AI napędza transformację retailu – kluczowe trendy, wdrożenia i wyzwania

Sztuczna inteligencja stała się jednym z kluczowych motorów transformacji we współczesnym handlu detalicznym i sektorze FMCG. Jeszcze niedawno rozwiązania oparte na AI kojarzyły się głównie z projektami eksperymentalnymi. Dziś są to strategiczne inicjatywy, pozwalające detalistom m.in. na lepsze zarządzanie zapasami czy personalizację kontaktu z klientem na niespotykaną wcześniej skalę.

Skala zainteresowania rozwiązaniami opartymi na AI w branży retail jest ogromna. Według prognoz globalnej firmy badawczej IDC („FutureScape: Worldwide Retail 2024 Predictions”) aż 95% detalistów planuje testować lub wdrażać generatywną sztuczną inteligencję w swojej firmie najbliższych latach. Z kolei analizy McKinsey wskazują, że potencjalna wartość dodana AI dla branż retail i FMCG może wynosić 240–390 miliardów dolarów rocznie.

Badania pokazują także, że spersonalizowane rekomendacje produktowe potrafią zwiększyć konwersję zakupów nawet o 20%, a systemy wizji komputerowej (computer vision) zredukować problemy z kasami samoobsługowymi o ponad 70%. Jednocześnie wciąż dla wielu firm wyzwaniem pozostaje pełnoskalowe wdrożenie AI. Najczęstszymi barierami są kwestie dotyczące danych (ich jakość, spójność i dostępność) oraz brak odpowiednich kompetencji wśród pracowników.

Najważniejsze trendy w wykorzystaniu AI w handlu detalicznym i FMCG

W handlu detalicznym i branży FMCG można zaobserwować kilka kluczowych trendów napędzanych przez rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji:

Personalizacja na masową skalę – dzięki AI detaliści mogą tworzyć dynamiczne rekomendacje produktowe dopasowane do indywidualnych preferencji klientów, co skutkuje wyższą sprzedażą i większą lojalnością kupujących.

Obsługa klienta wspierana przez AI – chatboty i wirtualni asystenci oparci na dużych modelach językowych (LLM) coraz częściej stają się pierwszą linią kontaktu z klientem. Automatyzują obsługę zapytań, reklamacji i porad, podnosząc ich szybkość oraz jakość.

Sklepy autonomiczne i wizja komputerowa – analiza obrazu w czasie rzeczywistym (wizja komputerowa) pozwala eliminować problem braku towaru na półkach i usprawnia działanie kas samoobsługowych. Umożliwia też tworzenie sklepów bez kolejek, w których klienci biorą towar i po prostu wychodzą, a system sam nalicza płatność.

Redefinicja procesów operacyjnych – wykorzystanie AI wymusza zmiany organizacyjne i kulturę ciągłego eksperymentowania. Firmy muszą na nowo zaprojektować wiele procesów biznesowych, aby w pełni wykorzystać potencjał sztucznej inteligencji (np. zarządzanie łańcuchem dostaw w oparciu o predykcje AI).

Infrastruktura gotowa na AI – sukces wdrożeń AI zależy od solidnych podstaw technologicznych: wysokiej jakości danych, odpowiedniej architektury chmurowej oraz bezpiecznych i wydajnych sieci.

Przykłady wdrożeń AI w handlu

Coraz więcej firm z sektora retail i FMCG wdraża już rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji, osiągając przy tym wymierne korzyści. Oto kilka przykładów:

Sieć hipermarketów w Azji – W jednej z azjatyckich sieci sklepów zrealizowano projekt systemu wizyjnego (computer vision) do monitorowania półek i kas samoobsługowych. Rezultat to m.in. 15% mniej braków towarowych na półkach, czy spadek liczby incydentów przy kasach samoobsługowych o 70%, a w efekcie wyższa satysfakcja klientów i zwiększona sprzedaż.

Autonomiczne sklepy Sensei – portugalski startup Sensei uruchomił sklepy, w których klienci nie muszą podchodzić do kas. Po prostu biorą produkty i wychodzą, a system automatycznie nalicza należność z ponad 99% dokładnością. Innowacja ta eliminuje kolejki przy kasach, a właściciel sieci oszczędza na kosztach obsługi.

Producent FMCG z Europy Środkowej – przedsiębiorstwo z branży dóbr konsumenckich chciało wdrożyć zaawansowaną personalizację oferty, lecz brakowało mu ekspertów od AI. Rozwiązaniem okazało się skorzystanie z usług zewnętrznej firmy – po warsztatach z jej ekspertami i wdrożeniu gotowej platformy, w pół roku udało się uruchomić system rekomendacji. Rezultatem był 18% wzrost sprzedaży online już w pierwszym kwartale jego działania.

Bariery we wdrażaniu AI

Mimo udanych pilotażowych projektów, wiele firm napotyka trudności z przeniesieniem rozwiązań opartych na AI z fazy testów do codziennego użytkowania na szeroką skalę. Do najczęstszych barier należą:

Luka kompetencyjna – aż 44% menedżerów wskazuje brak specjalistów od AI w organizacji jako główną przeszkodę we wdrożeniach (wg badania Futurum Group).

Wyzwania związane z danymi – dane potrzebne do trenowania modeli często są zbierane w niejednolitych formatach, a także rozproszone po różnych działach i systemach, co utrudnia ich efektywne wykorzystanie. Zespoły IT muszą poświęcać tygodnie na ich odpowiednie przygotowanie. Bez centralizacji i ujednolicenia danych projekty AI nie przyniosą oczekiwanych korzyści.

Koszty i złożoność infrastruktury – budowa własnej infrastruktury AI bywa czasochłonna i bardzo kosztowna. Trzeba zainwestować w sprzęt, oprogramowanie, narzędzia do zarządzania danymi i integracji oraz zapewnić bezpieczeństwo – dla wielu detalistów jest to bariera nie do pokonania bez wsparcia z zewnątrz.

Aby przezwyciężyć te wyzwania, przedsiębiorstwa coraz częściej korzystają z pomocy wyspecjalizowanych dostawców technologii. Ich wsparcie często nie ogranicza się tylko do oferowania kompleksowych rozwiązań, ale także doradztwa i szkoleń, dzięki czemu pracownicy mogą zdobyć kompetencje niezbędne do samodzielnego rozwijania projektów AI.

Perspektywy rozwoju AI w handlu detalicznym

Przyszłość handlu detalicznego to coraz głębsza integracja świata fizycznego i cyfrowego – koncepcja tzw. phygital retail nabiera realnych kształtów właśnie dzięki AI. Rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji pozwalają łączyć wygodę zakupów online z angażującym doświadczeniem znanym ze sklepów stacjonarnych. Już dziś spotykamy sklepy bezobsługowe, które jeszcze niedawno uchodziły za futurystyczny eksperyment, a obecnie w niektórych miastach stają się standardem.

W kolejnych latach możemy spodziewać się upowszechnienia agentowych i multimodalnych systemów AI, potrafiących jednocześnie analizować różne typy danych (tekst, obraz, dźwięk czy sygnał IoT). Umożliwi to jeszcze dokładniejsze prognozowanie popytu, dynamiczne zarządzanie cenami oraz niemal pełną automatyzację zarządzania sklepem – od uzupełniania asortymentu po spersonalizowaną obsługę klienta w czasie rzeczywistym.

Eksperci prognozują, że w ciągu najbliższych 5–10 lat AI stanie się równie nieodzownym elementem działalności detalistów jak systemy ERP czy CRM. Firmy, które już teraz rozpoczną transformację w oparciu o sztuczną inteligencję, staną się liderami zmian i zyskają przewagę konkurencyjną.

Wpis powstał na podstawie publikacji „Od danych do decyzji: AI w praktyce handlu detalicznego i FMCG”, przygotowanej przez redakcję HandelExtra we współpracy z firmami HPE i Nvidia. Publikację można pobrać tutaj.