Nowa era technologii w retailu: Od odizolowanych wdrożeń do strukturalnej transformacji

Dzięki rozwojowi sztucznej inteligencji branża retail zyskuje możliwość tworzenia innowacyjnych usług i modeli biznesowych. To dla niej ogromna szansa – jak wynika z raportu „Ways of Tech 2026–2027” firmy Solita, stopniowe usprawnianie dotychczasowych procesów już nie wystarcza. Zdobycie przewagi konkurencyjnej wymaga wyjścia poza utarte schematy i dogłębnego przemyślenia roli technologii w organizacji. Retailerzy stoją przed wyzwaniem zaprojektowania swojego modelu biznesowego na nowo – z AI jako kluczowym fundamentem rozwoju.

Key Insights:

• Przejście od pilotaży do kompleksowej transformacji: budowanie przewagi konkurencyjnej wymaga wyjścia z silosów organizacyjnych i przeorganizowania całych procesów biznesowych.
• Konwergencja handlu i finansów: klienci nie rozdzielają zakupu od płatności – kto zoptymalizuje moment decyzji zakupowej w aplikacji mobilnej (dzięki integracji usług finansowych i personalizacji), odniesie sukces.
• Nowy podział ról w architekturze: systemy ERP powinny skupiać się na niezawodnej obsłudze transakcji i księgowości, uwalniając przestrzeń dla agentów AI oraz zmiennej logiki biznesowej w modułowym, elastycznym środowisku.
• Dane to podstawa: bez uporządkowanych modeli danych i standardów governance autonomiczni agenci AI generują chaos zamiast efektywności.
• Nowa dyscyplina kosztowa: skalowanie modeli generatywnych wymaga ścisłego zarządzania budżetami tokenów i mierzenia wartości pojedynczej transakcji.

Jakie trendy technologiczne będą kształtowały retail?

Trendy technologiczne na najbliższe lata koncentrują się wokół rozwoju autonomicznych agentów AI, przenoszenia całego procesu zakupu i finansowania do jednej aplikacji czy budowie modułowych, gotowych na ciągłą zmianę systemów. Dla retailerów oznacza to konieczność głębokiej transformacji: od samej architektury IT i modeli biznesowych, po całościowe doświadczenie konsumenta na ścieżce zakupowej.

Pojawienie się zaawansowanych modeli sztucznej inteligencji sprawiło, że tradycyjna przewaga technologiczna dewaluuje się obecnie szybciej niż jeszcze kilka lat temu. Jak wskazuje raport firmy Solita „Ways of Tech 2026–2027”, pojedyncze narzędzia czy odosobnione wdrożenia nie gwarantują już dominacji na rynku.

– Firmy powinny przestać traktować sztuczną inteligencję jako przydatny dodatek, a zacząć używać jej do łączenia odseparowanych dotąd obszarów biznesu. Spójna integracja aplikacji mobilnej, systemów kasowych oraz elastycznej architektury danych to dziś jedna z najlepszych dróg do budowania trwałej przewagi konkurencyjnej – zauważa Marek Nowakowski, Dyrektor ds. pozyskiwania nowych klientów w Exorigo-Upos.

Od silosów do strukturalnej sztucznej inteligencji

Sztuczna inteligencja generuje największą wartość, gdy optymalizuje cały strumień wartości – czyli kompleksowy ciąg operacji od zaopatrzenia magazynu, przez sprzedaż, po dostawę i serwis – a nie tylko pojedyncze, odizolowane zadania. Jednak w wielu sieciach handlowych barierą wciąż pozostają silosy organizacyjne. Gdy poszczególne zespoły rozwijają inicjatywy AI na własną rękę, firma traci szansę na zdobycie przewagi nad konkurencją.

Kluczem do odczuwalnej optymalizacji procesowej na poziomie całej organizacji staje się koncepcja strukturalnej sztucznej inteligencji (structural AI). To podejście organizacyjne i technologiczne, które na nowo definiuje podział pracy między ludźmi a autonomicznymi agentami AI. Zamiast jedynie wspierać poszczególnych pracowników w określonych zadaniach, agenci AI przejmują odpowiedzialność za kompleksowe, wieloetapowe procesy w skali całej firmy.

Wdrożenie modelu operacyjnego opartego na strumieniu wartości znacząco zmienia wyniki biznesowe i dynamikę miejsca pracy, a także zapewnia:

• Głęboką klientocentryczność: punkt ciężkości przesuwa się z wewnętrznych KPI na dostarczanie realnej wartości końcowemu odbiorcy.
• Optymalizację procesów: wąskie gardła, przestoje oraz powielające się zadania stają się widoczne i możliwe do wyeliminowania.
• Większe zaangażowanie pracowników: odpowiedzialność za cały proces buduje poczucie sprawczości i podnosi motywację.

Konwergencja handlu i usług finansowych w jednym strumieniu wartości

Myślenie w kategoriach strumienia wartości wychodzi poza reorganizację wewnętrznych procesów w firmie – rozciąga się na cały ekosystem doświadczeń klienta. Najbardziej wyrazistym tego przykładem jest zacieranie się granic między sektorem retail a usługami finansowymi. Współczesny konsument nie traktuje już samego zakupu i płatności jako dwóch osobnych etapów. Oczekuje pełnej integracji i maksymalnej wygody w jednym miejscu – najczęściej na ekranie aplikacji mobilnej.

Technologiczna konwergencja sprawia, że sieci handlowe coraz śmielej wdrażają własne usługi finansowe (takie jak płatności odroczone BNPL, mikropożyczki czy portfele cyfrowe), podczas gdy banki rozbudowują swoje aplikacje o moduły e-commerce. Walka toczy się o kluczowe punkty decyzyjne na ścieżce zakupowej – wygrywa ten podmiot, który dostarczy najbardziej płynne, pozbawione jakichkolwiek przeszkód i przestojów doświadczenie.

Wymaga to jednak czegoś więcej niż tylko powierzchownej integracji systemów. Niezbędna jest architektura modułowa oraz zaawansowana analityka danych w czasie rzeczywistym. Dzięki nim usługi finansowe przestają być zewnętrznym dodatkiem, a stają się naturalnym, cyfrowym komponentem, uruchamianym dokładnie w tym momencie, w którym klient podejmuje decyzję o zakupie.

Jak agentyczna AI zmienia rolę systemów ERP i architektury IT w handlu?

Autonomiczni agenci AI potrzebują otwartego środowiska, czystych interfejsów API oraz logiki biznesowej otwartej na integrację programistyczną. Monolityczna architektura zaimplementowana w tradycyjnych systemach ERP może stać się w takim przypadku hamulcem innowacji. Gdy logika biznesowa pozostaje zamknięta w monolitycznym rdzeniu systemu ERP, każda zmiana reguł procesu wymaga czasochłonnych i kosztownych prac wdrożeniowych zamiast elastycznej rekonfiguracji.

Nie oznacza to jednak konieczności rezygnacji z systemu ERP, tylko celowe, stopniowe ograniczanie jego roli: najpierw udostępnienie istniejących systemów agentom, następnie wyeliminowanie konieczności bezpośredniej interakcji użytkowników z systemem ERP, potem przejęcie kontroli nad zasadami regulującymi funkcjonowanie firmy, a na koniec ocenę, które transakcje muszą nadal być realizowane w systemie ERP.

Systemy te nie przestają istnieć, lecz z dotychczasowego mózgu organizacji stają się stabilnym zapleczem transakcyjnym. Nowym centrum dowodzenia staje się agentyczne AI – przejmuje zarządzanie logiką biznesową i orkiestruje operacje dokładnie tam, gdzie generowana jest wartość.

Jak zapobiec chaotycznemu wdrażaniu AI?

Aby uniknąć chaotycznego wdrażania sztucznej inteligencji, należy zadbać o solidny fundament, jakim są wysokiej jakości dane. Cyfrowa transformacja w retailu nie ma szans na powodzenie bez spójnego i zweryfikowanego źródła wiedzy o produktach, stanach magazynowych oraz zachowaniach konsumentów.

Jednak podczas gdy człowiek potrafi intuicyjnie wyłapać luki czy zinterpretować niespójności, agenci AI operujący na błędnych danych zwielokrotniają te błędy, co może doprowadzić do procesowego chaosu na większą skalę.

Dlatego priorytetem dla retailerów staje się budowa platformy danych zoptymalizowanej pod kątem agentów AI. Taka elastyczna, modułowa architektura musi opierać się na dojrzałym zarządzaniu danymi, standaryzacji metadanych oraz pełnej automatyzacji ich integracji i przepływu (DataOps).

Koniec z niskimi kosztami. Jak utrzymać rentowność projektów AI?

Równie istotnym wyzwaniem staje się kontrola budżetu. Okres, w którym operowanie generatywną sztuczną inteligencją wiązało się z niskimi kosztami, to już przeszłość. Model płatności za użycie (usage-based) sprawia, że wraz ze skalowaniem rozwiązań koszty inferencji, czyli operacyjnego generowania odpowiedzi przez AI, rosną wykładniczo.

Aby utrzymać rentowność projektu AI, firmy muszą wprowadzić dyscyplinę finansową obejmującą:

1. Budżetowanie tokenów: monitorowanie zużycia zasobów AI na poziomie konkretnych procesów i funkcji.
2. Optymalizację promptów i modeli: stosowanie mniejszych, wyspecjalizowanych modeli lokalnych (open-source) do powtarzalnych zadań zamiast drogich modeli ogólnych.
3. Standaryzowane bezpieczne ścieżki (platform governance): tworzenie gotowych, zabezpieczonych komponentów integracyjnych, z których zespoły deweloperskie mogą korzystać bez konieczności ponownego przechodzenia długich audytów bezpieczeństwa.

Wdrożenie dojrzałego platform governance eliminuje ryzyko niekontrolowanych wydatków i używania nieautoryzowanych narzędzi, gwarantując jednocześnie pełną zgodność z regulacjami takimi jak EU AI Act czy GDPR – co przy przetwarzaniu danych milionów konsumentów w retailu ma kluczowe znaczenie.

FAQ