Керований ШІ в роздрібній торгівлі: від пілотного проекту зі ШІ до механізму створення цінності для роздрібної торгівлі та споживчих товарів

Від маркетингового ажіотажу до жорсткої інфраструктури: чому «керований штучний інтелект» є новою операційною основою для роздрібної торгівлі та індустрії споживчих товарів.

США проти Європи: два радикально різні шляхи до домінування ШІ в роздрібній торгівлі

Довгий час штучний інтелект у роздрібній торгівлі вважався майданчиком для інноваційних відділів: тут чат-бот, там ізольована модель прогнозування. Але ця епоха пілотних проектів без зобов'язань добігає кінця. З огляду на історично низьку маржу, нестабільні ланцюги поставок та фрагментований ландшафт даних, роздрібні торговці та виробники споживчих товарів стикаються з суворою реальністю: ті, хто просто тестує ШІ сьогодні, замість того, щоб масштабувати його, у середньостроковій перспективі фінансуватимуть зростання своїх конкурентів.

Основна проблема для багатьох компаній полягає не в браку даних, а в нездатності достатньо швидко перетворити їх на прибуткові рішення. Роздрібний сектор «багатий на дані, але бідний на рішення». Показники продажів, рівень запасів, інформація про картки лояльності клієнтів та поведінка в Інтернеті заховані в ізоляції, тоді як рішення щодо акцій, ціноутворення чи поповнення запасів часто все ще ґрунтуються на інтуїції або застарілих електронних таблицях.

Саме тут концепція «керованого штучного інтелекту» знаменує собою зміну парадигми. Вона відходить від уявлення про те, що кожен проект ШІ має бути трудомістким, масштабним ІТ-заходом. Натомість ШІ розуміється як промислова інфраструктура – ​​керована платформа, яка інтегрує алгоритми, управління даними та операційні процеси. Метою вже є не технічно захопливе підтвердження концепції, а радше вимірюваний час отримання вигоди: рішення для складних проблем, таких як оптимізація торгових витрат або стійкість ланцюга поставок, повинні бути продуктивними не за місяці, а за дні.

У цій статті досліджується, чому перехід на керовані платформи штучного інтелекту (такі як Unframe) стає життєво важливим для виживання галузі. Ми аналізуємо, як це може різко зменшити помилки прогнозування, чому створення власних рішень на основі штучного інтелекту часто стає дорогою пасткою, і як європейські компанії можуть забезпечити собі конкурентну перевагу над США, незважаючи на суворі правила. Це вже не наукова фантастика, а індустріалізація інтелекту як нового стандарту створення цінності.

Підходить для цього:

• Unframe.AI: Керовані рішення на основі штучного інтелекту для споживчих товарів та роздрібної торгівлі

Від маркетингового терміну до питання інфраструктури: що насправді означає «керований штучний інтелект» у роздрібній торгівлі

На перший погляд, термін «керований штучний інтелект» здається наступним модним словом у маркетингу технологій. Однак для компаній роздрібної торгівлі та виробництва споживчих товарів він насправді описує глибокий зсув: від окремих пілотних проектів ШІ до ШІ як продуктивного рівня інфраструктури, що охоплює рекламні акції, ланцюг поставок, ціноутворення, роботу магазинів та взаємодію з клієнтами.

По суті, все зводиться до трьох характеристик, які відрізняють ажіотаж від вимірної доданої цінності:

• По-перше, ШІ розуміється як керована платформа, а не проєкт. Замість формування нової команди PoC для кожного питання створюється єдиний рівень ШІ, який об'єднує дані, моделі, управління та інтеграцію і може бути повторно використаний для різних випадків використання.
• По-друге, дедалі важливішим стає показник часу, що дозволить отримати вигоду. Традиційний підхід «за кілька місяців до першого продуктивного рішення» навряд чи є життєздатним, враховуючи поточні реалії маржі та конкуренції в роздрібній торгівлі. Платформи, що забезпечують галузеві структурні блоки, наприклад, для оптимізації просування торгівлі, прогнозування попиту або аналітики магазинів, дозволяють знаходити рішення за лічені дні, а не за місяці, оскільки від 70 до 80 відсотків логіки вже попередньо побудовано і її просто потрібно зіставити з окремими даними та процесами.
• По-третє, «керований» – це більше, ніж просто експлуатація. Він охоплює постійний моніторинг, перенавчання, оптимізацію продуктивності, забезпечення безпеки та відповідності вимогам, а також інтеграцію в існуючі робочі процеси та системи авторизації. Для осіб, що приймають рішення, вирішальним моментом є те, що економічну цінність визначає не окрема модель, а гарантована, перевіряєма поведінка рішення в цілому.

Для таких постачальників, як Unframe, які позиціонують себе як керовану платформу штучного інтелекту для роздрібної торгівлі та споживчих товарів, цей зсув є саме точкою впливу: вони вирішують проблеми структурного масштабування, з якими зараз стикається більшість компаній, та поєднують їх з економічною логікою багаторазових, предметно-орієнтованих рішень.

Структурна дилема торгівлі: багато даних, мало рішень.

Чому потреба в керованих рішеннях на основі штучного інтелекту в роздрібній торгівлі настільки виражена? З економічної точки зору, у цьому секторі сходяться три тенденції, які підсилюють одна одну.

• По-перше, роздрібні торговці та виробники товарів широкого вжитку стикаються з історично високим обсягом даних у поєднанні з фрагментованими системними ландшафтами. Дані про продажі, ціноутворення, запаси, кампанії, лояльність та онлайн-взаємодію зберігаються в окремих системах, часто в комбінаціях ERP, POS, CRM, DWH, платформ електронної комерції та субреєстрів на базі Excel, які розвивалися протягом десятиліть. Аналізи показують, що багато європейських роздрібних торговців використовують численні, погано інтегровані сховища даних по каналах та країнах, що серйозно перешкоджає узгодженому уявленню про клієнтів, запаси та маржу.
• По-друге, очікування клієнтів зростають значно швидше, ніж внутрішні можливості компаній. Поточні дослідження показують, що дедалі більша частина споживачів вже активно інтегрує штучний інтелект у свій процес покупок – наприклад, для натхнення, порівняння товарів або персоналізації. Водночас, роздрібна торгівля у фізичних магазинах залишається ключовою: понад третина опитаних споживачів все ще віддають перевагу покупкам у фізичних магазинах, частково тому, що вони хочуть побачити та випробувати товари та цінують безпосередній досвід володіння. Це посилює тиск на омніканальні можливості: клієнти очікують однакового досвіду в додатках, веб-сайтах, соціальних мережах, торговельних майданчиках та фізичних магазинах.
• По-третє, галузь постійно перебуває під тиском маржі. Зростання витрат на персонал, оренду та логістику збігається з чутливістю до цін та високою прозорістю завдяки платформам порівняння цін. Можливість відмови від підвищення ефективності мінімальна. Тому штучний інтелект розглядається не як приємний інноваційний проект, а все частіше як ключовий інструмент для підвищення точності прогнозування, оборотності запасів, дохідності торгових витрат та середньої вартості замовлення.

Результат: Багато роздрібних торговців описують фундаментальний недолік – послідовного, надійного всебічного огляду клієнтів, запасів та прибутковості по всіх каналах та партнерам. Поєднання фрагментованих даних, історично сформованих процесів та спеціальних ІТ-проектів призводить до того, що роздрібні торговці працюють з величезним обсягом даних, але з обмеженими можливостями прийняття рішень. Саме тут і з'являється концепція платформи керованого штучного інтелекту: рішення обіцяють не окремі алгоритми, а архітектура, яка об'єднує дані, оркеструє моделі та перетворює рекомендації щодо рішень на практичні робочі процеси.

Чому так багато ініціатив зі штучного інтелекту зазнають невдачі в роздрібній торгівлі – і що відрізняє «штучний інтелект, який дійсно працює».

Численні члени правління та директори з інформаційних технологій у роздрібному секторі згадують кілька років інвестицій у штучний інтелект, які, однак, не призвели до чітко вимірних покращень результатів. Великі консалтингові дослідження показують, що лише близько чверті компаній здатні масштабувати ініціативи у сфері штучного інтелекту за межі пілотних проектів та отримувати суттєву цінність, тоді як приблизно три чверті ще не досягли відчутної рентабельності інвестицій. Вартим уваги є аналіз першопричин: близько 70 відсотків проблем знаходяться не в технології, а в процесах, організації та управлінні.

Застосовано до роздрібної торгівлі це означає: Вузьке місце рідко полягає в якості алгоритму прогнозування попиту, а радше в таких питаннях, як:

• Відсутність повної відповідальності за варіанти використання (між ІТ, бізнес-відділом, відділом обробки даних, контролінгом),
• нечіткі обов'язки щодо даних та їх якість,
• Дефіцити в управлінні змінами у відділах продажів, закупівель, фінансів та операцій магазину,
• логіка проекту, оптимізована для PoC, а не для середовища виконання та масштабованості.

Цифри, згадані в оригінальному тексті – висока частка осіб, які приймають рішення, без повного уявлення про дані клієнтів, компанії, які не впевнені у своїй здатності масштабувати штучний інтелект в масштабах усієї компанії, та організації, які не мають можливості вийти за рамки підтвердження концепції – відображають саме цю закономірність. Вони узгоджуються із загальними висновками про те, що хоча персоналізація та штучний інтелект визнані ключовими рушійними силами зростання, лише меншість компаній впровадили ці можливості в різних функціях та країнах.

Таким чином, «штучний інтелект, який реально працює», відрізняється не стільки сенсаційними інноваціями моделей, скільки послідовною логікою індустріалізації:

• Рішення на основі штучного інтелекту міцно інтегровані в основні процеси (наприклад, планування просування, поповнення запасів, оцінка постачальників), а не як окремий інструмент аналізу.
• Результати орієнтовані на дії (наприклад, конкретні плани дій, рекомендації щодо цін, пропозиції щодо замовлень), їх можна редагувати та відстежувати в існуючих системах.
• Результати можна пояснити та перевірити, що є надзвичайно важливим для фінансів, аудиту, дотримання нормативних вимог та нормативних актів, особливо в Європі.
• Платформа займається моніторингом, вимірюванням ефективності, перепідготовкою та управлінням, замість того, щоб організовувати ці процеси окремо в рамках проектів.

Керовані платформи штучного інтелекту реалізують цю логіку технічно та організаційно. Для роздрібних торговців ключова відмінність полягає в наступному: замість того, щоб щоразу мобілізувати нову команду, зростаючий портфель додатків штучного інтелекту працює на одній платформі зі спільними моделями даних, ролями, політиками та інтеграцією в існуючий стек.

Платформа замість клаптикової структури: економіка керованого стеку штучного інтелекту

Багато роздрібних торговців та виробників споживчих товарів отримали свій початковий досвід роботи зі штучним інтелектом завдяки точковим рішенням – рекомендаційним системам в електронній комерції, автономним прогнозам попиту в ланцюжку поставок, чат-ботам для обслуговування клієнтів. Хоча ці окремі рішення генерують локальні переваги, вони одночасно створюють невидимий технічний борг: численні моделі, канали передачі даних, концепції контролю доступу та механізми моніторингу, які необхідно підтримувати паралельно.

З економічної точки зору, існує багато аргументів на користь консолідації цього ландшафту навколо спільного керованого стеку штучного інтелекту:

• По-перше, зменшуються граничні витрати на кожен додатковий варіант використання. Початкові інвестиції в інтеграцію даних, управління ідентифікацією та доступом, спостережуваність та відповідність вимогам окуповуються в багатьох варіантах використання. Додаткові зусилля для подальших рішень, таких як розширення чистої оптимізації просування для включення виявлення аномалій за допомогою штучного інтелекту в ланцюжку поставок, значно зменшуються.
• По-друге, створюється рівень управління, який робить ризики керованими. Замість десяти різних моделей, що працюють з різними версіями даних та нечіткими обов'язками, існує центральний орган, який контролює якість даних, дозволи, журнали аудиту та обробку інцидентів. Для європейських компаній зі суворими вимогами до захисту даних та регуляторним тиском це часто є вирішальним критерієм прийняття.
• По-третє, інтеграція стає перевагою, а не перешкодою. Керований підхід на основі штучного інтелекту, спеціально розроблений для широкої взаємодії – «Будь-який SaaS, будь-який API, будь-яка база даних, будь-який файл» – вирішує основну проблему гетерогенних роздрібних ландшафтів: застарілих систем ERP, галузевих рішень, власних сховищ даних, хмарних сервісів та локальних процесів Excel. Для бізнес-відділів це означає, що рішення на основі штучного інтелекту з’являються там, де вже ведеться робота – у системі просування торгівлі, порталі постачальників, панелі інструментів магазину – замість того, щоб вимагати створення нових інтерфейсів.
• По-четверте, відкривається новий шлях фінансування, орієнтований на операційні витрати (OPEX). Замість того, щоб нести високі індивідуальні капітальні витрати на одноразові проекти штучного інтелекту, компанії можуть обирати моделі використання, які тісніше пов'язують витрати з впровадженням та внеском у вартість. Це особливо привабливо на нестабільних ринках, де інвестиційні бюджети жорстко контролюються.

Для таких постачальників, як Unframe , ця зосередженість на платформі означає, що вони конкурують не переважно окремими інструментами, а з питанням, хто стане домінуючим оркестратором штучного інтелекту в роздрібній торгівлі та сфері споживчих товарів – подібно до великих хмарних платформ в інфраструктурному секторі.

Керована платформа штучного інтелекту - Зображення: Xpert.Digital

Тут ви дізнаєтеся, як ваша компанія може швидко, безпечно та без високих бар'єрів входу впроваджувати індивідуальні рішення на основі штучного інтелекту.

Керована платформа штучного інтелекту — це ваш універсальний та безтурботний пакет для штучного інтелекту. Замість того, щоб мати справу зі складними технологіями, дорогою інфраструктурою та тривалими процесами розробки, ви отримуєте готове рішення, адаптоване до ваших потреб, від спеціалізованого партнера — часто протягом кількох днів.

Основні переваги з першого погляду:

⚡ Швидке впровадження: від ідеї до операційного застосування за лічені дні, а не місяці. Ми пропонуємо практичні рішення, які створюють негайну цінність.

🔒 Максимальна безпека даних: Ваші конфіденційні дані залишаються з вами. Ми гарантуємо безпечну та відповідність вимогам обробку без передачі даних третім особам.

💸 Без фінансових ризиків: Ви платите лише за результат. Повністю виключаються значні початкові інвестиції в обладнання, програмне забезпечення чи персонал.

🎯 Зосередьтеся на своєму основному бізнесі: Зосередьтеся на тому, що ви робите найкраще. Ми беремо на себе повне технічне впровадження, експлуатацію та обслуговування вашого рішення на основі штучного інтелекту.

📈 Орієнтований на майбутнє та масштабований: Ваш ШІ зростає разом з вами. Ми забезпечуємо постійну оптимізацію та масштабованість, а також гнучко адаптуємо моделі до нових вимог.

Детальніше про це тут:

• Керована платформа штучного інтелекту

Акції та ціноутворення як важіль для повернення: оптимізація торгових витрат за допомогою штучного інтелекту

Рішення щодо реклами та ціноутворення є одними з найважливіших економічних важелів у роздрібній торгівлі та індустрії споживчих товарів і часто характеризуються ручними, історично сформованими процесами. Бюджети торговельних витрат у великих компаніях FMCG досягають двозначних відсотків від продажів; тому навіть невеликі покращення ефективності та точності мають величезний вплив на прибуток до вирахування відсотків та податків (EBIT) та грошовий потік.

Дослідження використання штучного інтелекту в секторі споживчих товарів показують, що застосування штучного інтелекту, і зокрема генеративного штучного інтелекту, в маркетингу, дослідженнях і розробках, а також управлінні ланцюгами поставок вже широко поширене: близько двох третин світових компаній, що займаються споживчими товарами, використовують інструменти генеративного штучного інтелекту, і ще більше планують відповідні бюджети. Аналізи показують, що штучний інтелект може збільшити рентабельність маркетингових інвестицій приблизно на 30 відсотків, зменшити помилки прогнозування до 65 відсотків і підвищити ефективність процесів ланцюга поставок приблизно на 20 відсотків. Застосовуючи до рекламних акцій, це призводить до більш цілеспрямованих механізмів кампаній, кращих прогнозів обсягів і збільшення продажів, меншої кількості відсутніх товарів на складі та ефективнішого розподілу бюджету.

Конкретні керовані рішення штучного інтелекту в галузі докторантури спрямовані на індустріалізацію всього життєвого циклу:

• Централізація відгуків дилерів, даних про історичні рекламні акції, даних про продажі та фінансові дані в узгоджену модель даних.
• Автоматизована перевірка вхідних даних для просування (наприклад, умов, тривалості, каналів) за допомогою наборів правил та виявлення аномалій на основі машинного навчання.
• Моделювання сценаріїв зростання та прибутковості на рівнях SKU, клієнта та каналу.
• Автоматизована генерація пропозицій та порівнянь сценаріїв для менеджерів категорій та команд ключових клієнтів.
• Постійний зворотний зв'язок фактичних даних у моделях для постійного вдосконалення.

Ефекти, згадані в оригінальному прикладі – скорочення тривалості циклу з днів до хвилин та економія десятків мільйонів на торговельних витратах – є економічно доцільними, якщо врахувати, що великі компанії FMCG щорічно інвестують мільярди в торговельні акції та умови. Навіть оптимізація в діапазоні однозначних відсотків може призвести до значної економії без загрози зростанню.

Існують відмінності між США та Європою: у США на механізми рекламних акцій та знижок сильно впливають національні мережі та складні програми лояльності; глибина даних на одного клієнта часто більша, і існує більша готовність проводити агресивні експерименти з ціноутворенням та персоналізацією. У Європі ж дедалі більше уваги приділяється поєднанню персоналізації із захистом даних та справедливістю; водночас роздрібний ландшафт є більш фрагментованим, з багатьма форматами та характеристиками, характерними для кожної країни. Керовані рішення на основі штучного інтелекту повинні відображати ці розбіжності – від джерел даних та нормативних актів до різних логік ключових показників ефективності (KPI).

Стійкі ланцюги поставок та управління постачальниками: від реактивного пожежогасіння до прогнозного контролю

Ланцюги поставок у роздрібному секторі стають дедалі складнішими через геополітичну напруженість, нестабільний попит, нормативи сталого розвитку та зростання очікувань клієнтів. Традиційні підходи до планування досягають своїх меж; прорахунки швидко призводять до перевитрат, списання або відсутності товарів на складі.

Порівняльні дослідження документують, що застосування штучного інтелекту може значно зменшити помилки прогнозування та помітно підвищити ефективність процесів ланцюга поставок, наприклад, зменшивши помилки прогнозування до двох третин та підвищивши ефективність ланцюга поставок приблизно на одну п'яту. Для роздрібних торговців це означає: менший страховий запас, краще використання простору, менше зв'язаного обігового капіталу та вищу доступність.

Керовані рішення на основі штучного інтелекту для управління ланцюгами поставок та постачальниками зазвичай інтегрують кілька складових:

• Прогнози попиту, що враховують не лише історичні показники продажів, а й акції, погоду, події, конкурентну активність та онлайн-сигнали.
• Виявлення аномалій уздовж ланцюга поставок, що забезпечує раннє попередження про випадки відхилень попиту, затримки поставок, вузькі місця у виробничих потужностях або проблеми з якістю.
• Аналітика закупівель та постачальників на основі штучного інтелекту, яка оцінює постачальників на основі ефективності, ризиків, сталого розвитку та відповідності вимогам.
• Автоматизовані робочі процеси для документів, сертифікатів, процесів аудиту та управління контрактами.

Економічна логіка зрозуміла: кожен день ранньої видимості майбутнього дефіциту або надлишку запасів збільшує можливості для дій та знижує витрати. У світі, де ризики ланцюга поставок безпосередньо впливають на сприйняття бренду та лояльність клієнтів, прогнозне управління стає стратегічною перевагою.

Регіональні відмінності зумовлюють потребу в керованому штучному інтелекті: у Європі регуляторні ініціативи, такі як закони про ланцюги поставок та сталий розвиток, наполягають на більшій прозорості та документації, що підтримує аналітику постачальників та дотримання вимог на основі штучного інтелекту. У США ж гнучкість, швидкість та економічна ефективність займають центральне місце; тут домінують такі варіанти використання, як динамічний розподіл запасів, омніканальне виконання замовлень та логістика в той самий день. Керований підхід до ШІ, який може обслуговувати обидва світи, значно розширює його ринок.

Омніканальна персоналізація та клієнтський досвід: Більша цінність протягом усього терміну дії замість посилення рекламного тиску

Споживання не просто переходить «з офлайн-продажів в онлайн», а радше в гібридний шлях клієнта. Поточні дослідження роздрібної торгівлі показують, що значна частина споживачів вже активно використовує штучний інтелект для планування або здійснення покупок, і що понад половина готова до покупок зі штучним інтелектом у майбутньому. Водночас багато клієнтів очікують можливості взаємодіяти з брендами та роздрібними торговцями через різні точки контакту — соціальні мережі, додатки, торговельні майданчики, фізичні магазини — і при цьому мати стабільний досвід.

Водночас, фізична роздрібна торгівля залишається актуальною: більша частина респондентів віддає перевагу фізичним магазинам, а не виключно цифровим покупкам, особливо тому, що вони хочуть одразу побачити, помацати, приміряти та забрати товари додому. Для роздрібних торговців це означає, що персоналізація не повинна обмежуватися електронною комерцією, а повинна враховуватися в усіх каналах – від персоналізованих пропозицій у додатках та цифрових помічників у магазині до індивідуалізованої взаємодії з клієнтами на касі.

Омніканальна персоналізація на базі штучного інтелекту спрямована саме на це: вона агрегує поведінкові дані з онлайн-каналів, дані про транзакції з точок продажу, інформацію про програму лояльності та, де це можливо, зовнішні сигнали, і перетворює ці дані на конкретні рекомендації, контент і пропозиції для кожного клієнта, каналу та контексту. На відміну від традиційних наборів правил, сучасні моделі штучного інтелекту можуть розпізнавати закономірності, які не помічають аналітики-люди, такі як комбінації продуктів, часу, каналів і цінових діапазонів.

З економічної точки зору, це призводить до вищої середньої вартості замовлення, підвищеного коефіцієнта конверсії, меншого відтоку та вищої частоти повторних покупок. Дослідження в секторах роздрібної торгівлі та споживчих товарів показують, що компанії, які використовують персоналізацію на основі штучного інтелекту, досягають значного збільшення доходу на одного клієнта; персоналізація є одним з найважливіших факторів цінності ШІ в компаніях, що займаються споживчими товарами та роздрібною торгівлею.

У цьому відношенні між США та Європою існують явні відмінності: у США споживачі традиційно більш охоче діляться даними в обмін на персоналізовані пропозиції та зручність; екосистеми лояльності великих мереж генерують глибокі, індивідуалізовані набори даних. З іншого боку, в Європі правила захисту даних та загалом більш скептичне ставлення формують можливості та обмеження персоналізації на основі даних. Керовані платформи штучного інтелекту, які хочуть досягти успіху в Європі, повинні тому працювати по-різному не лише технічно, але й з точки зору регулювання та комунікації: більша мінімізація даних, акцент на прозорості, конфіденційність за проектом та обробка даних локально або на базі ЄС.

Розумні магазини та автономний шопінг: ренесанс торговельних просторів

Хоча багато дебатів останніх років були зосереджені на зростанні онлайн-торгівлі, зараз очевидно, що фізичні магазини залишаються найважливішим каналом збуту та одночасно є випробувальним майданчиком для нових рішень на базі штучного інтелекту. Роздрібні торговці все ще бачать великі можливості для зростання у фізичних магазинах та використовують штучний інтелект, щоб розкрити цей потенціал.

Ключовою сферою є аналітика магазинів на основі штучного інтелекту. Поточні опитування у сфері роздрібної торгівлі показують, що значна частина компаній вже використовує штучний інтелект для аналітики та аналізу даних магазинів – часто як основний варіант використання у своїх фізичних магазинах. Використовуючи комп’ютерний зір, дані датчиків та прогнозні моделі, роздрібні торговці оптимізують планування магазинів, презентацію товарів, планування роботи персоналу та поповнення запасів. Переваги варіюються від підвищення продуктивності торгового залу та скорочення часу очікування до покращення доступності товарів.

Другим напрямком є ​​зменшення втрат та шахрайства. Роздрібні торговці та компанії, що займаються споживчими товарами, використовують штучний інтелект для виявлення аномалій на касах самообслуговування, у потоці товарів та під час повернення товарів, тим самим обмежуючи втрати. Враховуючи, що глобальні обсяги втрат сягають сотень мільярдів доларів, це є значним економічним важелем.

По-третє, роздрібні торговці експериментують з автономним та «безперешкодним» досвідом покупок – наприклад, магазинами, де покупці можуть брати товари та йти, не платячи традиційним способом; виставлення рахунків та ідентифікація обробляються у фоновому режимі за допомогою датчиків та штучного інтелекту. Наприклад, у Європі велика французька мережа продемонструвала за допомогою магазину на базі штучного інтелекту «10 секунд покупки, 10 секунд оплати», що такі концепції також життєздатні на суворо регульованих ринках.

Керовані платформи штучного інтелекту, що поєднують аналітику магазину, моніторинг запасів у режимі реального часу, виявлення скорочень запасів та автономні процеси оформлення замовлення, не лише вирішують проблеми ефективності, але й переосмислюють досвід роботи в магазині. Це надає роздрібним торговцям подвійну можливість: вони можуть підвищити економічну привабливість своїх торгових площ, одночасно створюючи диференційований досвід обслуговування клієнтів, який не визначається виключно ціною.

Інтеграція у складні ІТ-ландшафти: чому відкрите підключення є сильною конкурентною перевагою

Теоретично, трансформація на основі штучного інтелекту часто звучить просто; на практиці вона зазнає невдачі через основні принципи інтеграції. Великі роздрібні компанії керують історично сформованими ІТ-ландшафтами з різнорідними ERP-системами, серверними частинами філій, POS-системами, платформами електронної комерції, сховищами даних та спеціалізованими додатками, часто розподіленими по різних країнах та форматах.

Керований підхід до штучного інтелекту, який послідовно розроблений для інтеграції – тобто він підтримує підключення до будь-якої SaaS-системи, API, баз даних та файлів – створює тут структурну перевагу. Це пояснюється тим, що він зменшує три ключові фактори вартості:

По-перше, зусилля на інтеграцію для кожного проєкту зменшуються, оскільки можна використовувати багаторазові конектори та шаблони інтеграції, замість того, щоб щоразу починати з нуля. Це дуже актуально з економічної точки зору для роздрібних компаній, які хочуть розглянути кілька десятків випадків використання штучного інтелекту вздовж ланцюжка створення вартості.

По-друге, знижується ризик «тіньових ІТ-проектів». Коли відділи знають, що платформа може підключати їхні бажані інструменти та джерела даних, зменшується спокуса впроваджувати зовнішні, ізольовані рішення, які згодом можна інтегрувати в загальну архітектуру лише зі значними зусиллями.

По-третє, це підвищує гнучкість перед обличчям майбутніх змін. Нові SaaS-додатки, джерела даних або хмарні платформи можна інтегрувати швидше, не вимагаючи переробки рівня штучного інтелекту. Це особливо важливо на ринку США з його швидкими темпами інновацій, але все більше й у Європі зі зростаючим використанням хмарних технологій.

Для таких постачальників, як Unframe, які представляють можливості інтеграції як основну обіцянку, це ключова відмінність від нішевих рішень. Найголовніше, що платформа повинна не лише об'єднувати технічно, а й будувати семантичні мости: спільні моделі даних, уніфіковані ідентифікації та ролі, а також гармонізовану бізнес-логіку.

Ринковий потенціал до 2030 року і далі: масштаби та динаміка зростання

Щоб оцінити економічну значимість керованого штучного інтелекту в комерції, варто розглянути ринкові прогнози щодо штучного інтелекту в роздрібній торгівлі та секторі споживчих товарів.

Глобальний ринок штучного інтелекту в роздрібній торгівлі наразі оцінюється в мільярди доларів або менше, з дуже високими річними темпами зростання. Різні аналізи прогнозують обсяг ринку в мільярди доларів або менше, з середніми однозначними або менше, з двозначними показниками до 2024/2025 років та прогнозують зростання до кількох десятків мільярдів до 2030 року та понад 40 мільярдів до початку 2030-х років, з річними темпами зростання від 20 до понад 30 відсотків. Спільний знаменник: ШІ в роздрібній торгівлі еволюціонує з нішевого ринку в основний ринок, який, як очікується, протягом десятиліття багаторазово перевищить свій нинішній розмір.

У Європі ринок штучного інтелекту в роздрібній торгівлі наразі оцінюється в кілька мільярдів доларів США, з очікуваним зростанням у середньо- та високозначних однозначних мільярдах до 2030 року і пізніше. Згідно з прогнозами, Європа може досягти частки приблизно від 15 до 20 відсотків світового ринку до початку 2030-х років. Рушійними силами зростання тут є, перш за все, цифровізація, розширення омніканальності, персоналізація та підвищення ефективності – уповільнене, але також якісно сформоване вимогами до захисту даних та відповідності.

Паралельно з цим формується ще більш динамічно зростаючий субринок: генеративний штучний інтелект у роздрібній торгівлі. За оцінками, обсяг ринку тут становитиме невеликі мільярди до середини 2020-х років і може зрости до високої двозначної цифри в мільярд до середини 2030-х років – з річними темпами зростання понад 30 відсотків. Тільки в США прогнозується, що генеративний штучний інтелект у роздрібній торгівлі зросте з низької тризначної цифри в мільйон у середині 2020-х років до середньої однозначної цифри в мільярд до середини 2030-х років.

Подібна динаміка спостерігається в сегменті споживчих товарів: ринок штучного інтелекту в споживчих товарах оцінюється в кілька мільярдів доларів США, з очікуваними темпами зростання близько 30 відсотків на рік та потенційним обсягом у межах двозначного мільярда доларів до кінця десятиліття.

Ці цифри ілюструють, що ринок керованих платформ штучного інтелекту в секторах роздрібної торгівлі та товарів широкого вжитку охоплює не лише ліцензії на програмне забезпечення зі штучним інтелектом, але й послуги інтеграції, обробки даних, управління та операційні послуги. Навіть якщо лише частина прогнозованих витрат на штучний інтелект спрямовується через керовані платформи, це являє собою багаторічний ринок зростання вартістю мільярди.

Інша перспектива вступає в гру: деякі аналізи показують, що агенти ШІ можуть впливати або безпосередньо контролювати двозначний відсоток онлайн-продажів в електронній комерції США до 2030 року. Якщо значна частина зростання цифрових продажів буде організована системами на базі ШІ, центральне питання для роздрібних торговців більше не полягає в тому, чи інвестувати в ШІ, а в тому, хто контролює ці агентні системи – внутрішні команди чи зовнішні постачальники платформ.

США проти Європи: два різні шляхи до однієї мети у сфері штучного інтелекту

Хоча штучний інтелект набуває все більшого значення у світовій торгівлі, початкові умови та залежність шляхів розвитку суттєво відрізняються між США та Європою.

У США ринок роздрібної торгівлі є більш концентрованим, де великі національні мережі та платформи володіють величезними наборами даних та інвестиційними бюджетами. Існує сильна готовність до агресивних інвестицій у нові технології та швидкого масштабування експериментів. Дослідження показують, що дуже велика частина роздрібних компаній та компаній, що працюють у сфері споживчих товарів, вже оцінюють або використовують штучний інтелект, що високий відсоток повідомляє про позитивний вплив на доходи та витрати, і що переважна більшість планує подальше збільшення своїх інвестицій у штучний інтелект у найближчі роки. Генеративний штучний інтелект там вже широко розглядається як важіль покращення клієнтського досвіду, маркетингу, ціноутворення та внутрішньої ефективності.

У Європі ринок більш фрагментований, з більшою кількістю форматів, регіональних мереж та різними регуляторними рамками. Захист даних та суверенітет даних відіграють значно більшу роль, як і вимоги до прозорості, поясненьності та справедливості систем штучного інтелекту. Водночас європейські роздрібні торговці повідомляють, що вони інтенсивно використовують штучний інтелект, зокрема в аналітиці магазинів, персоналізації та управлінні ланцюгами поставок, причому особливо важливу роль відіграють сценарії, пов'язані з традиційними магазинами.

Ці відмінності мають прямі наслідки для постачальників керованого ШІ:

– У США ключовими факторами є швидкість, масштабованість та інновації. Платформи, які пропонують швидку окупність інвестицій у поєднанні з високою гнучкістю та можливостями багатохмарного середовища, відповідають вимогам ринку, готового навіть до високих початкових інвестицій, за умови, що ціннісна пропозиція видається правдоподібною.

– У Європі вирішальними є контрольованість, відповідність вимогам та глибина інтеграції. Платформи повинні продемонструвати, що вони гарантують суверенітет даних, регіональне зберігання, відповідність GDPR, можливість аудиту та надійне управління без надмірного придушення інновацій.

Водночас ринки зближуються: європейські роздрібні торговці визнають необхідність прискорення темпів інновацій, тоді як американські компанії дедалі більше визнають важливість конфіденційності даних, прозорості та відповідального штучного інтелекту. Керовані платформи штучного інтелекту, які охоплюють обидва світи — швидкі, гнучкі рішення з високим ступенем управління та відповідності — мають найбільші шанси закріпитися в обох регіонах.

Економічні бізнес-кейси та логіка фінансування: від проекту до створення постійної цінності

Для осіб, які приймають рішення в роздрібній торгівлі та сфері споживчих товарів, виникає питання: як можна конкретно виміряти економічну цінність керованого штучного інтелекту, виходячи за рамки загальних прогнозів зростання?

На рівні випадків використання, порівняльні дослідження показують, що рішення на основі штучного інтелекту можуть значно підвищити рентабельність інвестицій у таких сферах, як маркетинг і ціноутворення, різко зменшити помилки прогнозування в плануванні попиту та значно покращити ефективність ланцюга поставок. Коли до цього додаються галузеві дослідження, які повідомляють, що високий відсоток компаній у роздрібному секторі досяг збільшення доходів і скорочення витрат завдяки використанню штучного інтелекту, вимальовується послідовна картина: штучний інтелект — це не додатковий компонент, а радше важіль для ключових позицій у звіті про прибутки та збитки.

Проблема полягає не стільки в теоретичному потенціалі, скільки в його операціоналізації на рівні портфеля. Керовані платформи штучного інтелекту забезпечують підтримку на трьох рівнях:

По-перше, вони дозволяють використовувати стандартизовану логіку бізнес-кейсів для різних варіантів використання. Замість того, щоб оцінювати кожен варіант використання окремо, можна створити систематичні моделі витрат і вигод для таких категорій, як акції, ланцюг поставок, операції магазину або персоналізація, кожна з яких базується на галузевих даних, ключових показниках ефективності, специфічних для компанії, та емпіричних даних.

По-друге, вони дозволяють поступово масштабувати інвестиції. Починаючи зі сфокусованого, високоприбуткового варіанту використання, такого як планування рекламних акцій на основі штучного інтелекту або аналітика магазину, платформу можна послідовно розширювати, щоб включити подальші варіанти використання без втрати початкових інвестицій. Загальна рентабельність інвестицій покращується, оскільки більше варіантів використання будується на одній і тій самій інфраструктурі.

По-третє, вони підтримують альтернативні моделі фінансування. Моделі ціноутворення на основі використання, моделі на основі успіху або гібридні підходи знижують бар'єр для входу, перекладають частину ризику на постачальника та тісніше пов'язують платежі з фактичними вигодами. Для таких постачальників, як Unframe , це означає, що сильні еталонні проекти, такі як значна економія торгових витрат або різке скорочення ручних дослідницьких зусиль для фінансових звірок, не лише служать маркетинговим аргументом, але й формують основу для нових моделей ціноутворення на основі цінності.

З економічної точки зору, керований ШІ зміщує обговорення з «Скільки коштує проект ШІ?» на «Які повторювані потоки створення цінності генерує платформа ШІ з часом, і як вони розподіляються між роздрібними торговцями, виробниками та постачальниками платформ?».

Управління, пояснимість та ризик: чому «керований» – це більше, ніж просто операції

Часто недооцінюваним аспектом керованого штучного інтелекту в роздрібній торгівлі є управління та ризики. Рішення на основі штучного інтелекту, які впливають на ціноутворення, механізми просування, інвентаризацію, планування магазинів або рішення щодо кредитування та шахрайства, мають прямий вплив на продажі, маржу, відповідність вимогам та репутацію. Таким чином, різниця між інструментом штучного інтелекту та керованою платформою штучного інтелекту полягає не лише в інтерфейсі користувача, але й у глибині механізмів контролю.

Масштабні дослідження впровадження штучного інтелекту підкреслюють, що більшість проблем лежать у людській та організаційній сфері: ролі, обов'язки, готовність до змін, навчання та структури управління. Керована платформа штучного інтелекту з вбудованим управлінням, що включає моделі ролей та прав, чіткі робочі процеси затвердження, журнали аудиту, міжмодельні політики та моніторинг, знижує ризик неконтрольованого та невідстежуваного проникнення рішень, пов'язаних зі штучним інтелектом, у повсякденні операції.

Це особливо актуально для європейського ринку. Тут правила захисту даних, вимоги прозорості та галузеві норми створюють ситуацію, в якій поясненість та відстежуваність рішень, прийнятих на основі штучного інтелекту, є не лише належною практикою, а й юридичним зобов'язанням. Це особливо стосується випадків обробки персональних даних або прийняття алгоритмічних рішень, що мають значний вплив на клієнтів чи співробітників.

Постачальники керованого ШІ, які розуміють управління як основний компонент своєї платформи, а не додатковий модуль, позиціонують себе не лише як технологічні партнери, а й як партнери з управління ризиками. Для роздрібних торговців та виробників споживчих товарів це означає, що вони можуть впроваджувати ШІ в чутливих сферах без необхідності створювати окремі структури управління для кожного окремого рішення.

Стратегічні наслідки для осіб, які приймають рішення: як роздрібні торговці можуть індустріалізувати керований штучний інтелект

Для керівників вищого рівня в роздрібній торгівлі та сфері споживчих товарів поєднання ринкового потенціалу, технологічної зрілості та організаційних викликів призводить до чіткого стратегічного завдання: штучний інтелект має бути переведений з фази експериментів до фази індустріалізації та управління портфелем.

Спочатку це передбачає зосередження на кількох дуже релевантних варіантах використання з чітким впливом на прибутки та збитки, які також слугують «якорями» для подальших застосувань, таких як оптимізація просування торгівлі, прогнозування попиту, аналітика магазинів або узгодження фінансів за допомогою штучного інтелекту. Такі варіанти використання мають високий вплив на дохід, маржу та оборотний капітал, і одночасно підходять для створення можливостей обробки даних та управління, що приносять користь іншим сферам.

Паралельно з цим потрібне рішення щодо платформи: чи слід створювати штучний інтелект власними силами – з усіма пов’язаними з цим вимогами до інженерії даних, MLOps, управління та операцій – чи компанія повинна покладатися на керованого партнера зі штучного інтелекту, який надає галузеві рішення та інфраструктуру? Відповідь залежить від таких факторів, як розмір компанії, наявний досвід, толерантність до ризику та регуляторне середовище. У багатьох випадках матиме сенс гібридний підхід, де критичні основні можливості залишаються внутрішніми, тоді як стандартні варіанти використання та інфраструктура реалізуються через такі платформи, як Unframe .

Найголовніше, що він також має бути вбудований в організацію. ШІ не повинен бути ізольованим у командах з обробки даних чи інноваційних лабораторіях, а має бути інтегрований у лінійну організацію: управління категоріями, закупівлі, логістика, продажі, фінанси та операції магазинів потребують чіткого розуміння того, які завдання підтримуються ШІ, як приймаються та враховуються рішення, а також як вимірюється продуктивність.

Зрештою, необхідна реалістична оцінка темпів та кривої навчання. Ринкові прогнози та історії успіху показують, що ШІ набуде величезного значення в роздрібній торгівлі та індустрії споживчих товарів у найближчі роки. Водночас дослідження показують, що більшість компаній наразі все ще намагаються реалізувати масштабовану цінність. Керовані платформи ШІ можуть подолати цей прогалину, консолідуючи технічну та організаційну складність, скорочуючи час отримання цінності та індустріалізуючи управління.

Компанії, які хочуть досягти успіху в роздрібній торгівлі та сфері споживчих товарів у найближчі роки — на ринках США з інтенсивним використанням даних та маржі, а також на регульованих та фрагментованих ринках Європи — повинні будуть розуміти ШІ не як проект, а як продуктивний, керований рівень свого ланцюжка створення вартості. Тому стратегічне питання полягає вже не в тому, чи використовують компанії керований ШІ, а в тому, наскільки послідовно вони це роблять, і чи просто досягають вони підвищення ефективності, чи встановлюють нову бізнес-логіку, орієнтовану на ШІ, у роздрібній торгівлі.

Konrad Wolfenstein

Я радий допомогти вам як особистого консультанта.

зв’язатися зі мною під Вольфенштейном ∂ xpert.digital

зателефонуйте мені під +49 89 674 804 (Мюнхен)

LinkedIn
 

Наша глобальна галузева та бізнес-експертиза в розвитку бізнесу, продажах та маркетингу - Зображення: Xpert.Digital

Галузевий фокус: B2B, цифровізація (від штучного інтелекту до XR), машинобудування, логістика, відновлювані джерела енергії та промисловість

Детальніше про це тут:

• Бізнес-центр Xpert

Тематичний центр з аналітичними матеріалами та експертними знаннями:

• Платформа знань про світову та регіональну економіку, інновації та галузеві тенденції
• Збір аналізів, імпульсів та довідкової інформації з наших пріоритетних напрямків
• Місце для експертів та інформації про поточні розробки в бізнесі та технологіях
• Тематичний центр для компаній, які хочуть дізнатися про ринки, цифровізацію та галузеві інновації