки прогнозирования при планировании спроса и значительно повысить эффективность цепочки поставок. Если к этому добавить отраслевые исследования, сообщающие о том, что высокий процент компаний в розничном секторе добился увеличения выручки и сокращения затрат за счет использования ИИ, вырисовывается единая картина: ИИ — это не дополнительный инструмент, а скорее рычаг для улучшения основных финансовых показателей.

Проблема заключается не столько в теоретическом потенциале, сколько в его практической реализации на уровне портфеля. Управляемые платформы искусственного интеллекта обеспечивают поддержку на трех уровнях:

Во-первых, они позволяют стандартизировать логику обоснования бизнес-кейсов для всех вариантов использования. Вместо оценки каждого варианта использования по отдельности, можно создавать систематические модели анализа затрат и выгод для таких категорий, как рекламные акции, цепочка поставок, управление магазинами или персонализация, каждая из которых основана на отраслевых данных, ключевых показателях эффективности конкретной компании и эмпирических данных.

Во-вторых, они позволяют постепенно масштабировать инвестиции. Начиная с конкретного, высокодоходного варианта использования — например, планирования рекламных акций с использованием ИИ или анализа данных о магазинах — платформу можно последовательно расширять, включая другие варианты использования, без потери первоначальных инвестиций. Общая рентабельность инвестиций повышается по мере того, как на одной и той же инфраструктуре создается больше вариантов использования.

Во-третьих, они поддерживают альтернативные модели финансирования. Модели ценообразования, основанные на использовании, модели, основанные на успехе, или гибридные подходы снижают барьер для входа на рынок, перекладывают часть риска на поставщика и более тесно связывают платежи с реальными выгодами. Для таких поставщиков, как Unframe , это означает, что сильные примеры успешных проектов — такие как значительная экономия на торговых операциях или резкое сокращение трудозатрат на ручные исследования для финансовой сверки — не только служат маркетинговым аргументом, но и формируют основу для новых моделей ценообразования, основанных на ценности.

С экономической точки зрения, управляемый ИИ смещает акцент в обсуждении с вопроса «Сколько стоит проект в области ИИ?» на вопрос «Какие повторяющиеся потоки ценности генерирует платформа ИИ с течением времени и как они распределяются между розничными продавцами, производителями и поставщиками платформ?».

Управление, объяснимость и риски: почему «управляемый» — это больше, чем просто операционная деятельность.

Часто недооцениваемым аспектом управляемого ИИ в розничной торговле является управление и риски. Решения на основе ИИ, влияющие на ценообразование, механизмы продвижения, запасы, планировку магазинов, а также решения по кредитованию и борьбе с мошенничеством, оказывают прямое воздействие на продажи, маржу, соответствие нормативным требованиям и репутацию. Таким образом, разница между инструментом ИИ и управляемой платформой ИИ заключается не только в пользовательском интерфейсе, но и в глубине механизмов контроля.

Крупные исследования по внедрению ИИ подчеркивают, что большинство проблем кроется в человеческом и организационном аспектах: роли, обязанности, готовность к изменениям, обучение и структуры управления. Управляемая платформа ИИ со встроенной системой управления — включающая модели ролей и прав, четкие процедуры утверждения, журналы аудита, межмодельные политики и мониторинг — снижает риск неконтролируемого и неотслеживаемого проникновения решений ИИ в повседневную деятельность.

Это особенно актуально для европейского рынка. Здесь правила защиты данных, требования к прозрачности и отраслевые нормы создают ситуацию, в которой объяснимость и отслеживаемость решений ИИ являются не только передовой практикой, но и юридическим обязательством. Это особенно важно в случаях обработки персональных данных или принятия алгоритмических решений, оказывающих существенное влияние на клиентов или сотрудников.

Поставщики управляемых решений в области ИИ, которые рассматривают управление как ключевой компонент своей платформы, а не как дополнительный модуль, позиционируют себя не только как технологических партнеров, но и как партнеров по управлению рисками. Для розничных продавцов и производителей потребительских товаров это означает возможность внедрения ИИ в чувствительных областях без необходимости создания отдельных структур управления для каждого отдельного решения.

Стратегические последствия для лиц, принимающих решения: как ритейлеры могут внедрить управляемый ИИ в промышленном масштабе

Для руководителей высшего звена в розничной торговле и производстве потребительских товаров сочетание рыночного потенциала, технологической зрелости и организационных проблем приводит к четкой стратегической задаче: искусственный интеллект необходимо перевести из фазы экспериментов в фазу индустриализации и управления портфелем разработок.

На начальном этапе это предполагает сосредоточение внимания на нескольких наиболее актуальных сценариях использования с четким влиянием на прибыль и убытки, которые также служат «якорями» для дальнейших приложений, таких как оптимизация торговых акций, прогнозирование спроса, аналитика магазинов или сверка финансовых данных с использованием ИИ. Такие сценарии использования оказывают значительное влияние на выручку, маржу и оборотный капитал, и одновременно подходят для создания возможностей управления данными и контроля, которые приносят пользу другим областям.

Параллельно необходимо принять решение о платформе: следует ли разрабатывать ИИ собственными силами — со всеми сопутствующими требованиями к проектированию данных, MLOps, управлению и операциям — или же компании следует полагаться на партнера по управлению ИИ, который предоставляет отраслевые решения и инфраструктуру? Ответ зависит от таких факторов, как размер компании, существующий опыт, допустимый уровень риска и нормативно-правовая среда. Во многих случаях целесообразен гибридный подход, при котором критически важные основные возможности остаются внутри компании, а стандартные сценарии использования и инфраструктура реализуются с помощью таких платформ, как Unframe .

Крайне важно, чтобы ИИ был интегрирован в структуру организации. ИИ не должен быть изолирован в группах специалистов по анализу данных или инновационных лабораториях, а должен быть внедрен в линейную организацию: управление категориями товаров, закупки, логистика, продажи, финансы и управление магазинами — все эти подразделения должны четко понимать, какие задачи поддерживаются ИИ, как принимаются и учитываются решения и как измеряется эффективность.

Наконец, необходима реалистичная оценка темпов развития и кривой обучения. Рыночные прогнозы и истории успеха показывают, что в ближайшие годы ИИ приобретет огромное значение в розничной торговле и индустрии потребительских товаров. В то же время исследования показывают, что большинство компаний в настоящее время все еще испытывают трудности с получением масштабируемой выгоды. Управляемые платформы ИИ могут сократить этот разрыв за счет консолидации технической и организационной сложности, сокращения времени получения выгоды и индустриализации управления.

Компании, стремящиеся к успеху в розничной торговле и производстве потребительских товаров в ближайшие годы — как на рынках США, где большое значение придается данным и прибыли, так и на регулируемых и фрагментированных рынках Европы — должны будут воспринимать ИИ не как проект, а как продуктивный, управляемый слой своей цепочки создания стоимости. Таким образом, стратегический вопрос заключается уже не в том, используют ли компании управляемый ИИ, а в том, насколько последовательно они это делают — и добиваются ли они лишь повышения эффективности или же создают новые, ориентированные на ИИ бизнес-логики в розничной торговле.

Konrad Wolfenstein

Буду рад стать вашим личным консультантом.

связаться со мной под Wolfenstein ∂ xpert.Digital

позвоните мне под +49 89 674 804 (Мюнхен)

LinkedIn
 

Наша глобальная отраслевая и деловая экспертиза в области развития бизнеса, продаж и маркетинга - Изображение: Xpert.Digital

Отраслевые направления: B2B, цифровизация (от искусственного интеллекта до расширенной реальности), машиностроение, логистика, возобновляемые источники энергии и промышленность

Подробнее об этом здесь:

• Xpert Business Hub

Тематический центр с идеями и опытом:

• Платформа знаний о мировой и региональной экономике, инновациях и отраслевых тенденциях
• Сбор анализов, импульсов и справочной информации из наших приоритетных направлений
• Место для получения экспертных знаний и информации о текущих событиях в бизнесе и технологиях
• Тематический центр для компаний, желающих узнать больше о рынках, цифровизации и отраслевых инновациях