AI en concurrentievermogen: Vijf voorspellingen voor de detailhandel in 2030

AI is niet nieuw! De term bestaat al bijna 70 jaar (hij werd voor het eerst gebruikt op een conferentie aan het Dartmouth College in 1956.) De discipline zelf is iets ouder als we het terugvoeren tot het begin van de cybernetica in de jaren 1940. Maar wat drastisch veranderd is sinds de komst van generatieve AI is de mate waarin de toegang tot AI gedemocratiseerd is. We kunnen nu allemaal profiteren van AI. Dit is vooral belangrijk in de detailhandel, een sector waar de marges zo krap zijn dat alles valt of staat met operationele uitmuntendheid. "Detailhandel is detail: elke tiende van een punt incrementele prestatie verandert de winstgevendheid van het bedrijf radicaal. AI stelt detailhandelaren nu al in staat om "het gebaar te perfectioneren" op ten minste vijf verschillende manieren. Aan de hand van deze use cases kunnen we voorspellen hoe deze technologieën de sector tegen 2030 een nieuwe vorm kunnen geven.

In 2030 zal 100% van de repetitieve taken in de detailhandel op zijn minst zijn uitgebreid, zo niet volledig geautomatiseerd. In "Star Trek" helpen systemen die zijn ingebouwd in de sterrenschepen van de United Federation of Planets de bemanning dagelijks, zodat ze zich kunnen richten op verkenning, diplomatie of het oplossen van interstellaire problemen. Met AI kunnen professionals zich richten op taken met toegevoegde waarde door zich te bevrijden van repetitieve taken. Dit wordt augmentatiedelegatie genoemd door laboratoria zoals LaborIA van het Ministerie van Arbeid en INRIA, die werken aan de impact van AI in het bedrijfsleven. En er zijn veel van dit soort taken in de detailhandel! Als eerste denk ik aan de onboarding van nieuwe producten, die sterk kan worden verbeterd door AI, zoals wordt gedaan door Adeo, dat deze technologie gebruikt om producten automatisch in te delen in de juiste nomenclatuurcategorieën. Deze aanpak haalt automatisch relevante attributen uit de informatie die door fabrikanten wordt verstrekt. Het resultaat: de tijd die nodig is om nieuwe producten te integreren wordt met 90% verminderd, terwijl hun aantrekkelijkheid toeneemt dankzij een nauwkeurigere en meer gedetailleerde presentatie, zonder fouten of dubbelzinnigheden.

Tegen 2030 zijn we in de wereld van marketingboodschappen op maat beland. Denk aan de DOOH-schermen in Minority Report die Tom Cruise toespreken: "Goed u weer te zien, Mr. Anderton, wat vindt u van deze trui? AI maakt ook mogelijk wat voorheen onmogelijk was. Dit wordt augmentatie-remediation genoemd. Carrefour heeft een AI ontwikkeld die het assortiment in elk van zijn buurtwinkels personaliseert. Elke maand wordt 10% van de producten vervangen door referenties die, op basis van de werkelijke verkoopsnelheid gemeten in meer dan 3.000 winkels, dezelfde behoefte-eenheden bedienen met betere prestaties, specifiek in de winkel in kwestie. Het zou voor mensen onmogelijk zijn om deze hoeveelheid data te begrijpen. Het resultaat: een toename van de omzet met 1%. Geïndividualiseerde marketing is de heilige graal! Retailers maken al jaren gebruik van data , verzameld uit klantenkaarten en websitebezoeken, maar het creëren van gepersonaliseerde berichten in realtime blijft complex; er wordt vooruitgang geboekt met "batch" activeringen zoals CRM e-mailcampagnes of push SMS. De kosten en latentie die gepaard gaan met het gebruik van LLM's zoals GPT-4 hebben het gebruik ervan voor live reclame echter vertraagd. De technologie ontwikkelt zich echter snel. Vorig jaar kostte het ChatGPT 30 seconden om vier regels tekst te genereren, terwijl OpenAI's Sora tegenwoordig in seconden ultrarealistische video produceert. Bovendien zijn de inferentiekosten in een jaar tijd met een factor vier gedaald.

Tegen 2030 zullen we AI assistenten net zo vanzelfsprekend gebruiken als we vandaag de dag een pc gebruiken. Heb je "Her" van Spike Jonze gezien? Wanneer AI een werknemer helpt, kan het zijn prestaties verbeteren. Dit wordt augmentation cooperation genoemd. Studies tonen aan dat de kwaliteit van verhalen van schrijvers die vijf creatieve voorstellen krijgen van een AI 50% beter is dan van schrijvers die dat niet krijgen. En op Artefact gebruiken onze data engineers nu AI's die met hen samenwerken om hun code te produceren. Het resultaat: 35% meer functies die per dag in productie gaan!

Tegen 2030 zal de tijd die nodig is om een nieuwe werknemer bij te scholen teruggebracht zijn van drie jaar naar drie maanden. Denk aan de magische pil die Bradley Cooper neemt in "Limitless." AI verkleint de kloof tussen beginners en toppresteerders door de veralgemening van best practices en de bijscholing van jongeren te versnellen: dit is augmentatie-rationalisatie. In de detailhandel is dit vooral duidelijk bij de klantenservice of bij prognosetaken voor het voorbereiden van aanvulorders.

Tegen 2030, nul verliezen in de toeleveringsketen dankzij AI. Net als de server uitgerust met een slimme bril in "Back to the Future II" die kan anticiperen op bestellingen van klanten, verbetert AI de besluitvorming van werknemers door hen uit te dagen of gerust te stellen. Dit wordt augmentation-security genoemd. Het gebruik van AI voorkomt nu al 15% van de breuk in bederfelijke producten en, symmetrisch, 15% van het omzetverlies als gevolg van stockouts. Deze technologieën ondersteunen de prognoses van vraagplanners of de promotieverplichtingen van winkels door rekening te houden met de prestaties van eerdere promoties, de verwachte voorraad achter in het schap, de effecten van kannibalisatie tussen producten en de variabiliteit van de serviceniveaus van leveranciers. Naar mijn mening worden menselijke en operationele uitmuntendheid vaak ten onrechte tegenover elkaar gesteld. In de detailhandel is het laatste verplicht om concurrerend te zijn, het maakt het verschil tussen marktaandeel winnen en verliezen, tussen succes en mislukking. AI maakt het gemakkelijker om het perfecte gebaar te maken door menselijke capaciteiten te vergroten. Er komt tijd vrij die gebruikt kan worden om consumenten een mooiere, rijkere, persoonlijkere ervaring te bieden. Uiteindelijk menselijker.

Over de auteur: Jérôme Petit, Lead van de Retail Practice bij Artefact, is al 20 jaar actief op het gebied van data oplossingen. Hij is gespecialiseerd in vraagstukken met betrekking tot de digitalisering van grootschalige distributie en werkt met bijna alle groepen in de sector.