Perakendede Yönetilen Yapay Zeka: Yapay Zeka Pilot Uygulamasından Perakende ve Tüketim Malları İçin Değer Yaratma Motoruna

Pazarlama abartısından somut altyapıya: "Yönetilen Yapay Zeka" neden perakende ve tüketim malları sektörü için yeni işletme temeli?

ABD ve Avrupa: Perakende sektöründe yapay zekanın hakimiyetine giden iki tamamen farklı yol

Uzun bir süre boyunca, perakende sektöründe yapay zekâ, inovasyon departmanları için bir oyun alanı olarak görüldü: burada bir sohbet robotu, orada izole bir tahmin modeli. Ancak bu belirsiz pilot projeler dönemi sona eriyor. Tarihsel olarak düşük kar marjları, istikrarsız tedarik zincirleri ve parçalanmış veri ortamı göz önüne alındığında, perakendeciler ve tüketim malları üreticileri sert bir gerçekle karşı karşıya: bugün yapay zekâyı ölçeklendirmek yerine sadece test edenler, orta vadede rakiplerinin büyümesini finanse edecekler.

Birçok şirket için temel sorun veri eksikliği değil, veriyi yeterince hızlı bir şekilde karlı kararlara dönüştürememektir. Perakende sektörü "veri açısından zengin, ancak karar verme açısından fakir"dir. Satış rakamları, stok seviyeleri, müşteri sadakat kartı bilgileri ve çevrimiçi davranışlar ayrı ayrı sistemlerde saklanırken, promosyonlar, fiyatlandırma veya stok yenileme hakkındaki kararlar genellikle hala sezgilere veya güncel olmayan elektronik tablolara dayanmaktadır.

İşte tam da bu noktada "Yönetilen Yapay Zeka" kavramı bir paradigma değişimini işaret ediyor. Her yapay zeka projesinin zahmetli, büyük ölçekli bir BT girişimi olması gerektiği fikrinden uzaklaşıyor. Bunun yerine, yapay zeka endüstriyel altyapı olarak anlaşılıyor – algoritmaları, veri yönetimini ve operasyonel süreçleri entegre eden yönetilen bir platform. Amaç artık teknik olarak büyüleyici bir kavram kanıtı değil, ölçülebilir değer yaratma süresidir: Ticaret harcamalarının optimizasyonu veya tedarik zinciri dayanıklılığı gibi karmaşık sorunlara yönelik çözümler aylar içinde değil, günler içinde verimli olmalıdır.

Bu makale, yönetilen yapay zeka platformlarına ( Unframegibi) geçişin sektörün hayatta kalması için neden hayati önem taşıdığını inceliyor. Bunun tahmin hatalarını nasıl önemli ölçüde azaltabileceğini, kendi yapay zeka çözümlerinizi oluşturmanın neden genellikle maliyetli bir tuzak haline geldiğini ve Avrupa şirketlerinin katı düzenlemelere rağmen ABD'ye karşı nasıl rekabet avantajı sağlayabileceğini analiz ediyoruz. Bu artık bilim kurgu değil, değer yaratmanın yeni standardı olarak zekanın endüstrileşmesidir.

İçin uygun:

• Unframe.AI: Tüketim Malları ve Perakende Sektörü için Yönetilen Yapay Zeka Çözümleri

Pazarlama teriminden altyapı sorusuna: Perakende sektöründe "Yönetilen Yapay Zeka" gerçekte ne anlama geliyor?

İlk bakışta, "Yönetilen Yapay Zeka" terimi teknoloji pazarlamasında yeni bir moda kelime gibi görünebilir. Ancak perakende ve tüketim malları şirketleri için bu, aslında önemli bir değişimi tanımlar: bireysel yapay zeka pilot projelerinden uzaklaşarak, promosyonlar, tedarik zinciri, fiyatlandırma, mağaza operasyonları ve müşteri deneyimi genelinde çalışan üretken bir altyapı katmanı olarak yapay zekaya doğru bir geçiş.

Özetle, abartı ile ölçülebilir katma değer arasındaki farkı yaratan üç özellik vardır:

• İlk olarak, yapay zeka bir proje değil, yönetilen bir platform olarak anlaşılıyor. Her soru için yeni bir PoC (Kavram Kanıtı) ekibi oluşturmak yerine, veri, modeller, yönetişim ve entegrasyonu bir araya getiren ve farklı kullanım durumları için yeniden kullanılabilen birleşik bir yapay zeka katmanı kuruluyor.
• İkinci olarak, değer yaratma süresi giderek daha önemli hale geliyor. Perakende sektöründeki mevcut kar marjı ve rekabet gerçekleri göz önüne alındığında, "ilk verimli çözüme kadar aylar geçmesi" şeklindeki geleneksel yaklaşım neredeyse uygulanamaz durumda. Sektöre özgü yapı taşları sağlayan platformlar – örneğin, ticaret promosyonu optimizasyonu, talep tahmini veya mağaza analitiği için – mantığın %70 ila %80'i önceden oluşturulmuş olduğundan ve yalnızca bireysel verilere ve süreçlere eşleştirilmesi gerektiğinden, aylar yerine günler içinde çözümler sunmayı mümkün kılıyor.
• Üçüncüsü, "yönetilen" sadece operasyondan ibaret değildir. Sürekli izleme, yeniden eğitim, performans optimizasyonu, güvenlik ve uyumluluk yönetimi ile mevcut iş akışlarına ve yetkilendirme sistemlerine entegrasyonu da kapsar. Karar vericiler için en önemli nokta, ekonomik değerini belirleyen şeyin bireysel model değil, genel çözümün garantili ve denetlenebilir davranışı olmasıdır.

Kendilerini perakende ve tüketim malları için yönetilen bir yapay zeka platformu olarak konumlandıran Unframegibi sağlayıcılar için bu değişim tam da bir kaldıraç noktasıdır: Çoğu şirketin şu anda mücadele ettiği yapısal ölçeklendirme sorunlarını ele alıyorlar ve bunları yeniden kullanılabilir, alana özgü çözümlerin ekonomik mantığıyla birleştiriyorlar.

Ticaretin yapısal ikilemi: Veri açısından zengin, karar alma açısından fakir.

Perakende sektöründe yönetilen yapay zeka çözümlerine olan ihtiyaç neden bu kadar belirgin? Ekonomik açıdan bakıldığında, bu sektörde birbirini güçlendiren üç gelişme bir araya geliyor.

• Öncelikle, perakendeciler ve hızlı tüketim malları üreticileri, tarihsel olarak yüksek veri hacmi ve parçalanmış sistem ortamlarıyla karşı karşıya kalıyor. Satış, fiyatlandırma, envanter, kampanya, sadakat ve çevrimiçi etkileşim verileri, genellikle ERP, POS, CRM, veri ambarı, e-ticaret platformları ve on yıllar boyunca evrimleşmiş Excel tabanlı alt defterlerin bir kombinasyonu olan ayrı sistemlerde yer alıyor. Analizler, birçok Avrupalı ​​perakendecinin kanallar ve ülkeler genelinde birden fazla, kötü entegre edilmiş veri silosu işlettiğini ve bunun da müşteriler, envanter ve kar marjları konusunda tutarlı bir görünüm elde etmeyi ciddi şekilde engellediğini gösteriyor.
• İkinci olarak, müşteri beklentileri şirketlerin iç yeteneklerinden çok daha hızlı artıyor. Güncel araştırmalar, tüketicilerin giderek artan bir bölümünün yapay zekayı alışveriş süreçlerine aktif olarak entegre ettiğini gösteriyor; örneğin, ilham almak, ürün karşılaştırmaları yapmak veya kişiselleştirmek için. Aynı zamanda, fiziksel perakendecilik de hayati önem taşıyor: Ankete katılan tüketicilerin üçte birinden fazlası hala fiziksel mağazalarda alışveriş yapmayı tercih ediyor; bunun nedeni kısmen ürünleri görmek ve denemek istemeleri ve anında sahip olma deneyimine değer vermeleridir. Bu durum, çok kanallı yetenekler üzerindeki baskıyı artırıyor: Müşteriler, uygulamalar, web siteleri, sosyal medya, pazar yerleri ve fiziksel mağazalar arasında tutarlı deneyimler bekliyor.
• Üçüncüsü, sektör sürekli bir kar marjı baskısı altında. Personel, kira ve lojistik maliyetlerindeki artış, fiyat duyarlılığı ve fiyat karşılaştırma platformları sayesinde yüksek şeffaflıkla aynı zamana denk geliyor. Verimlilik kazanımlarından vazgeçme imkanı minimum düzeyde. Bu nedenle yapay zeka, hoş bir inovasyon projesi olarak değil, giderek artan bir şekilde tahmin doğruluğunu, stok devir hızını, ticari harcama verimliliğini ve ortalama sipariş değerini iyileştirmek için önemli bir araç olarak görülüyor.

Sonuç: Birçok perakendeci, temel bir eksiklikten bahsediyor: Tüm kanallar ve ortaklar genelinde müşteriler, envanter ve karlılık hakkında tutarlı, güvenilir 360 derecelik bir bakış açısı. Parçalanmış veriler, geçmişe dayalı süreçler ve plansız BT projelerinin karışımı, perakendecilerin bol miktarda veriye sahip olmasına rağmen sınırlı karar alma yetenekleriyle çalışmasına yol açıyor. İşte tam da burada Yönetilen Yapay Zeka platform konsepti devreye giriyor: Çözüm, tek tek algoritmalar tarafından değil, verileri birleştiren, modelleri düzenleyen ve karar önerilerini eyleme geçirilebilir iş akışlarına dönüştüren bir mimari tarafından vaat ediliyor.

Perakende sektöründe neden bu kadar çok yapay zeka girişimi başarısız oluyor ve "gerçekten işe yarayan yapay zeka"yı diğerlerinden ayıran özellikler neler?

Perakende sektöründeki birçok yönetim kurulu üyesi ve BT yöneticisi, yapay zeka yatırımlarının yıllarca sürdüğünü ancak sonuçlarda açıkça ölçülebilir iyileşmeler görmediklerini belirtiyor. Büyük danışmanlık araştırmaları, şirketlerin yalnızca dörtte birinin yapay zeka girişimlerini pilot projelerin ötesine taşıyarak önemli bir değer yaratabildiğini, yaklaşık dörtte üçünün ise somut bir yatırım getirisi elde edemediğini gösteriyor. Kök neden analizi dikkat çekici: Sorunların yaklaşık %70'i teknolojide değil, süreçlerde, organizasyonda ve yönetimde bulunuyor.

Perakende sektörüne uygulandığında, bu şu anlama gelir: Darboğaz nadiren talep tahmin algoritmasının kalitesinde yatar, daha ziyade şu gibi sorunlarda ortaya çıkar:

• Kullanım senaryolarına ilişkin uçtan uca sorumluluk eksikliği (BT, iş birimi, veri bilimi, kontrol birimi arasında),
• Veri sorumlulukları ve kalitesi konusunda belirsizlikler,
• Satış, satın alma, finans ve mağaza operasyonlarında değişim yönetimi eksiklikleri,
• Çalışma zamanı ve ölçeklenebilirlik yerine, kavram kanıtı (PoC) çalışmaları için optimize edilmiş bir proje mantığı.

Orijinal metinde belirtilen rakamlar – müşteri verilerine ilişkin eksiksiz bir görüşe sahip olmayan karar vericilerin yüksek oranı, şirketlerin yapay zekayı şirket genelinde ölçeklendirme yeteneklerine olan güven eksikliği ve kuruluşların kavram kanıtlarının ötesine geçme yeteneğinden yoksun olması – tam olarak bu modeli yansıtmaktadır. Bu rakamlar, kişiselleştirme ve yapay zekanın büyümenin temel itici güçleri olarak kabul edilmesine rağmen, şirketlerin yalnızca küçük bir azınlığının bu yetenekleri fonksiyonlar ve ülkeler genelinde operasyonel hale getirdiği yönündeki genel bulgularla örtüşmektedir.

Dolayısıyla "gerçekten işe yarayan yapay zeka", sansasyonel model yeniliklerinden ziyade tutarlı bir endüstrileşme mantığıyla farklılık gösterir:

• Yapay zeka çözümleri, ayrı bir analiz aracı olarak değil, temel süreçlere (örneğin, promosyon planlaması, stok yenileme, tedarikçi değerlendirmesi) sıkı bir şekilde entegre edilmiştir.
• Çıktı, eylem odaklıdır (örneğin, somut eylem planları, fiyat önerileri, sipariş önerileri) ve mevcut sistemlerde düzenlenebilir ve izlenebilir.
• Sonuçlar açıklanabilir ve denetlenebilir niteliktedir; bu da özellikle Avrupa'da finans, denetim, uyumluluk ve düzenleyici gereklilikler açısından çok önemlidir.
• Platform, bu süreçleri projeler halinde gelişigüzel bir şekilde organize etmek yerine, izleme, performans ölçümü, yeniden eğitim ve yönetişimi tek bir kaynaktan yönetir.

Yönetilen yapay zeka platformları bu mantığı teknik ve organizasyonel olarak uygular. Perakendeciler için en önemli fark şudur: Her seferinde yeni bir ekip kurmak yerine, aynı platform üzerinde, paylaşılan veri modelleri, roller, politikalar ve mevcut sisteme entegrasyon ile büyüyen bir yapay zeka uygulamaları portföyü işletilir.

Yama işi yerine platform: Yönetilen yapay zeka yığınının ekonomisi

Birçok perakendeci ve tüketim malları üreticisi, yapay zekâ alanındaki ilk deneyimlerini noktasal çözümlerle edinmiştir: e-ticarette öneri motorları, tedarik zincirinde bağımsız talep tahminleri, müşteri hizmetleri için sohbet botları. Bu bireysel çözümler yerel faydalar sağlarken, aynı zamanda görünmez bir teknik borç da yaratırlar: paralel olarak sürdürülmesi gereken birden fazla model, veri işlem hattı, erişim kontrolü konsepti ve izleme mekanizması.

Ekonomik açıdan bakıldığında, bu alanı ortak bir yönetilen yapay zeka yığınına doğru birleştirmeyi destekleyen birçok argüman bulunmaktadır:

• İlk olarak, ek kullanım senaryosu başına marjinal maliyet azalır. Veri entegrasyonu, kimlik ve erişim yönetimi, gözlemlenebilirlik ve uyumluluk alanlarındaki ilk yatırım birçok kullanım senaryosunda kendini amorti eder. Tedarik zincirinde yapay zeka destekli anormallik tespiti de dahil olmak üzere saf promosyon optimizasyonunu genişletmek gibi ek çözümler için gereken çaba önemli ölçüde azalır.
• İkinci olarak, riskleri yönetilebilir hale getiren bir yönetim katmanı oluşturulur. Farklı veri sürümleri ve belirsiz sorumluluklarla çalışan on farklı model yerine, veri kalitesini, izinleri, denetim kayıtlarını ve olay yönetimini kontrol eden merkezi bir otorite vardır. Sıkı veri koruma gereksinimleri ve düzenleyici baskı altında olan Avrupa şirketleri için bu, genellikle çok önemli bir kabul kriteridir.
• Üçüncüsü, entegrasyon bir engel olmaktan ziyade bir güç haline gelir. Geniş bağlantı için özel olarak tasarlanmış yönetilen bir yapay zeka yaklaşımı – “Herhangi bir SaaS, Herhangi bir API, Herhangi bir Veritabanı, Herhangi bir Dosya” – heterojen perakende ortamlarının temel sorununu ele alır: eski ERP sistemleri, sektöre özgü çözümler, şirket içi geliştirilmiş veri ambarları, bulut hizmetleri ve yerel Excel süreçleri. İş birimleri için bu, yapay zeka çözümlerinin yeni arayüzler oluşturmayı gerektirmek yerine, halihazırda iş yapılan yerlerde – ticaret promosyon sisteminde, tedarikçi portalında, mağaza kontrol panelinde – görünmesi anlamına gelir.
• Dördüncüsü, yeni bir işletme gideri odaklı finansman yolu açılıyor. Şirketler, tek seferlik yapay zeka projeleri için yüksek bireysel sermaye gideri maliyetlerine katlanmak yerine, maliyetleri benimseme ve değer katkısıyla daha yakından ilişkilendiren kullanım modellerini seçebilirler. Bu, özellikle yatırım bütçelerinin sıkı bir şekilde kontrol edildiği değişken piyasalarda cazip bir durumdur.

Unframe gibi sağlayıcılar için bu platform odaklı yaklaşım, öncelikle bireysel araçlarla değil, perakende ve tüketim malları sektöründe baskın yapay zeka düzenleyicisi kim olacak sorusuyla rekabet ettikleri anlamına geliyor; bu durum, altyapı sektöründeki büyük bulut platformlarına benziyor.

Yönetilen Yapay Zeka Platformu - Görsel: Xpert.Digital

Burada, şirketinizin özelleştirilmiş yapay zeka çözümlerini hızlı, güvenli ve yüksek giriş engelleri olmadan nasıl uygulayabileceğini öğreneceksiniz.

Yönetilen Yapay Zeka Platformu, yapay zeka için kapsamlı ve sorunsuz bir pakettir. Karmaşık teknolojiler, pahalı altyapılar ve uzun geliştirme süreçleriyle uğraşmak yerine, uzman bir iş ortağından ihtiyaçlarınıza göre uyarlanmış, genellikle birkaç gün içinde anahtar teslim bir çözüm alırsınız.

Başlıca faydalarına bir göz atalım:

⚡ Hızlı uygulama: Fikirden operasyonel uygulamaya aylar değil, günler içinde. Anında değer yaratan pratik çözümler sunuyoruz.

🔒 Maksimum veri güvenliği: Hassas verileriniz sizinle kalır. Üçüncü taraflarla veri paylaşımı yapmadan güvenli ve uyumlu bir işlem garantisi veriyoruz.

💸 Finansal risk yok: Sadece sonuçlara göre ödeme yaparsınız. Donanım, yazılım veya personele yapılan yüksek ön yatırımlar tamamen ortadan kalkar.

🎯 Ana işinize odaklanın: En iyi yaptığınız işe odaklanın. Yapay zeka çözümünüzün tüm teknik uygulamasını, işletimini ve bakımını biz üstleniyoruz.

📈 Geleceğe Hazır ve Ölçeklenebilir: Yapay zekanız sizinle birlikte büyür. Sürekli optimizasyon ve ölçeklenebilirlik sağlar, modelleri yeni gereksinimlere esnek bir şekilde uyarlarız.

Bununla ilgili daha fazla bilgiyi burada bulabilirsiniz:

• Yönetilen Yapay Zeka Platformu

Getirileri artırmak için promosyonlar ve fiyatlandırma: Yapay zeka destekli ticari harcama optimizasyonu

Perakende ve tüketim malları sektörlerinde promosyon ve fiyatlandırma kararları en önemli ekonomik kaldıraçlar arasında yer alır ve genellikle manuel, tarihsel olarak gelişmiş süreçlerle karakterize edilir. Büyük hızlı tüketim malları şirketlerinde ticari harcama bütçeleri satışların çift haneli yüzdelerine ulaşır; bu nedenle verimlilik ve doğrulukta yapılan küçük iyileştirmeler bile FAVÖK ve nakit akışı üzerinde büyük bir etkiye sahiptir.

Tüketim malları sektöründe yapay zeka kullanımına ilişkin çalışmalar, yapay zekanın ve özellikle de üretken yapay zekanın pazarlama, Ar-Ge ve tedarik zinciri yönetiminde zaten yaygın olduğunu göstermektedir: Küresel tüketim malları şirketlerinin yaklaşık üçte ikisi üretken yapay zeka araçları kullanmakta ve daha da fazlası buna yönelik bütçeler planlamaktadır. Analizler, yapay zekanın pazarlama yatırım getirisini yaklaşık %30 artırabileceğini, tahmin hatalarını %65'e kadar azaltabileceğini ve tedarik zinciri süreçlerinin verimliliğini yaklaşık %20 artırabileceğini göstermektedir. Promosyonlara uygulandığında, bu daha hedefli kampanya mekanizmaları, daha iyi hacim ve artış tahminleri, daha az stok dışı kalma ve daha verimli bütçe tahsisi anlamına gelir.

Doktora çalışmaları alanındaki özel yönetilen yapay zeka çözümleri, tüm yaşam döngüsünü endüstrileştirmeyi amaçlamaktadır:

• Bayi geri bildirimlerinin, geçmiş promosyon verilerinin, satış ve finansal verilerin tutarlı bir veri modelinde merkezileştirilmesi.
• Kural kümeleri ve makine öğrenimi tabanlı anormallik tespiti kullanılarak promosyon girdilerinin (örneğin koşullar, süreler, kanallar) otomatik olarak doğrulanması.
• Ürün çeşidi, müşteri ve kanal düzeylerinde artış ve karlılık senaryolarının simülasyonu.
• Kategori yöneticileri ve kilit müşteri ekipleri için otomatik olarak öneri ve senaryo karşılaştırmaları oluşturma.
• Modellerin sürekli iyileştirilmesi için gerçek verilerin sürekli olarak modellere geri beslenmesi.

Orijinal örnekte bahsedilen etkiler – işlem sürelerinin günlerden dakikalara indirilmesi ve on milyonlarca dolarlık ticari harcamadan tasarruf sağlanması – büyük hızlı tüketim malları şirketlerinin ticari promosyonlara ve koşullara yıllık milyarlarca dolar yatırım yaptığını düşündüğümüzde ekonomik olarak makul görünmektedir. Tek haneli yüzdelik dilimlerdeki optimizasyonlar bile büyümeyi tehlikeye atmadan önemli tasarruflara yol açabilir.

ABD ve Avrupa arasında farklılıklar mevcuttur: ABD'de promosyon ve indirim mekanizmaları büyük ölçüde ulusal zincirlerden ve gelişmiş sadakat programlarından etkilenir; müşteri başına veri derinliği genellikle daha fazladır ve agresif fiyatlandırma ve kişiselleştirme deneyleri yapma konusunda daha güçlü bir istek vardır. Öte yandan Avrupa'da, kişiselleştirmeyi veri koruma ve adaletle uzlaştırmaya giderek daha fazla odaklanılmaktadır; aynı zamanda perakende ortamı, birçok format ve ülkeye özgü özelliklerle daha parçalıdır. Yönetilen yapay zeka çözümleri, veri kaynaklarından ve düzenlemelerden farklı KPI mantıklarına kadar bu farklılıkları yansıtmalıdır.

Esnek tedarik zincirleri ve tedarikçi yönetimi: Reaktif kriz yönetimi ve öngörücü kontrole

Jeopolitik gerilimler, değişken talep, sürdürülebilirlik düzenlemeleri ve artan müşteri beklentileri nedeniyle perakende sektöründeki tedarik zincirleri giderek karmaşıklaşıyor. Geleneksel planlama yaklaşımları sınırlarına ulaşıyor; yanlış hesaplamalar hızla aşırı stoklamaya, zarar yazımına veya stokta kalmama durumlarına yol açıyor.

Karşılaştırmalı çalışmalar, yapay zeka uygulamalarının tahmin hatalarını önemli ölçüde azaltabileceğini ve tedarik zinciri süreçlerinin verimliliğini ölçülebilir şekilde artırabileceğini belgelemektedir; örneğin, tahmin hatalarını üçte ikiye kadar azaltabilir ve tedarik zinciri verimliliğini yaklaşık beşte bir oranında artırabilir. Perakendeciler için bu şu anlama gelir: daha düşük güvenlik stoğu, daha iyi alan kullanımı, daha az bağlı işletme sermayesi ve daha yüksek bulunabilirlik.

Tedarik zinciri ve tedarikçi yönetimi için yönetilen yapay zeka çözümleri genellikle birkaç temel bileşeni bir araya getirir:

• Talep tahminleri, yalnızca geçmiş satış rakamlarını değil, aynı zamanda promosyonları, hava durumunu, etkinlikleri, rekabet faaliyetlerini ve çevrimiçi sinyalleri de dikkate alır.
• Tedarik zinciri boyunca anormallik tespiti, talep sapmaları, teslimat gecikmeleri, kapasite darboğazları veya kalite sorunları konusunda erken uyarılar sağlar.
• Performans, risk, sürdürülebilirlik ve uyumluluk kriterlerine göre tedarikçileri değerlendiren yapay zeka destekli tedarik ve satıcı analitiği.
• Belgeler, sertifikalar, denetim süreçleri ve sözleşme yönetimi için otomatikleştirilmiş iş akışları.

Ekonomik mantık açık: Yaklaşan bir kıtlık veya fazla stok durumunun her geçen gün daha erken fark edilmesi, harekete geçme alanını genişletir ve maliyetleri düşürür. Tedarik zinciri risklerinin marka algısını ve müşteri sadakatini doğrudan etkilediği bir dünyada, öngörücü yönetim stratejik bir farklılaştırıcı unsur haline gelir.

Bölgesel farklılıklar, yönetilen yapay zekâya olan ihtiyacı artırıyor: Avrupa'da, tedarik zinciri ve sürdürülebilirlik yasaları gibi düzenleyici girişimler, daha fazla şeffaflık ve dokümantasyon gerektiriyor; bu da yapay zekâ destekli tedarikçi ve uyumluluk analizlerini destekliyor. Öte yandan ABD'de esneklik, hız ve maliyet verimliliği ön plana çıkıyor; burada dinamik envanter tahsisi, çok kanallı sipariş karşılama ve aynı gün lojistik gibi kullanım alanları hakim. Her iki dünyaya da hizmet edebilen yönetilen bir yapay zekâ yaklaşımı, hedef pazarını önemli ölçüde genişletiyor.

Çok kanallı kişiselleştirme ve müşteri deneyimi: Daha fazla reklam baskısı yerine daha yüksek müşteri yaşam boyu değeri

Tüketim sadece "çevrimdışıdan çevrimiçine" kaymıyor, aynı zamanda hibrit müşteri yolculuklarına doğru evriliyor. Mevcut perakende araştırmaları, tüketicilerin önemli bir bölümünün halihazırda satın alımları planlamak veya gerçekleştirmek için yapay zekayı aktif olarak kullandığını ve yarısından fazlasının gelecekte yapay zeka ile alışveriş yapmaya açık olduğunu gösteriyor. Aynı zamanda, birçok müşteri markalar ve perakendecilerle birden fazla temas noktasında (sosyal medya, uygulamalar, pazar yerleri, fiziksel mağazalar) etkileşim kurabilmeyi ve yine de tutarlı bir deneyim yaşamayı bekliyor.

Aynı zamanda, fiziksel perakende önemini koruyor: Ankete katılanların daha büyük bir kısmı, özellikle ürünleri görmek, dokunmak, denemek ve hemen eve götürmek istedikleri için, tamamen dijital alışverişe kıyasla fiziksel mağazaları tercih ediyor. Perakendeciler için bu, kişiselleştirmenin e-ticaretle sınırlı kalmaması, kişiselleştirilmiş uygulama tekliflerinden ve dijital mağaza içi asistanlardan kasada bireyselleştirilmiş müşteri etkileşimine kadar tüm kanallarda dikkate alınması gerektiği anlamına geliyor.

Yapay zekâ destekli çok kanallı kişiselleştirme tam olarak bunu hedefliyor: Çevrimiçi kanallardan davranışsal verileri, satış noktası sistemlerinden işlem verilerini, sadakat bilgilerini ve uygun olduğu durumlarda dış sinyalleri bir araya getirerek bu verileri müşteri, kanal ve bağlam bazında somut önerilere, içeriğe ve tekliflere dönüştürüyor. Geleneksel kural setlerinin aksine, modern yapay zekâ modelleri, insan analistlerin gözünden kaçan kalıpları (örneğin ürün, zaman, kanal ve fiyat aralıklarının kombinasyonları gibi) tanıyabiliyor.

Ekonomik olarak bu, daha yüksek ortalama sipariş değeri, artan dönüşüm oranı, daha düşük müşteri kaybı ve daha yüksek yeniden satın alma sıklığı anlamına gelir. Perakende ve tüketim malları sektörlerindeki çalışmalar, yapay zeka destekli kişiselleştirme kullanan şirketlerin müşteri başına önemli gelir artışları elde ettiğini göstermektedir; kişiselleştirme, tüketim malları ve perakende şirketlerinde yapay zekanın en önemli değer yaratıcılarından biridir.

Bu konuda ABD ve Avrupa arasında belirgin farklılıklar var: ABD'de tüketiciler geleneksel olarak kişiselleştirilmiş teklifler ve kolaylık karşılığında veri paylaşmaya daha isteklidir; büyük zincirlerin sadakat ekosistemleri derin, bireyselleştirilmiş veri kümeleri oluşturur. Öte yandan Avrupa'da, veri koruma düzenlemeleri ve genel olarak daha şüpheci bir yaklaşım, veri odaklı kişiselleştirmenin fırsatlarını ve sınırlamalarını şekillendiriyor. Bu nedenle, Avrupa'da başarılı olmak isteyen yönetilen yapay zeka platformları, yalnızca teknik olarak değil, aynı zamanda düzenleme ve iletişim açısından da farklı şekilde çalışmalıdır: daha fazla veri minimizasyonu, şeffaflığa odaklanma, tasarımla gizlilik ve şirket içi veya AB merkezli veri işleme.

Akıllı mağazalar ve otonom alışveriş deneyimleri: Perakende alanının yeniden doğuşu

Son yıllarda birçok tartışma çevrimiçi perakendenin büyümesi üzerine yoğunlaşmış olsa da, fiziksel mağazaların en önemli satış kanalı olmaya devam ettiği ve aynı zamanda yeni yapay zeka destekli çözümler için bir test alanı olduğu artık açıkça görülüyor. Perakendeciler, fiziksel mağazalarda hala büyük büyüme fırsatları görüyor ve bu potansiyeli ortaya çıkarmak için yapay zekayı kullanıyorlar.

Önemli bir alan da yapay zeka destekli mağaza analitiğidir. Perakende sektöründen yapılan güncel araştırmalar, şirketlerin büyük bir bölümünün halihazırda yapay zekayı mağaza analitiği ve içgörüleri için kullandığını gösteriyor; bu kullanım genellikle fiziksel mağazalarındaki birincil uygulama alanı olarak karşımıza çıkıyor. Perakendeciler, bilgisayar görüşü, sensör verileri ve tahmine dayalı modeller kullanarak mağaza düzenlerini, ürün sunumunu, personel planlamasını ve stok yenilemesini optimize ediyor. Faydaları arasında satış katı verimliliğinin artması, bekleme sürelerinin kısalması ve ürün bulunabilirliğinin iyileşmesi yer alıyor.

İkinci bir alan ise kayıpların ve sahtekarlığın azaltılmasıdır. Perakendeciler ve tüketim malları şirketleri, yapay zekayı kullanarak self-checkout kasalarında, mal akışında ve iadelerde anormallikleri tespit ederek kayıpları sınırlandırıyor. Küresel kayıp hacimlerinin yüz milyarlarca dolara ulaştığı göz önüne alındığında, bu önemli bir ekonomik kaldıraç anlamına geliyor.

Üçüncüsü, perakendeciler otonom ve "sürtünmesiz" alışveriş deneyimleri üzerinde denemeler yapıyorlar; örneğin, müşterilerin ürünleri alıp geleneksel şekilde ödeme yapmadan mağazadan ayrılabildiği, faturalama ve kimlik doğrulama işlemlerinin sensörler ve yapay zeka aracılığıyla arka planda gerçekleştirildiği mağazalar. Örneğin, Avrupa'da büyük bir Fransız zinciri, yapay zeka destekli "10 saniye alışveriş, 10 saniye ödeme" mağazasıyla bu tür konseptlerin sıkı düzenlemelere tabi pazarlarda da uygulanabilir olduğunu göstermiştir.

Mağaza analitiği, gerçek zamanlı envanter takibi, kayıp tespiti ve otonom kasa işlemlerini birleştiren yönetilen yapay zeka platformları, yalnızca verimlilik sorunlarını çözmekle kalmıyor, aynı zamanda mağaza içi deneyimi de yeniden tanımlıyor. Bu, perakendecilere iki yönlü bir fırsat sunuyor: Perakende alanlarının ekonomik çekiciliğini artırırken, aynı zamanda yalnızca fiyatla tanımlanmayan farklılaştırılmış bir müşteri deneyimi yaratabiliyorlar.

Karmaşık BT ortamlarına entegrasyon: Açık bağlantının güçlü bir rekabet avantajı olmasının nedenleri

Teoride, yapay zeka destekli dönüşüm genellikle basit görünür; ancak pratikte, entegrasyonun temel prensipleri nedeniyle başarısız olur. Büyük perakende şirketleri, birbirinden farklı ERP sistemleri, şube arka uçları, POS sistemleri, e-ticaret platformları, veri ambarları ve özel uygulamalar içeren, tarihsel olarak gelişmiş BT altyapılarıyla faaliyet gösterirler; bunlar genellikle ülkeler ve formatlar arasında dağılmıştır.

Sürekli olarak entegrasyon için tasarlanmış, yani herhangi bir SaaS sistemine, API'lere, veritabanlarına ve dosyalara bağlantıyı destekleyen yönetilen bir yapay zeka yaklaşımı, burada yapısal bir avantaj yaratır. Bunun nedeni, üç temel maliyet faktörünü azaltmasıdır:

İlk olarak, her seferinde sıfırdan başlamak yerine yeniden kullanılabilir bağlantı elemanları ve entegrasyon kalıpları kullanılabildiği için proje başına entegrasyon çabası azalır. Bu, değer zinciri boyunca onlarca yapay zeka kullanım senaryosunu ele almak isteyen perakende şirketleri için ekonomik açıdan son derece önemlidir.

İkinci olarak, “gölge BT projeleri” riski azalır. Departmanlar platformun tercih ettikleri araçları ve veri kaynaklarını bağlayabileceğini bildiklerinde, daha sonra ancak önemli çabalarla genel mimariye entegre edilebilecek harici, izole çözümler getirme cazibesi azalır.

Üçüncüsü, gelecekteki değişiklikler karşısında esnekliği artırır. Yeni SaaS uygulamaları, veri kaynakları veya bulut platformları, yapay zeka katmanının yeniden tasarlanmasını gerektirmeden daha hızlı bir şekilde entegre edilebilir. Bu, özellikle hızlı inovasyon temposuna sahip ABD pazarında, ancak giderek artan bulut benimsemesiyle Avrupa'da da çok önemlidir.

Entegrasyon yeteneklerini temel bir vaat olarak sunan Unframegibi sağlayıcılar için bu, niş çözümlere kıyasla önemli bir farklılaştırıcı unsurdur. Önemli olan, platformun yalnızca teknik olarak bağlantı kurmakla kalmayıp, aynı zamanda anlamsal köprüler de kurmasıdır: paylaşılan veri modelleri, birleşik kimlikler ve roller ve uyumlu iş mantığı.

2030 ve sonrası için pazar potansiyeli: büyüklükler ve büyüme dinamikleri

Ticarette yönetilen yapay zekanın ekonomik önemini değerlendirmek için, perakende ve tüketim malları sektöründeki yapay zeka pazar tahminlerine bakmak faydalı olacaktır.

Perakende sektöründe yapay zekâ (AI) için küresel pazarın şu anda düşük ila düşük çift haneli milyarlar seviyesinde olduğu ve çok yüksek yıllık büyüme oranlarına sahip olduğu tahmin ediliyor. Çeşitli analizler, pazar hacminin 2024/2025'te orta tek haneli ila düşük çift haneli milyarlar seviyesinde olacağını ve 2030'da birkaç on milyara, 2030'ların başlarında ise 40 milyarı aşacağına, yıllık büyüme oranlarının ise %20 ile %30'un üzerinde olacağına işaret ediyor. Ortak payda: Perakende sektöründe yapay zekâ, niş bir pazardan temel bir pazara dönüşüyor ve önümüzdeki on yıl içinde mevcut büyüklüğünün birçok katına ulaşması bekleniyor.

Avrupa'da perakende sektöründe yapay zekâ pazarının şu anda birkaç milyar ABD doları olduğu tahmin ediliyor ve 2030 ve sonrasında orta ila yüksek tek haneli milyarlar seviyesine ulaşması bekleniyor. Tahminlere göre, Avrupa böylece 2030'ların başlarında küresel pazarın yaklaşık %15 ila %20'lik bir payına ulaşabilir. Buradaki büyüme etkenleri öncelikle dijitalleşme, çok kanallı genişleme, kişiselleştirme ve artan verimliliktir; veri koruma ve uyumluluk gereksinimleri ise bu büyümeyi yavaşlatmakla birlikte niteliksel olarak da şekillendirmektedir.

Buna paralel olarak, daha da dinamik bir şekilde büyüyen bir alt pazar ortaya çıkıyor: perakendede üretken yapay zeka. Tahminler, buradaki pazar hacminin 2020'lerin ortalarında birkaç milyar dolara ulaşacağını ve 2030'ların ortalarına kadar yüksek çift haneli milyar rakamlarına ulaşabileceğini gösteriyor; yıllık büyüme oranları ise %30'un üzerinde. Yalnızca ABD için, perakendede üretken yapay zekanın 2020'lerin ortalarında birkaç milyon dolardan 2030'ların ortalarına kadar birkaç milyar dolara yükselmesi bekleniyor.

Benzer dinamikler tüketim malları sektöründe de görülmektedir: Tüketim mallarında yapay zeka pazarının birkaç milyar ABD doları olduğu tahmin edilmekte olup, yıllık yaklaşık yüzde 30'luk bir büyüme oranı ve on yılın sonuna doğru orta çift haneli milyarlar aralığında potansiyel bir hacim beklenmektedir.

Bu rakamlar, perakende ve hızlı tüketim malları sektörlerinde yönetilen yapay zeka platformları için hedef pazarın yalnızca saf yapay zeka yazılım lisanslarını değil, aynı zamanda entegrasyon, veri, yönetişim ve operasyonel hizmetleri de kapsadığını göstermektedir. Öngörülen yapay zeka harcamalarının yalnızca bir kısmı bile yönetilen platformlar aracılığıyla yönlendirilse, bu milyarlarca dolarlık çok yıllık bir büyüme pazarını temsil etmektedir.

Başka bir bakış açısı da devreye giriyor: Bazı analizler, yapay zekâ ajanlarının 2030 yılına kadar ABD e-ticaretinde çevrimiçi satışların çift haneli bir yüzdesini etkileyebileceğini veya doğrudan kontrol edebileceğini öne sürüyor. Dijital satış büyümesinin önemli bir kısmı yapay zekâ destekli sistemler tarafından yönetiliyorsa, perakendeciler için asıl soru artık yapay zekâya yatırım yapıp yapmamak değil, bu ajan sistemlerini kimin kontrol edeceği – iç ekipler mi yoksa dış platform sağlayıcıları mı – olacaktır.

ABD ve Avrupa: Aynı yapay zeka hedefine giden iki farklı yol

Yapay zekâ küresel ticarette giderek önem kazanıyor olsa da, başlangıç ​​koşulları ve yol bağımlılıkları ABD ve Avrupa arasında önemli ölçüde farklılık göstermektedir.

ABD'de perakende pazarı daha yoğunlaşmış durumda; büyük ulusal zincirler ve platformlar devasa veri kümelerine ve yatırım bütçelerine sahip. Yeni teknolojilere agresif bir şekilde yatırım yapma ve deneyleri hızla ölçeklendirme konusunda güçlü bir istek var. Çalışmalar, perakende ve tüketim malları şirketlerinin çok büyük bir bölümünün halihazırda yapay zekayı değerlendirdiğini veya kullandığını, yüksek bir yüzdesinin gelir ve maliyetler üzerinde olumlu etkiler bildirdiğini ve büyük çoğunluğunun önümüzdeki yıllarda yapay zeka yatırımlarını daha da artırmayı planladığını gösteriyor. Üretken yapay zeka, orada müşteri deneyimi, pazarlama, fiyatlandırma ve iç verimlilik için bir kaldıraç olarak yaygın olarak görülüyor.

Avrupa'da pazar daha parçalı, daha fazla format, bölgesel zincir ve farklı düzenleyici çerçeveler içeriyor. Veri koruma ve veri egemenliği, yapay zeka sistemlerinin şeffaflığı, açıklanabilirliği ve adaletine ilişkin gereklilikler gibi önemli ölçüde daha büyük bir rol oynuyor. Aynı zamanda, Avrupalı ​​perakendeciler, özellikle mağaza analitiği, kişiselleştirme ve tedarik zinciri yönetimi alanlarında yapay zekayı yoğun bir şekilde kullandıklarını ve fiziksel mağazacılık senaryolarının özellikle önemli bir rol oynadığını belirtiyorlar.

Bu farklılıkların yönetilen yapay zeka sağlayıcıları için doğrudan sonuçları vardır:

– ABD'de hız, ölçeklenebilirlik ve inovasyon çok önemlidir. Hızlı değer yaratma süresi, yüksek esneklik ve çoklu bulut yeteneği sunan platformlar, değer önerisi makul göründüğü takdirde, yüksek başlangıç ​​yatırımlarını bile karşılamaya istekli bir pazara hitap etmektedir.

– Avrupa'da kontrol edilebilirlik, uyumluluk ve entegrasyon derinliği belirleyici faktörlerdir. Platformlar, yeniliği gereksiz yere engellemeden veri egemenliğini, bölgesel depolamayı, GDPR uyumluluğunu, denetlenebilirliği ve güvenilir yönetişimi garanti ettiklerini göstermelidir.

Aynı zamanda, piyasalar yakınlaşıyor: Avrupalı ​​perakendeciler inovasyon hızını artırma ihtiyacını fark ederken, ABD şirketleri de veri gizliliği, şeffaflık ve sorumlu yapay zekanın önemini giderek daha fazla kabul ediyor. Bu nedenle, her iki dünyaya da hitap eden yönetilen yapay zeka platformları—hızlı, esnek çözümler ve yüksek düzeyde yönetişim ve uyumluluk—her iki bölgede de yer edinme şansına sahip en iyi platformlardır.

Ekonomik iş planları ve finansman mantığı: Projeden sürekli değer yaratmaya

Perakende ve tüketim malları sektörlerindeki karar vericiler için şu soru ortaya çıkıyor: Yönetilen yapay zekanın ekonomik değeri, genel büyüme tahminlerinin ötesinde somut olarak nasıl ölçülebilir?

Kullanım senaryosu düzeyinde, kıyaslama çalışmaları, yapay zeka çözümlerinin pazarlama ve fiyatlandırma gibi alanlarda yatırım getirisini önemli ölçüde artırabileceğini, talep planlamasındaki tahmin hatalarını büyük ölçüde azaltabileceğini ve tedarik zinciri verimliliğini önemli ölçüde iyileştirebileceğini göstermektedir. Perakende sektöründeki şirketlerin yüksek bir yüzdesinin yapay zeka kullanımıyla gelir artışı ve maliyet düşüşü sağladığını bildiren sektör çalışmalarıyla desteklendiğinde, tutarlı bir tablo ortaya çıkmaktadır: Yapay zeka bir eklenti değil, temel kâr ve zarar kalemleri için bir kaldıraçtır.

Asıl zorluk, teorik potansiyelden ziyade, portföy düzeyinde operasyonelleştirilmesinde yatmaktadır. Yönetilen yapay zeka platformları üç düzeyde destek sağlar:

İlk olarak, bu yöntemler kullanım durumları genelinde standartlaştırılmış bir iş mantığı sağlar. Her kullanım durumunu ayrı ayrı değerlendirmek yerine, promosyonlar, tedarik zinciri, mağaza operasyonları veya kişiselleştirme gibi kategoriler için, sektör verilerine, şirkete özgü temel performans göstergelerine ve deneysel verilere dayalı sistematik maliyet-fayda modelleri oluşturulabilir.

İkinci olarak, yatırımın kademeli olarak ölçeklendirilmesine olanak tanırlar. Yapay zeka destekli promosyon planlaması veya mağaza analitiği gibi odaklanmış, yüksek karlı bir kullanım senaryosuyla başlayarak, platform, ilk yatırım kaybedilmeden daha fazla kullanım senaryosunu içerecek şekilde kademeli olarak genişletilebilir. Aynı altyapı üzerinde daha fazla kullanım senaryosu oluşturuldukça genel yatırım getirisi (ROI) artar.

Üçüncüsü, alternatif finansman modellerini destekliyorlar. Kullanıma dayalı fiyatlandırma modelleri, başarıya dayalı modeller veya hibrit yaklaşımlar, giriş engelini düşürüyor, riskin bir kısmını sağlayıcıya kaydırıyor ve ödemeleri gerçek faydalarla daha yakından ilişkilendiriyor. Unframe gibi sağlayıcılar için bu, ticari harcamalarda önemli tasarruflar veya finansal mutabakatlar için manuel araştırma çabasında ciddi azalmalar gibi güçlü referans projelerinin yalnızca bir pazarlama argümanı olarak hizmet etmekle kalmayıp, aynı zamanda yeni, değere dayalı fiyatlandırma modellerinin temelini oluşturduğu anlamına geliyor.

Ekonomik açıdan bakıldığında, Yönetilen Yapay Zeka, tartışmayı "Bir yapay zeka projesinin maliyeti ne kadar?" sorusundan "Bir yapay zeka platformu zaman içinde hangi tekrarlayan değer akışlarını üretir ve bunlar perakendeciler, üreticiler ve platform sağlayıcıları arasında nasıl dağıtılır?" sorusuna kaydırır.

Yönetişim, açıklanabilirlik ve risk: "Yönetilen" sadece operasyonlardan daha fazlasıdır

Perakende sektöründe yönetilen yapay zekanın sıklıkla hafife alınan bir yönü de yönetişim ve risktir. Fiyatlandırmayı, promosyon mekanizmalarını, envanteri, mağaza düzenlerini veya kredi ve dolandırıcılık kararlarını etkileyen yapay zeka çözümleri, satışlar, kar marjları, uyumluluk ve itibar üzerinde doğrudan bir etkiye sahiptir. Bu nedenle, bir yapay zeka aracı ile yönetilen bir yapay zeka platformu arasındaki fark, yalnızca kullanıcı arayüzünde değil, aynı zamanda kontrol mekanizmalarının derinliğinde de yatmaktadır.

Yapay zekâ kullanımına ilişkin büyük ölçekli çalışmalar, zorlukların çoğunun insan ve organizasyonel alanda yattığını vurgulamaktadır: roller, sorumluluklar, değişime isteklilik, eğitim ve yönetim yapıları. Rol ve hak modelleri, net onay iş akışları, denetim izleri, modeller arası politikalar ve izleme özelliklerine sahip, yerleşik yönetişim içeren yönetilen bir yapay zekâ platformu, yapay zekâ kararlarının kontrolsüz ve izlenemez bir şekilde günlük operasyonlara sızma riskini azaltır.

Bu durum özellikle Avrupa pazarı için geçerlidir. Burada, veri koruma kuralları, şeffaflık gereksinimleri ve sektöre özgü düzenlemeler, yapay zeka kararlarının açıklanabilirliği ve izlenebilirliğinin sadece iyi bir uygulama değil, aynı zamanda yasal bir yükümlülük olduğu bir durum yaratmaktadır. Bu, özellikle kişisel verilerin işlendiği veya müşteriler veya çalışanlar üzerinde önemli etkileri olan algoritmik kararların alındığı durumlarda geçerlidir.

Yönetişimi platformlarının temel bir bileşeni olarak gören –ek bir modül olarak değil– yönetilen yapay zeka sağlayıcıları, kendilerini yalnızca teknoloji ortağı olarak değil, aynı zamanda risk ortağı olarak da konumlandırıyorlar. Perakendeciler ve tüketim malları üreticileri için bu, her bir çözüm için ayrı yönetişim yapıları oluşturmak zorunda kalmadan hassas alanlarda yapay zekayı kullanabilecekleri anlamına geliyor.

Karar vericiler için stratejik çıkarımlar: Perakendeciler yönetilen yapay zekayı nasıl endüstrileştirebilir?

Perakende ve tüketim malları sektörlerindeki üst düzey karar vericiler için, pazar potansiyeli, teknolojik olgunluk ve organizasyonel zorlukların birleşimi, net bir stratejik görev ortaya koymaktadır: Yapay zekâ, deney aşamasından sanayileşme ve portföy yönetimi aşamasına geçirilmelidir.

Bu, başlangıçta kâr ve zarar üzerinde net bir etkiye sahip olan ve aynı zamanda ticaret promosyonu optimizasyonu, talep tahmini, mağaza analitiği veya yapay zeka destekli finansal mutabakat gibi daha ileri uygulamalar için "çapa" görevi gören birkaç son derece ilgili kullanım durumuna odaklanmayı içerir. Bu tür kullanım durumları, gelir, kâr marjı ve işletme sermayesi üzerinde yüksek bir kaldıraç etkisi yaratır ve aynı zamanda diğer alanlara fayda sağlayan veri ve yönetişim yetenekleri oluşturmak için uygundur.

Buna paralel olarak, bir platform kararı da gereklidir: Yapay zeka, veri mühendisliği, MLOps, yönetişim ve operasyonlar için gerekli tüm şartlarla birlikte şirket içinde mi geliştirilmeli, yoksa şirket, sektöre özgü çözümler ve altyapı sağlayan yönetilen bir yapay zeka ortağına mı güvenmeli? Cevap, şirket büyüklüğü, mevcut uzmanlık, risk toleransı ve düzenleyici ortam gibi faktörlere bağlıdır. Çoğu durumda, kritik temel yeteneklerin şirket içinde kaldığı, standart kullanım durumlarının ve altyapının ise Unframe gibi platformlar aracılığıyla uygulandığı hibrit bir yaklaşım mantıklı olacaktır.

Daha da önemlisi, yapay zekanın kuruluşun içine entegre edilmesi gerekiyor. Yapay zeka, veri bilimi ekiplerinde veya inovasyon laboratuvarlarında izole edilmemeli, kategori yönetimi, satın alma, lojistik, satış, finans ve mağaza operasyonları gibi tüm birimlere entegre edilmelidir: Her birim, hangi görevlerin yapay zeka tarafından desteklendiği, kararların nasıl alındığı ve muhasebeleştirildiği ve performansın nasıl ölçüldüğü konusunda netliğe ihtiyaç duyar.

Son olarak, hız ve öğrenme eğrisinin gerçekçi bir değerlendirmesi gereklidir. Piyasa tahminleri ve başarı öyküleri, yapay zekanın önümüzdeki yıllarda perakende ve tüketim malları sektöründe büyük önem kazanacağını göstermektedir. Aynı zamanda, çalışmalar şirketlerin çoğunun şu anda ölçeklenebilir değer elde etmekte hala zorlandığını göstermektedir. Yönetilen yapay zeka platformları, teknik ve organizasyonel karmaşıklığı birleştirerek, değer yaratma süresini kısaltarak ve yönetişimi endüstrileştirerek bu açığı kapatabilir.

Önümüzdeki yıllarda perakende ve tüketim malları sektörlerinde –hem ABD'nin veri ve kar marjı yoğun pazarlarında hem de Avrupa'nın düzenlenmiş ve parçalanmış pazarlarında– başarılı olmak isteyen şirketler, yapay zekayı bir proje olarak değil, değer zincirlerinin üretken ve yönetilebilir bir katmanı olarak anlamak zorunda kalacaklar. Bu nedenle stratejik soru artık şirketlerin yönetilen yapay zekayı kullanıp kullanmadığı değil, bunu ne kadar tutarlı bir şekilde yaptıkları ve sadece verimlilik kazanımları mı elde ettikleri yoksa perakendede yeni, yapay zeka merkezli iş mantıkları mı kurdukları olacaktır.

Konrad Wolfenstein

Kişisel danışmanınız olarak hizmet etmekten mutluluk duyarım.

Benimle wolfenstein ∂ xpert.digital veya

Beni +49 89 674 804 (Münih) ara

LinkedIn
 

İş geliştirme, satış ve pazarlama alanındaki küresel sektör ve iş uzmanlığımız - Görsel: Xpert.Digital

Sektör odağı: B2B, dijitalleşme (yapay zekadan XR'a), makine mühendisliği, lojistik, yenilenebilir enerjiler ve endüstri

Bununla ilgili daha fazla bilgiyi burada bulabilirsiniz:

• Xpert İş Merkezi

Görüş ve uzmanlık içeren bir konu merkezi:

• Küresel ve bölgesel ekonomi, inovasyon ve sektöre özgü trendler hakkında bilgi platformu
• Odak alanlarımızdan analizler, dürtüler ve arka plan bilgilerinin toplanması
• İş ve teknolojideki güncel gelişmeler hakkında uzmanlık ve bilgi edinebileceğiniz bir yer
• Piyasalar, dijitalleşme ve sektör yenilikleri hakkında bilgi edinmek isteyen şirketler için konu merkezi