소매 AI 구현의 5가지 과제

소매 산업은 혁신을 위한 태세를 갖추고 있습니다. 그러나 IDC는 다음과 같이 보고합니다. 무려 60%의 소매업체 세계에서 가장 빠르게 성장하는 기술 중 하나인 인공 지능(AI)을 아직 구현하지 못했습니다. 

AI는 소매업체가 운영을 개선할 수 있는 충분한 기회와 이점을 제공하지만 구현에는 상당한 어려움이 따릅니다. 소매업체는 이러한 어려움을 극복하여 보다 기술 중심적이고 경쟁력을 갖추게 될까요?

소매업에서 AI의 이점

소매 여러 혜택을 기대할 수 있습니다 비즈니스 모델에 AI 기반 솔루션을 구현함으로써 예를 들어, AI는 소매업체가 고객 서비스와 경험을 개선하고 효율성과 생산성을 높이며 궁극적으로 수익성을 높이는 데 도움이 될 수 있습니다. 

소매 공간의 조직은 혁신적 태도를 취하면 새로운 고객을 확보할 수도 있습니다. 이는 특히 전자상거래 산업이 빠르게 성장하고 경쟁이 치열해짐에 따라 매우 중요합니다.

COVID-19 대유행 기간 동안 도구 AI가 얼마나 도움이 되었는지 생각해 보십시오. 이 때, 있었다 소비자 지출의 엄청난 변화, 실업률 증가 및 재료 부족으로 인해 소매업체는 재고 관리 및 공급과 수요에 어려움을 겪습니다. 

소매업체가 AI를 구현할 때 직면하는 5가지 과제

AI와 AI의 하위 집합인 머신 러닝(ML)이 확산됨에 따라 산업 전반에 걸쳐 보편적이 될 것이라고 말하는 것이 타당합니다. 소매업도 예외는 아닙니다. 그러나 AI를 구현하는 것은 쉬운 일이 아닙니다. 소매업체는 AI 채택 및 구현에 있어 장벽에 직면할 수 있습니다. 다음은 그 중 일부입니다.

1. 근로자 해고

AI가 도입되고 받아들여진 이래로 사람들이 AI가 광범위한 근로자 이동으로 이어질지 여부에 대해 우려를 표명하는 것은 놀라운 일이 아닙니다. 대형 매장과 식료품점에서는 고객 경험을 개선하기 위해 청소하는 셀프 서비스 계산대나 로봇 관리인을 흔히 볼 수 있습니다. 

AI가 계속 진화하면 소매업체는 AI가 직원을 대체할 것이라고 걱정할 수 있습니다. 그러나 현재 단계에서 AI가 아마도 보충 역할을 할 것입니다 인간의 일을 위해. 아직 사람을 필요로 하지 않는 고급 수준에 도달하지 못했습니다. 그럼에도 불구하고 직원 이동은 소매업체가 AI를 채택하지 못하게 하는 우려 ​​사항입니다.

2. 변화에 대한 두려움

소매업만이 AI 채택에 뒤처진 유일한 산업은 아닙니다. 다른 여러 부문은 AI를 추가하는 데 더디며 이에 대한 주된 이유 중 하나는 변화에 대한 본질적인 두려움입니다. 새로운 기술을 구현하는 것은 모든 회사가 기꺼이 해야 하는 일이지만 그렇지 않습니다. 

변화에 대한 두려움은 소매업체가 AI 솔루션을 채택하고 구현하는 것을 방해하기에 충분합니다. 작업을 수행하는 것이 너무 어려워 보이거나 운영 및 프로세스를 너무 많이 변경하게 될 수 있습니다. 

3. 데이터 보안 유지의 어려움

AI 시스템이 제대로 작동하려면 엄청난 양의 데이터가 필요합니다. 소매 정보는 여러 플랫폼과 소스에서 생성되므로 통찰력을 얻기 위해 정리, 저장 및 분석하기가 어렵습니다. 

전담 IT 팀이나 AI에 대한 깊은 지식을 갖춘 직원이 부족하면 AI 구현에 큰 장벽이 될 수 있습니다. 모든 소매업체가 원하지 않는 것은 AI가 효율적으로 작동하지 않도록 하는 데만 리소스를 사용하는 것입니다. 추가적으로, 소매업체는 데이터 보안을 우선시해야 합니다., 특히 오늘날 점점 더 위협적인 사이버 보안 환경에서. 

4. ROI가 충분하지 않음

고급 AI 또는 ML 시스템을 구현하는 것은 일반적으로 특히 중소기업(SMB)의 경우 비용이 많이 듭니다. 많은 소매업체가 AI 이니셔티브를 지원하는 데 필요한 리소스가 부족하지만 시간이 지남에 따라 더 많은 소매업체가 이러한 솔루션을 채택함에 따라 비용이 감소할 가능성이 높습니다. 

투자수익률(ROI)이 충분하지 않으면 AI를 구현하는 것이 소매업 기업의 시간, 에너지 및 자원 낭비처럼 보일 수 있습니다. 산업에 관계없이 모든 비즈니스에서 새로운 기술을 구현하기 전에 잠재적인 ROI를 계산하는 것이 중요합니다. 그렇게 하는 소매업체는 AI의 이점을 얻을 수 있고 하나 또는 두 개의 새로운 솔루션을 채택하여 시작할 수 있습니다. 

5. 직원 기술 격차

소매업체가 AI를 구현할 때 직면하는 마지막 과제는 직원 기술 격차입니다. AI는 아직 초기 단계이며 대부분의 미국 노동력 정보가 거의 없다 그것에 대해. 그들은 그 잠재력, 작동 방식, AI 기반 솔루션을 유지 관리하는 방법 또는 수요가 증가하는 이유를 이해하지 못합니다. 

소매업체는 AI와 그 내부 작동에 대한 강력한 지식을 갖춘 직원이 충분하지 않으면 AI 솔루션으로 성공하지 못할 수 있습니다. AI를 더 잘 이해할 수 있도록 직원의 기술을 향상시키는 회사는 이러한 기술 격차를 극복하고 AI를 성공적으로 구현하고 사용할 수 있습니다.

소매업에서 AI의 미래

AI가 광범위한 산업 분야에서 더욱 보편화되는 것은 불가피해 보이며 소매업도 예외는 아닙니다. 새로운 기술을 구현하는 데는 상당한 어려움이 따르겠지만 많은 기업이 도약하는 기업에 충분한 이점을 제공할 것입니다. 

소매업에서 기업은 AI 기반 솔루션을 구현하여 고객 경험을 개선하고 효율성을 높이며 매출을 높일 수 있습니다. AI가 계속 진화함에 따라 소매 산업 및 기타 산업은 계속해서 AI 기능의 이점을 누릴 것입니다.