5 Προκλήσεις Εφαρμογής Τεχνητής Νοημοσύνης Λιανικής

Η βιομηχανία λιανικής είναι έτοιμη για καινοτομία. Ωστόσο, το IDC αναφέρει ότι ένα εκπληκτικό 60% των λιανοπωλητών δεν έχουν ακόμη εφαρμόσει την τεχνητή νοημοσύνη (AI), μια από τις ταχύτερα αναπτυσσόμενες τεχνολογίες στον κόσμο. 

Η τεχνητή νοημοσύνη παρέχει άφθονες ευκαιρίες και οφέλη στους εμπόρους λιανικής για να βελτιώσουν τις δραστηριότητές τους, αλλά η εφαρμογή συνοδεύεται από το μερίδιο των προκλήσεων. Θα ξεπεράσουν οι έμποροι λιανικής αυτά τα εμπόδια για να γίνουν πιο τεχνολογικά προσανατολισμένοι και ανταγωνιστικοί;

Οφέλη της τεχνητής νοημοσύνης στο λιανικό εμπόριο

Οι έμποροι λιανικής πώλησης μπορεί να περιμένει να αποκομίσει πολλά οφέλη με την εφαρμογή λύσεων που βασίζονται σε τεχνητή νοημοσύνη στα επιχειρηματικά τους μοντέλα. Για παράδειγμα, η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να βοηθήσει τους λιανοπωλητές να βελτιώσουν την εξυπηρέτηση και την εμπειρία των πελατών, να αυξήσουν την αποτελεσματικότητα και την παραγωγικότητα και τελικά να ενισχύσουν την κερδοφορία. 

Οι οργανισμοί στον χώρο λιανικής μπορεί ακόμη και να είναι σε θέση να συγκεντρώσουν νέους πελάτες εάν υιοθετήσουν μια στάση καινοτομίας. Αυτό είναι ζωτικής σημασίας, ειδικά καθώς ο κλάδος του ηλεκτρονικού εμπορίου αναπτύσσεται γρήγορα και ο ανταγωνισμός γίνεται πιο έντονος.

Σκεφτείτε πόσο χρήσιμη ήταν η τεχνητή νοημοσύνη κατά τη διάρκεια της πανδημίας COVID-19. Αυτή τη στιγμή, υπήρχαν τεράστιες αλλαγές στις καταναλωτικές δαπάνες, αυξημένα ποσοστά ανεργίας και ελλείψεις υλικών, αφήνοντας τους λιανοπωλητές να αγωνίζονται με τη διαχείριση των αποθεμάτων και την προσφορά και τη ζήτηση. 

5 Προκλήσεις που αντιμετωπίζουν οι λιανοπωλητές κατά την εφαρμογή της τεχνητής νοημοσύνης

Καθώς η τεχνητή νοημοσύνη και η μηχανική μάθηση (ML), ένα υποσύνολο της τεχνητής νοημοσύνης, πολλαπλασιάζονται, είναι δίκαιο να πούμε ότι θα γίνει πανταχού παρών σε όλους τους κλάδους – το λιανικό εμπόριο δεν αποτελεί εξαίρεση. Ωστόσο, η εφαρμογή της τεχνητής νοημοσύνης δεν είναι περίπατος στο πάρκο. Οι έμποροι λιανικής ενδέχεται να αντιμετωπίσουν εμπόδια στην υιοθέτηση και εφαρμογή της τεχνητής νοημοσύνης. Εδώ είναι μερικά από αυτά.

1. Μετατόπιση εργαζομένων

Από την ίδρυση και την αποδοχή της τεχνητής νοημοσύνης, δεν αποτελεί έκπληξη το γεγονός ότι οι άνθρωποι εκφράζουν ανησυχία για το εάν θα οδηγήσει σε εκτεταμένη μετακίνηση εργαζομένων. Σε μεγάλα καταστήματα και παντοπωλεία, είναι σύνηθες να βλέπεις τις λωρίδες ταμείων αυτοεξυπηρέτησης ή τους ρομποτικούς φύλακες να καθαρίζουν για να βελτιώσουν την εμπειρία του πελάτη. 

Εάν η τεχνητή νοημοσύνη συνεχίσει να εξελίσσεται, οι λιανοπωλητές μπορεί να ανησυχούν ότι θα εκτοπίσει υπαλλήλους. Ωστόσο, έχει γίνει σαφές ότι η τεχνητή νοημοσύνη - στο τρέχον στάδιο - πιθανότατα θα χρησιμεύσει ως συμπλήρωμα για την ανθρώπινη εργασία. Δεν έχει φτάσει ακόμη σε ένα προηγμένο επίπεδο ικανό να εξαλείψει την ανάγκη για ανθρώπους. Ωστόσο, η μετατόπιση εργαζομένων είναι μια ανησυχία που μπορεί να έχουν οι λιανοπωλητές που τους εμποδίζει να υιοθετήσουν την τεχνητή νοημοσύνη.

2. Φόβος Αλλαγής

Το λιανικό εμπόριο δεν είναι ο μόνος κλάδος που υστερεί στην υιοθέτηση της τεχνητής νοημοσύνης. Αρκετοί άλλοι τομείς αργούν να προσθέσουν τεχνητή νοημοσύνη και ένας κύριος λόγος για αυτό είναι ο εγγενής φόβος της αλλαγής. Η εφαρμογή νέων τεχνολογιών είναι κάτι που κάθε εταιρεία πρέπει να είναι πρόθυμη να κάνει, αλλά αυτό δεν συμβαίνει. 

Ο φόβος της αλλαγής είναι αρκετός για να εμποδίσει τους λιανοπωλητές να υιοθετήσουν και να εφαρμόσουν λύσεις τεχνητής νοημοσύνης. Μπορεί να φαίνεται πολύ δύσκολο να αναλάβεις ή θα άλλαζε υπερβολικά τις λειτουργίες και τις διαδικασίες. 

3. Δυσκολία διατήρησης των δεδομένων ασφαλή

Τα συστήματα AI απαιτούν τεράστιες ποσότητες δεδομένων για να λειτουργήσουν σωστά. Οι πληροφορίες λιανικής παράγονται σε πολλές πλατφόρμες και πηγές, καθιστώντας δύσκολο τον καθαρισμό, την αποθήκευση και την ανάλυση για τη συλλογή πληροφοριών. 

Η έλλειψη ειδικής ομάδας IT ή υπαλλήλων με βαθιά γνώση της τεχνητής νοημοσύνης μπορεί να αποτελέσει σημαντικό εμπόδιο στην εφαρμογή της τεχνητής νοημοσύνης. Το τελευταίο πράγμα που θέλει κάθε έμπορος λιανικής είναι να δαπανήσει πόρους για τεχνητή νοημοσύνη μόνο για να αποτύχει να λειτουργήσει αποτελεσματικά. Επιπροσθέτως, Οι έμποροι λιανικής πρέπει να δώσουν προτεραιότητα στην ασφάλεια των δεδομένων, ειδικά στο σημερινό ολοένα και πιο απειλητικό περιβάλλον κυβερνοασφάλειας. 

4. Όχι αρκετή απόδοση επένδυσης (ROI).

Η εφαρμογή προηγμένων συστημάτων AI ή ML είναι γενικά δαπανηρή, ειδικά για μικρές ή μεσαίες επιχειρήσεις (SMB). Πολλοί έμποροι λιανικής δεν διαθέτουν τους απαραίτητους πόρους για την υποστήριξη πρωτοβουλιών τεχνητής νοημοσύνης, αν και το κόστος πιθανότατα θα μειωθεί όσο περνάει ο καιρός και περισσότεροι έμποροι λιανικής θα υιοθετήσουν αυτές τις λύσεις. 

Χωρίς αρκετή απόδοση επένδυσης (ROI), η εφαρμογή της τεχνητής νοημοσύνης μπορεί να φαίνεται σαν χάσιμο χρόνου, ενέργειας και πόρων για τις εταιρείες στον χώρο του λιανικού εμπορίου. Είναι σημαντικό για κάθε επιχείρηση, ανεξαρτήτως κλάδου, να υπολογίζει την πιθανή απόδοση επένδυσης (ROI) μιας νέας τεχνολογίας πριν την εφαρμόσει. Οι έμποροι λιανικής που το κάνουν αυτό μπορεί να είναι σε θέση να αποκομίσουν τα οφέλη της τεχνητής νοημοσύνης και να ξεκινήσουν υιοθετώντας μία ή δύο νέες λύσεις. 

5. Κενό δεξιοτήτων εργαζομένων

Η τελευταία πρόκληση που αντιμετωπίζουν οι λιανοπωλητές κατά την εφαρμογή της τεχνητής νοημοσύνης είναι το κενό δεξιοτήτων των εργαζομένων. Η τεχνητή νοημοσύνη είναι ακόμα στα σπάργανα, και το μεγαλύτερο μέρος του αμερικανικού εργατικού δυναμικού έχει ελάχιστες έως καθόλου πληροφορίες σχετικά με αυτό. Δεν καταλαβαίνουν τις δυνατότητές του, πώς λειτουργεί, πώς να διατηρούν λύσεις που βασίζονται σε τεχνητή νοημοσύνη ή γιατί αυξάνεται η ζήτηση. 

Οι έμποροι λιανικής ενδέχεται να μην είναι σε θέση να επιτύχουν με λύσεις τεχνητής νοημοσύνης χωρίς αρκετούς υπαλλήλους που έχουν ισχυρή γνώση της τεχνητής νοημοσύνης και των εσωτερικών της λειτουργιών. Οι εταιρείες που αναβαθμίζουν τους υπαλλήλους τους ώστε να κατανοούν καλύτερα την τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να είναι σε θέση να ξεπεράσουν αυτό το κενό δεξιοτήτων και να εφαρμόσουν και να χρησιμοποιήσουν με επιτυχία την τεχνητή νοημοσύνη.

Το μέλλον της τεχνητής νοημοσύνης στο λιανικό εμπόριο

Φαίνεται αναπόφευκτο ότι η τεχνητή νοημοσύνη θα γίνει πιο κοινή σε ένα ευρύ φάσμα βιομηχανιών και το λιανικό εμπόριο δεν αποτελεί εξαίρεση. Η εφαρμογή οποιασδήποτε νέας τεχνολογίας θα συνοδεύεται από το μερίδιο των προκλήσεων, αλλά πολλές θα προσφέρουν άφθονα οφέλη για τις εταιρείες που κάνουν το άλμα. 

Στο λιανικό εμπόριο, οι εταιρείες μπορούν να βελτιώσουν την εμπειρία των πελατών, να είναι πιο αποτελεσματικές και να ενισχύσουν τις πωλήσεις εφαρμόζοντας λύσεις που βασίζονται στην τεχνητή νοημοσύνη. Καθώς η τεχνητή νοημοσύνη συνεχίζει να εξελίσσεται, η βιομηχανία λιανικής και άλλοι θα συνεχίσουν να επωφελούνται από τις δυνατότητές της.