Sztuczna inteligencja w kontekście rozwiązań biznesowych zyskała na popularności pod koniec ubiegłego roku. Pomimo stosunkowo krótkiego okresu popularyzacji AI, znaczna część polskich firm z sektora e-commerce wdrożyła w struktury strategii rozwoju technologie na niej bazujące. Jak wynika z najnowszego Barometru Retail, niemal 60 proc. badanych ekspertów branży wskazało, że ich organizacja wykorzystuje sztuczną inteligencję w obszarach biznesowych.
– Dla ekspertów ze świata technologii sztuczna inteligencja była gorącym tematem od wielu dekad, lecz żadne inne rozwiązanie nie uczyniło jej tak bliskiej biznesowi i konsumentom jak ChatGPT. Algorytm ten reprezentuje podkategorię AI generatywnej, czyli skoncentrowanej na tworzeniu różnego rodzaju treści – na przykład tekstowych czy audiowizualnych. Fakt, że popularyzacja sztucznej inteligencji miała miejsce właśnie za pośrednictwem tego konkretnego rozwiązania może tłumaczyć, dlaczego do najczęstszych zastosowań AI w polskim handlu należą właśnie te, w których najlepiej odnajduje się generatywna sztuczna inteligencja. Mam tu na myśli generowanie treści marketingowych, obsługę klienta czy personalizację komunikacji – aktywności, które można podsumować jako serwowanie odpowiednio przystosowanych komunikatów tekstowych w odpowiednich kontekstach
– mówi Michał Klimczak, Head of Mobile w Future Mind.
Reklama: 
Sztuczna inteligencja odgrywa w polskim handlu coraz większą rolę. Przede wszystkim w obszarach związanych z personalizacją, analizą danych oraz customer intelligence, a więc w obrębie kluczowych czynników rozwoju digital commerce. Zawarte w technologii AI zaawansowane algorytmy, umożliwiają analizę oraz procesowanie ogromnych ilości danych, a także katalogowanie ich tak, aby ukazały najistotniejsze wnioski i tendencje, na podstawie których organizacje mogą odpowiednio dostosować ofertę do indywidualnych potrzeb klienta.
Jednocześnie, można zauważyć wśród polskich przedstawicieli handlu pewną dozę sceptycyzmu w kontekście wykorzystania AI przy podejmowaniu decyzji. Takie tendencje potwierdzają wyniki Barometru Retail. Niespełna 10 proc. ankietowanych wskazało bowiem, że korzysta z AI podczas podejmowania decyzji inwestycyjnych, a jeszcze mniejszy odsetek (7 proc.) używa tej technologii do podejmowania decyzji produktowych.
Retailerzy w Polsce pokładają jednak duże nadzieje w dynamicznym rozwoju biznesu przy wykorzystaniu sztucznej inteligencji. Zapytani o to, czy planują zwiększać wykorzystanie rozwiązań AI w swojej organizacji niemal jednogłośnie deklarują, że tak. Ponadto, 45 proc. respondentów zatrudnia pracowników specjalizujących się w AI, a 16 proc. wspiera obecnych w zdobywaniu kompetencji z nią związanych.
– Od czasu popularyzacji generatywnej AI branża retail doświadcza kilku znaczących zmian. Pierwsza i najbardziej oczywista to automatyzacja obsługi klienta. Chatboty AI są teraz w stanie obsłużyć złożone zapytania, co oszczędza czas i zasoby, a jednocześnie podnosi jakość obsługi. Inną kluczową zmianą jest personalizacja zakupów. Algorytmy AI analizują dane o zachowaniach klientów i oferują spersonalizowane rekomendacje. To nie tylko zwiększa satysfakcję klienta, ale także prowadzi do wzrostu sprzedaży. Są one także wykorzystywane w analizie dużych zbiorów danych, co umożliwia lepsze zrozumienie rynku i przewidywanie trendów. To prowadzi do bardziej efektywnego zarządzania zapasami, co w konsekwencji zwiększa efektywność operacyjną przedsiębiorstw. AI wpłynęła także na integrację doświadczeń online i offline, czyli strategię omnichannel. Algorytmy analizują dane z różnych kanałów sprzedaży i pomagają w tworzeniu spójnego doświadczenia klienta na każdym etapie zakupów. Generatywna AI wpłynęła na retail w sposób transformacyjny, zwiększając efektywność, personalizację i satysfakcję klienta – komentuje Dominika Bucholc, AI & Strategy Expert.
Wykorzystanie AI, bez wątpienia ma potencjał, aby stać się dużo powszechniejszym rozwiązaniem rynkowym, które obejmie coraz więcej branży i biznesów. Niemniej jednak, obecne procesy wykorzystujące rozwiązania AI są ze względu na brak odpowiednich danych oraz poziomu ekspertyzy w ich zakresie, spowalniane, a nawet całkiem porzucane. Często zdarza się, że pozyskiwane zestawy informacji są niskiej jakości i niezorganizowane. Co za tym idzie, pojawia się wyzwanie jak użyć tego typu danych do trenowania modeli AI, które przyniosą rezultaty zgodne z oczekiwaniami. Ponadto, w świecie biznesu regularnie powtarzają się cykle, w których nowinki technologiczne zyskują na popularności – jak chociażby blockchain czy tokenizacja – i są, często na siłę, wykorzystywane przez organizacje, które nie chcą stracić przewagi nad konkurencją. Sztuczna inteligencja ma potencjał na stworzenie zupełnie odmiennego świata e-commerce. Natomiast, aby osiągnięcie pełni potencjału AI było możliwe, niezbędna jest szczegółowa analiza tego, jaki charakter mają mieć rozważane implementacje, a po ewentualnym wdrożeniu – ich wpływu na biznes.
