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소매 업계는 혁신을 준비하고 있습니다. 그러나 IDC 보고서에 따르면 가까운 60%의 소매 업체는 아직 세계에서 가장 빠르게 성장하는 기술 중 하나인 인공 지능(AI)을 구현하지 않았습니다.
AI는 소매 업체가 운영을 개선하기 위해 충분한 기회와 혜택을 제공합니다. 그러나 구현에는 공정한 도전이 따릅니다. 소매 업체는 이러한 역경을 극복하여 더 기술적으로 발전하고 경쟁력을 갖출 수 있을까요?
소매 업계에서 AI의 이점
소매 업체는 비즈니스 모델에 AI 기반 솔루션을 구현함으로써 여러 가지 이점을 기대할 수 있습니다. 예를 들어, AI는 소매 업체가 고객 서비스와 경험, 효율성과 생산성을 개선하고 궁극적으로 수익성을 향상하는 데 도움이 될 수 있습니다.
소매 업계의 조직은 혁신에 대한 태도를 취하면 새로운 고객을 얻을 수 있습니다. 이는 특히 전자 상거래가 급속히 성장하고 경쟁이 더욱激化되는 상황에서 중요합니다.
COVID-19 팬데믹 동안 AI가 얼마나 중요한지 생각해 보십시오. 이 시기에 소비자 지출에 큰 변화가 발생했으며, 실업률이 증가하고 재료가 부족해 소매 업체가 재고 관리와 공급 및 수요에 어려움을 겪었습니다.
소매 업체가 AI를 구현할 때 직면하는 5가지 도전
AI와 기계 학습(ML), 즉 AI의 하위 집합이 普及됨에 따라, 이는 산업 전체에 걸쳐 普遍적이 될 것입니다. 소매 업계도 예외는 아닙니다. 그러나 AI를 구현하는 것은 쉽지 않습니다. 소매 업체는 AI의 채택과 구현에 대한 장벽에 직면할 수 있습니다. 다음은 몇 가지입니다.
1. 노동자 대체
AI의 탄생과 수용 이후로, 사람들이 그것이 광범위한 노동자 대체를 초래할지에 대한 우려를 표명하는 것은 놀라운 일이 아닙니다. 대형 매장과 식료품 가게에서 자체 서비스 체크아웃 레인이나 로봇 청소원이 고객 경험을 개선하는 데 도움이 되는 것을 볼 수 있습니다.
AI가 계속 발전한다면, 소매 업체는 그것이 직원을 대체할 것이라는 우려를 가질 수 있습니다. 그러나 현재 단계에서 AI는 인간의 작업을 보완할 것입니다. 사람의 필요성을 제거할 수 있는 고급 수준에 도달하지 못했습니다. 그러나 노동자 대체는 소매 업체가 AI를 채택하지 못하도록 방해하는 우려의 하나입니다.
2. 변화에 대한 두려움
소매 업계만이 AI를 채택하기에 느린 산업은 아닙니다. 다른 몇몇 산업도 AI를 추가하기에 느립니다. 그 주요 이유 중 하나는 내재된 변화에 대한 두려움입니다. 새로운 기술을 구현하는 것은 모든 회사에서 해야 할 일입니다. 그러나 그렇지 않습니다.
변화에 대한 두려움은 소매 업체가 AI 솔루션을 채택하고 구현하지 못하도록 방해할 수 있습니다. 그것은 너무 도전적일 수 있거나 운영과 프로세스를 너무 많이 변경할 수 있습니다.
3. 데이터 보안 유지의 어려움
AI 시스템은 제대로 작동하기 위해大量의 데이터가 필요합니다. 소매 정보는 여러 플랫폼과 출처에서 생성되므로 데이터를 정리하고 저장하고 분석하여 통찰력을 얻는 것이 어렵습니다.
전문적인 IT 팀이나 AI에 대한 깊은 지식을 가진 직원이 없는 경우 AI 구현에 대한 주요 장벽이 될 수 있습니다. 소매 업체가 원하는 마지막 일은 AI에 자원을 투자한 후에 그것이 제대로 작동하지 않는 것입니다. 또한, 소매 업체는 데이터 보안을 우선시해야 합니다. 특히 오늘날의 사이버 보안 환경에서 더욱 위협적인 상황에서.
4. 충분한 ROI가 없음
고급 AI 또는 ML 시스템을 구현하는 것은 일반적으로 비용이 많이 듭니다. 특히 중소기업의 경우에 그렇습니다. 많은 소매 업체는 AI 이니셔티브를 지원하기 위해 필요한 자원을 갖고 있지 않습니다. 그러나 시간이 지나고 더 많은 소매 업체가 이러한 솔루션을 채택함에 따라 비용은 감소할 것입니다.
충분한 ROI가 없으면 AI를 구현하는 것이 시간, 에너지, 자원을浪費하는 것처럼 보일 수 있습니다. 새로운 기술을 구현하기 전에 잠재적인 ROI를 계산하는 것은 모든 산업의 비즈니스에서 중요합니다. 소매 업체가那样하면 AI의 이점을 누릴 수 있고 새로운 솔루션 하나 또는 두 개를 채택하기 시작할 수 있습니다.
5. 직원 기술 격차
소매 업체가 AI를 구현할 때 직면하는 최종 도전은 직원 기술 격차입니다. AI는 아직 초기 단계에 있으며 대부분의 미국 노동력 는 거의 또는 전혀 AI에 대한 정보가 없습니다. 그들의 잠재력, 작동 방식, 유지 관리 방법, 그리고 왜 그들이 수요가 증가하는지에 대한 이해가 없습니다.
소매 업체는 AI에 대한 강한 지식을 가진 충분한 직원이 없으면 AI 솔루션을 성공적으로 구현하고 사용할 수 없습니다. 직원을 업스킬링하여 AI를 더 잘 이해하도록 하는 회사들은 이러한 기술 격차를 극복하고 AI를 성공적으로 구현하고 사용할 수 있습니다.
소매 업계에서 AI의 미래
AI가 다양한 산업에서 더욱 普遍적이 될 것처럼 보입니다. 소매 업계도 예외는 아닙니다. 새로운 기술을 구현하는 것은 도전을 수반할 것입니다. 그러나 많은 기술은 회사들이 도약을 하는 데 충분한 이점을 제공할 것입니다.
소매 업계에서 회사들은 AI 기반 솔루션을 구현함으로써 고객 경험을 개선하고, 더 효율적이고, 판매를 증가시킬 수 있습니다. AI가 계속 발전함에 따라 소매 업계와 다른 산업은 그 기능으로부터益을 받을 것입니다.
