Штучний інтелект стрімко змінює світ — від медицини до кіно. Але в ритейлі, попри очевидні переваги, впровадження AI все ще викликає суперечливі емоції. Одні компанії обережно спостерігають з-за куліс, інші — вже рахують прибутки. Що стримує перших і що мотивує других? Про це пише rau.ua.
Страх як перша реакція
Під час впровадження нових технологій перше, з чим стикаються ритейлери, — це страх. Страх втратити контроль, страх не розібратися в складних системах, страх зробити ставку на «чорну скриньку», яка діє незрозуміло.
«А що якщо система прийме неправильне рішення? Хто відповідатиме?», — чують консультанти SMART business від перших осіб компаній.
Проте, як показує практика, ці страхи — радше міфи. Сучасні AI-рішення не замінюють людину, а працюють разом з нею. Вони пропонують рівні автоматизації: можна почати з простих рекомендацій і поступово переходити до повної автономії — але лише тоді, коли команда буде готова.
Успіхи, що надихають
У той час, як одні компанії зважують ризики, інші вже давно отримують результати. За даними McKinsey & Company, використання AI в ритейлі дозволяє збільшити продажі до 5% і підвищити маржу EBIT на 0,2–0,4 процентного пункту — і це без радикальних змін у бізнес-моделі.
Особливо помітний ефект в категорії food & beverage. Компанії, що працюють із продуктами харчування, отримують найбільший виграш завдяки точнішому прогнозуванню попиту, оптимізації запасів і персоналізованій роботі з клієнтами.
Показовий приклад — McDonald’s Грузія. Компанія стикнулася з проблемою нерівномірного попиту в різних локаціях. Щоб її вирішити, було впроваджено AI-рішення SMART Demand Forecast. Результат: до 83% точності прогнозу на основі 4-тижневих даних, 80% — на 12-тижневих. І головне — повний контроль на кожному етапі впровадження.
Компетенцій не потрібно?
Ще один міф — «ми не готові до AI, у нас немає фахівців». Але сучасні рішення не вимагають створення власного R&D-відділу. Наприклад, SMART Demand Forecast впроваджується разом із командою вендора, яка супроводжує клієнта від діагностики до фінального запуску. Система інтегрується з ERP, має зрозумілий інтерфейс і адаптується під специфіку бізнесу.
Де AI справді незамінний
AI найбільш ефективний там, де навіть незначна похибка коштує дорого. У ритейлі це — прогнозування попиту. Тут усе пов’язано: якщо прогноз слабкий, виникають проблеми із закупівлями, складськими залишками, доставкою. А отже — втрачаються гроші.
ШІ дозволяє уникнути цих проблем. За даними McKinsey, AI-моделі зменшують помилки в ланцюгах постачання на 20–50%, втрати від відсутності товару — до 65%, а витрати на зберігання — на 10%. І це — вже сьогоднішня реальність, а не футуристичні фантазії.
Читайте також
Креатив як експортна стратегія: як українським компаніям виходити на інші ринки
