| REKLAMA |
 |
Coraz częściej spotykać się będziemy z inteligentnymi algorytmami w sklepach. Tempo zmian będzie bardzo szybkie, czego dowodzą informacje z raportu „Artificial Intelligence in retail 2023-2032”. Handel czeka dekada zmian, co widać po planowanych wydatkach na technologię. Wartość rynku sztucznej inteligencji na rynku detalicznym w 2022 roku wyniosła 8,41 mld dolarów. W 2032 roku będzie to kwota ponad pięciokrotnie większa, sięgająca aż 45,74 mld dolarów. Budżety alokowane w SI przez handlowców co roku będą rosnąć średnio o ponad 18 proc.
Sposób na konkurencję
Główne wyzwanie, z którym firmy handlowe zmagają się na co dzień, to ogromna konkurencja. Sklepy i sieci sprzedaży, aby móc efektywnie działać, poszukują sposobów na poprawę wrażeń zakupowych klientów oraz uzyskanie przewagi konkurencyjnej. Dlatego coraz chętniej sięgają po rozwiązania wykorzystujące sztuczną inteligencję, najczęściej oparte na machine learning i deep learning. Firmy inwestują nie tylko w uczenie maszynowe, ale też w tworzenie sieci neuronowych, które udoskonalają rozpoznawanie głosu, rozpoznawanie obrazu czy przetwarzanie języka naturalnego.
Z raportu „AI in retail” wynika dodatkowo, że w 2022 roku ponad 31 proc. udziału wygenerował segment machine learning. W jakich obszarach handlu uczenie maszynowe przynosi dobre efekty? Pomaga firmom m.in. w segmentacji klientów, analizie koszyka rynkowego, czyli w poszukiwaniu relacji między różnymi podmiotami, czy w wykrywaniu oszustw w transakcjach.
Ponieważ udział online w sprzedaży ogółem wciąż rośnie, a sklepy internetowe są naturalnie zainteresowane technologiami, e-commerce zwiększa wydatki na sztuczną inteligencję. Dzięki modelom uczenia maszynowego handlowcy mogą skutecznie przewidywać sprzedaż krzyżową, analizować i poprawiać satysfakcję klienta, czy tworzyć prognozy popytu. SI ma też pozytywny wpływ na poprawę jakości obsługi klientów oraz ich doświadczeń zakupowych. Stąd duży udział w rynku aplikacji do zarządzania relacjami z klientami – w 2022 roku stanowiły one 21,5 proc. ogółu.
Perfekcyjnie dopasowana oferta handlowa
Z dobrodziejstw, jakie daje analityka cyfrowych informacji korzystają już nie tylko najwięksi. Nawet małe i średnie firmy coraz częściej wdrażają aplikacje Business Intelligence, pomagające im w podejmowaniu optymalnych decyzji. Kolejny krok to wykorzystanie potencjału algorytmów uczenia się w rozwiazywaniu różnego rodzaju problemów, czyli sztucznej inteligencji.
Uśpiony potencjał
Czego ciekawego jeszcze dowiadujemy się z raportu „AI in retail market”? Ekspansję sztucznej inteligencji może utrudniać niechęć firm do wdrażania nowych technologii. Jednak główną barierą jest niedostatek kompetencji u pracowników. Sztuczna inteligencja mogłaby być bardziej obecna w sektorze detalicznym, gdyby nie niedostateczna liczba pracowników z odpowiednimi kompetencjami. Mimo to sprzedawcy coraz chętniej i częściej wdrażają sztuczną inteligencję, głównie w celu zwiększania wydajności i polepszania interakcji z klientami. Są to m.in. uczenie maszynowe do zarządzania zapasami oraz rozpoznawanie obrazu.
Pracować mądrze, a nie więcej
Sztuczna inteligencja pomaga m.in. np. w logistyce, w optymalizacji tras kierowców. Roboty (np. RPA) oparte na SI pomagają w realizacji powtarzalnych czynności np. w procesach analizy danych, obsłudze zamówień, reklamacji itp., uwalniając pracowników od żmudnych, powtarzalnych zadań. To daje im czas na realizację innych, bardziej zarządczych czynności.
Według ekspertów, sztuczna inteligencja w handlu dopiero się rozpędza:
Źródło: Sagra
Sposób na konkurencję
Główne wyzwanie, z którym firmy handlowe zmagają się na co dzień, to ogromna konkurencja. Sklepy i sieci sprzedaży, aby móc efektywnie działać, poszukują sposobów na poprawę wrażeń zakupowych klientów oraz uzyskanie przewagi konkurencyjnej. Dlatego coraz chętniej sięgają po rozwiązania wykorzystujące sztuczną inteligencję, najczęściej oparte na machine learning i deep learning. Firmy inwestują nie tylko w uczenie maszynowe, ale też w tworzenie sieci neuronowych, które udoskonalają rozpoznawanie głosu, rozpoznawanie obrazu czy przetwarzanie języka naturalnego.
Z raportu „AI in retail” wynika dodatkowo, że w 2022 roku ponad 31 proc. udziału wygenerował segment machine learning. W jakich obszarach handlu uczenie maszynowe przynosi dobre efekty? Pomaga firmom m.in. w segmentacji klientów, analizie koszyka rynkowego, czyli w poszukiwaniu relacji między różnymi podmiotami, czy w wykrywaniu oszustw w transakcjach.
Ponieważ udział online w sprzedaży ogółem wciąż rośnie, a sklepy internetowe są naturalnie zainteresowane technologiami, e-commerce zwiększa wydatki na sztuczną inteligencję. Dzięki modelom uczenia maszynowego handlowcy mogą skutecznie przewidywać sprzedaż krzyżową, analizować i poprawiać satysfakcję klienta, czy tworzyć prognozy popytu. SI ma też pozytywny wpływ na poprawę jakości obsługi klientów oraz ich doświadczeń zakupowych. Stąd duży udział w rynku aplikacji do zarządzania relacjami z klientami – w 2022 roku stanowiły one 21,5 proc. ogółu.
Perfekcyjnie dopasowana oferta handlowa
Dziś potrzeba zrozumienia szybko zmieniających się trendów oraz preferencji klientów jest oczywista. Systemy IT, np. klasy Business Intelligence, z funkcjonalnościami jakie możemy uzyskać dzięki zastosowaniu sztucznej inteligencji, to ogromne wsparcie procesów sprzedażowych oraz cenne zasoby wiedzy na temat potrzeb kupujących – tłumaczy Cezary Stańczyk, architekt rozwiązań IT w firmie KBJ. Ekspert dodaje: – Zaawansowane analizy w handlu detalicznym pomagają w badaniu obecnych i przewidywaniu przyszłych potrzeb klientów, wspierając producentów oraz sprzedawców w budowaniu oferty. Stąd rosnące zainteresowanie wykorzystaniem danych pozyskiwanych z różnych źródeł i ich obróbką z wykorzystaniem zaawansowanych algorytmów analizy danych, wspieranych mechanizmami sztucznej inteligencji.
Z dobrodziejstw, jakie daje analityka cyfrowych informacji korzystają już nie tylko najwięksi. Nawet małe i średnie firmy coraz częściej wdrażają aplikacje Business Intelligence, pomagające im w podejmowaniu optymalnych decyzji. Kolejny krok to wykorzystanie potencjału algorytmów uczenia się w rozwiazywaniu różnego rodzaju problemów, czyli sztucznej inteligencji.
Uśpiony potencjał
Czego ciekawego jeszcze dowiadujemy się z raportu „AI in retail market”? Ekspansję sztucznej inteligencji może utrudniać niechęć firm do wdrażania nowych technologii. Jednak główną barierą jest niedostatek kompetencji u pracowników. Sztuczna inteligencja mogłaby być bardziej obecna w sektorze detalicznym, gdyby nie niedostateczna liczba pracowników z odpowiednimi kompetencjami. Mimo to sprzedawcy coraz chętniej i częściej wdrażają sztuczną inteligencję, głównie w celu zwiększania wydajności i polepszania interakcji z klientami. Są to m.in. uczenie maszynowe do zarządzania zapasami oraz rozpoznawanie obrazu.
Sztuczna inteligencja umożliwia m.in. rozpoznawanie obrazu. W kontekście handlu i kontroli ekspozycji towarów na sklepowych półkach, rozpoznawanie obrazu pozwala w dużym stopniu zautomatyzować merchandising, czyli jedno z najważniejszych narzędzi stosowanych w sklepach w celu zachęcenia klientów do zakupów – wyjaśnia Grzegorz Dembicki, Business Development Director z Sagra Technology, firmy specjalizującej się w technologiach dla sektora handlowego. – SI umożliwia automatyczne porównanie ustawienia produktów na regale w danym momencie z określonym standardem dotyczącym ekspozycji. Pomaga także kontrolować zaopatrzenie punktu sprzedaży. Dzięki temu regały nie tylko wyglądają tak, jak powinny, są także automatycznie uzupełniane w razie braków – kończy ekspert.
Pracować mądrze, a nie więcej
Główną zaletą narzędzi IT klasy ERP (np. SAP), bazujących na danych, digitalizacji, automatyzacji procesów oraz wdrożeń z wykorzystaniem mechanizmów sztucznej inteligencji jest między innymi to, że pozwalają one zminimalizować użytkownikom żmudne, powtarzalne czynności. Duża liczba pracowników dostrzega, że w wyniku wykorzystania sztucznej inteligencji otrzymuje narządzie poprawiające wydajność. Wykorzystanie SI w handlu już dziś przynosi takie właśnie efekty – tłumaczy Cezary Stańczyk.
Sztuczna inteligencja pomaga m.in. np. w logistyce, w optymalizacji tras kierowców. Roboty (np. RPA) oparte na SI pomagają w realizacji powtarzalnych czynności np. w procesach analizy danych, obsłudze zamówień, reklamacji itp., uwalniając pracowników od żmudnych, powtarzalnych zadań. To daje im czas na realizację innych, bardziej zarządczych czynności.
Według ekspertów, sztuczna inteligencja w handlu dopiero się rozpędza:
SI będzie zmieniała sektor detaliczny, wpływając na procesy od łańcuchów dostaw po wsparcie konsumenta na etapie zakupu. Ważnym czynnikiem wzrostu dla sztucznej inteligencji będzie rosnący udział e-commerce, który najchętniej wdraża nowinki IT. Najwyższa pora by ci detaliści, którzy jeszcze tego nie zrobili, zainteresowani się SI na poważnie – kończy Grzegorz Dembicki.
Źródło: Sagra
Najnowsze wiadomości
Kwantowy przełom w cyberochronie - nadchodząca dekada przepisze zasady szyfrowania na nowo
Przez długi czas cyfrowe bezpieczeństwo opierało się na prostym założeniu: współczesne komputery potrzebowałyby ogromnych zasobów i wielu lat, aby złamać silne algorytmy szyfrowania. Rozwój technologii kwantowej zaczyna jednak tę regułę podważać, a eksperci przewidują, że w perspektywie 5–10 lat może nadejść „dzień zero”. Jest to moment, w którym zaawansowana maszyna kwantowa będzie w stanie przełamać większość aktualnie stosowanych zabezpieczeń kryptograficznych w czasie liczonym nie w latach, lecz w godzinach.
PSI prezentuje nową identyfikację wizualną
W ramach realizowanej strategii transformacji PSI Software SE zaprezentowała nową identyfikację wizualną. Odświeżony wizerunek w spójny sposób oddaje technologiczne zaawansowanie firmy, jej głęboką wiedzę branżową oraz silne ukierunkowanie na potrzeby klientów. Zmiany te wzmacniają pozycję PSI jako innowacyjnego lidera technologicznego w obszarze skalowalnych rozwiązań informatycznych opartych na sztucznej inteligencji i chmurze, rozwijanych z myślą o energetyce i przemyśle.
W ramach realizowanej strategii transformacji PSI Software SE zaprezentowała nową identyfikację wizualną. Odświeżony wizerunek w spójny sposób oddaje technologiczne zaawansowanie firmy, jej głęboką wiedzę branżową oraz silne ukierunkowanie na potrzeby klientów. Zmiany te wzmacniają pozycję PSI jako innowacyjnego lidera technologicznego w obszarze skalowalnych rozwiązań informatycznych opartych na sztucznej inteligencji i chmurze, rozwijanych z myślą o energetyce i przemyśle.
PROMAG S.A. rozpoczyna wdrożenie systemu ERP IFS Cloud we współpracy z L-Systems
PROMAG S.A., lider w obszarze intralogistyki, rozpoczął wdrożenie systemu ERP IFS Cloud, który ma wesprzeć dalszy rozwój firmy oraz integrację kluczowych procesów biznesowych. Projekt realizowany jest we współpracy z firmą L-Systems i obejmuje m.in. obszary finansów, produkcji, logistyki, projektów oraz serwisu, odpowiadając na rosnącą skalę i złożoność realizowanych przedsięwzięć.
F5 rozszerza portfolio bezpieczeństwa o narzędzia do ochrony systemów AI w środowiskach enterprise
F5 ogłosiło wprowadzenie dwóch nowych rozwiązań - F5 AI Guardrails oraz F5 AI Red Team - które mają odpowiedzieć na jedno z kluczowych wyzwań współczesnych organizacji: bezpieczne wdrażanie i eksploatację systemów sztucznej inteligencji na dużą skalę. Nowa oferta łączy ochronę działania modeli AI w czasie rzeczywistym z ofensy
Snowflake + OpenAI: AI bliżej biznesu
Snowflake przyspiesza wykorzystanie danych i sztucznej inteligencji w firmach, przenosząc AI z fazy eksperymentów do codziennych procesów biznesowych. Nowe rozwiązania w ramach AI Data Cloud integrują modele AI bezpośrednio z danymi, narzędziami deweloperskimi i warstwą semantyczną. Partnerstwo z OpenAI, agent Cortex Code, Semantic View Autopilot oraz rozwój Snowflake Postgres pokazują, jak budować skalowalne, bezpieczne i mierzalne wdrożenia AI w skali całej organizacji.
Najnowsze artykuły
Magazyn bez błędów? Sprawdź, jak system WMS zmienia codzienność logistyki
Współczesna logistyka wymaga nie tylko szybkości działania, lecz także maksymalnej precyzji – to właśnie te czynniki coraz częściej decydują o przewadze konkurencyjnej firm. Nawet drobne pomyłki w ewidencji stanów magazynowych, błędy przy przyjmowaniu dostaw czy nieprawidłowe rozmieszczenie towarów, mogą skutkować poważnymi stratami finansowymi i opóźnieniami w realizacji zamówień. W jaki sposób nowoczesne rozwiązania do zarządzania pomagają unikać takich sytuacji? Czym właściwie różni się tradycyjny system magazynowy od zaawansowanych rozwiązań klasy WMS (ang. Warehouse Management System)? I w jaki sposób inteligentne zarządzanie procesami magazynowymi realnie usprawnia codzienną pracę setek firm?
Współczesna logistyka wymaga nie tylko szybkości działania, lecz także maksymalnej precyzji – to właśnie te czynniki coraz częściej decydują o przewadze konkurencyjnej firm. Nawet drobne pomyłki w ewidencji stanów magazynowych, błędy przy przyjmowaniu dostaw czy nieprawidłowe rozmieszczenie towarów, mogą skutkować poważnymi stratami finansowymi i opóźnieniami w realizacji zamówień. W jaki sposób nowoczesne rozwiązania do zarządzania pomagają unikać takich sytuacji? Czym właściwie różni się tradycyjny system magazynowy od zaawansowanych rozwiązań klasy WMS (ang. Warehouse Management System)? I w jaki sposób inteligentne zarządzanie procesami magazynowymi realnie usprawnia codzienną pracę setek firm?
Migracja z SAP ECC na S4 HANA: Ryzyka, korzyści i alternatywne rozwiązania
W ostatnich latach wiele firm, które korzystają z systemu SAP ECC (Enterprise Central Component), stoi przed decyzją o przejściu na nowszą wersję — SAP S4 HANA. W obliczu końca wsparcia dla ECC w 2030 roku, temat ten staje się coraz bardziej aktualny. Przemiany technologiczne oraz rosnące oczekiwania związane z integracją nowych funkcji, jak sztuczna inteligencja (AI), skłaniają do refleksji nad tym, czy warto podjąć tak dużą zmianę w architekturze systemu. Przyjrzyjmy się głównym powodom, dla których firmy rozważają migrację do S4 HANA, ale także argumentom, które mogą przemawiać za pozostaniem przy dotychczasowym systemie ECC, przynajmniej na krótki okres.
Jak maksymalizować zyski z MTO i MTS dzięki BPSC ERP?
Zysk przedsiębiorstwa produkcyjnego zależy nie tylko od wydajności maszyn, ale przede wszystkim od precyzyjnego planowania, realnych danych i umiejętnego zarządzania procesami. Dlatego firmy, które chcą skutecznie działać zarówno w modelu Make to Stock (MTS), jak i Make to Order (MTO), coraz częściej sięgają po rozwiązania klasy ERP, takie jak BPSC ERP.
Zysk przedsiębiorstwa produkcyjnego zależy nie tylko od wydajności maszyn, ale przede wszystkim od precyzyjnego planowania, realnych danych i umiejętnego zarządzania procesami. Dlatego firmy, które chcą skutecznie działać zarówno w modelu Make to Stock (MTS), jak i Make to Order (MTO), coraz częściej sięgają po rozwiązania klasy ERP, takie jak BPSC ERP.
Ponad połowa cyberataków zaczyna się od błędu człowieka
Ponad 2/3 firm w Polsce odnotowała w zeszłym roku co najmniej 1 incydent naruszenia bezpieczeństwa . Według danych Unit 42, zespołu analitycznego Palo Alto Networks, aż 60% ataków rozpoczyna się od działań wymierzonych w pracowników – najczęściej pod postacią phishingu i innych form inżynierii społecznej . To pokazuje, że w systemie ochrony organizacji pracownicy są kluczowym ogniwem – i że firmy muszą nie tylko edukować, ale też konsekwentnie egzekwować zasady cyberhigieny. Warto o tym pamiętać szczególnie teraz, w październiku, gdy obchodzimy Europejski Miesiąc Cyberbezpieczeństwa.
MES - holistyczne zarządzanie produkcją
Nowoczesna produkcja wymaga precyzji, szybkości i pełnej kontroli nad przebiegiem procesów. Rosnąca złożoność zleceń oraz presja kosztowa sprawiają, że ręczne raportowanie i intuicyjne zarządzanie coraz częściej okazują się niewystarczające. Firmy szukają rozwiązań, które umożliwiają im widzenie produkcji „na żywo”, a nie z opóźnieniem kilku godzin czy dni. W tym kontekście kluczową rolę odgrywają narzędzia, które porządkują informacje i pozwalają reagować natychmiast, zamiast po fakcie.
Infrastruktura w punkcie zwrotnym - 5 prognoz kształtujących AI, odporność i suwerenność danych w 2026 roku
W 2026 roku zyskają firmy, które traktują infrastrukturę nie jako obszar generujący koszty, lecz ja… / Czytaj więcej
Tylko 7% firm w Europie wykorzystuje w pełni potencjał AI
72% firm w regionie EMEA uznaje rozwój narzędzi bazujących na sztucznej inteligencji za priorytet s… / Czytaj więcej
Chmura publiczna w Unii Europejskiej – między innowacją a odpowiedzialnością za dane
Transformacja cyfrowa w Europie coraz mocniej opiera się na chmurze publicznej, która stała się fun… / Czytaj więcej
Jak Cisco pomaga Europie spłacić dług technologiczny w krytycznej infrastrukturze sieciowej
Cyfryzacja, rozwój sztucznej inteligencji i nadchodzące komputery kwantowe wymagają od Europy stabi… / Czytaj więcej
MŚP inwestują w AI, kompetencje pracowników nadal wyzwaniem
Europejskie małe i średnie firmy coraz śmielej inwestują w sztuczną inteligencję, ale to kompetencj… / Czytaj więcej
AP EU AI Cloud: nowy standard suwerennej chmury i AI dla europejskich organizacji
SAP EU AI Cloud to zapowiedziana 27 listopada 2025 r. platforma, która łączy dotychczasowe inicjaty… / Czytaj więcej
