Opskrbni lanci nove generacije neće predvoditi oni najveći, već oni najpametniji. Trgovci koji sada ulažu u AI, vodit će u učinkovitosti, otpornosti i inovacijama. AI nije samo prednost – ona je nova osnova. Vrijeme za djelovanje je sada.
Maloprodajni sektor jugoistočne Europe nalazi se na prekretnici. Opskrbni lanci izgrađeni za učinkovitost sada su na testu zbog sveprisutne nepredvidivosti – od poremećaja u opskrbi i promjenjivih potrošačkih obrazaca do gospodarske nestabilnosti. U tom kontekstu, umjetna inteligencija (AI – Artificial Intelligence) se ne pojavljuje kao opcionalna nadogradnja, već kao temeljna transformacija.
Ključna razlika u uspješnoj primjeni
AI-a nije tehnologija – već način razmišljanja
Nedavno istraživanje Kearneyjeve Globalne AI procjene otkriva zanimljiv paradoks. Dok 78% izvršnih direktora vjeruje da će stvoriti značajnu vrijednost primjenom umjetne inteligencije, samo 25% njih smatra da su spremni učinkovito je implementirati. Još upečatljivije, 64% globalnih rukovoditelja opskrbnih lanaca smatra da je AI ključna za poboljšanje poslovanja, no samo je 1% tvrtki prešlo s Excel tablica i izoliranih sustava na automatizirano, AI-om podržano odlučivanje. Taj raskorak između ambicije i realizacije definira današnje izazove i prilike za maloprodaju.
OD EXCELA DO INTELIGENTNOG PLANIRANJA
Mnogi trgovci i dalje se oslanjaju na planiranje temeljeno na Excelu i izolirane procese. Takvi statični modeli ne mogu se prilagoditi stvarnim promjenama potražnje, geopolitičkim pomacima ili logističkim zastojima. Prijelaz na planiranje vođeno AI-om donosi više od brzine – stvara sustav koji kontinuirano opaža, predviđa i prilagođava se. AI koristi podatke u stvarnom vremenu iz cijelog opskrbnog lanca – od prodajnih signala, vremenskih uvjeta, promocija pa do društvenog sentimenta – za modeliranje scenarija i preporuke optimalnih odluka. Većina tvrtki još je uvijek u fazi prijelaza iz Excela u naprednija rješenja, bez mogućnosti skaliranja pilot projekata. Upravo ovdje trgovci u SEE regiji mogu napraviti iskorak i preskočiti naslijeđene barijere. Modeli strojnog učenja mogu predviđati ne samo ukupnu potražnju, već i preference za određeni artikl (SKU) na lokalnoj razini. Time se omogućuju precizniji asortimani u trgovinama, niži troškovi zaliha i bolja dostupnost proizvoda na policama.
Modni lanac H&M koristi algoritme strojnog učenja temeljene na internim bazama podataka za planiranje ponovnog punjenja zaliha. Preračunavanjem potražnje svakih šest sati, H&M je smanjio nestašice proizvoda za 16% i sezonski pad za 11%, pokazujući konkretne poslovne koristi implementacije AI-a.
OPTIMIZACIJA LOGISTIKE I ODRŽIVOSTI
Trgovci se suočavaju s pritiscima da ubrzaju isporuke, a istovremeno smanje troškove i ugljični otisak. Logističke mreže često su fragmentirane, osobito u urbanim ili prekograničnim kontekstima, što dovodi do neučinkovitosti poput lošeg planiranja ruta, neiskorištenih flota i neujednačenih količina isporuka. Rastuće cijene goriva, strože regulacije emisija i potražnja potrošača za zelenijim poslovanjem dodatno kompliciraju posljednju fazu dostave.
AI transformira logistiku omogućujući pametnije i održivije operacije. Može dinamički optimizirati dostavne rute na temelju prometa, vremena i narudžbi u stvarnom vremenu, predvidjeti količine paketa i dodijeliti odgovarajuća vozila pa čak i automatizirati procese u skladištu kako bi se povećala učinkovitost.
Maloprodajni divovi poput Walmarta i Carrefoura već koriste AI za optimizaciju ruta, čime su značajno smanjili potrošnju goriva i emisije. Walmart je zahvaljujući AI-u ostvario godišnje uštede od 20 milijuna USD i smanjio emisije CO₂ za 9.000 tona. Carrefour je AI-om potpomognutim rješenjima smanjio emisije iz urbanih dostava za 37%, pokazujući kako AI može istovremeno unaprijediti učinkovitost i održivost.
AGENTNA UMJETNA INTELIGENCIJA
Dok tradicionalna AI pomaže u automatizaciji odluka i procesa, nova snaga postaje sve utjecajnija: agentna umjetna inteligencija. Ovi autonomni sustavi djeluju samostalno u obavljanju složenih zadataka, bez čekanja na ljudsku intervenciju. U opskrbnim lancima maloprodaje to predstavlja značajnu promjenu – od automatizacije pravila do omogućavanja agenata koji uče, prilagođavaju se i djeluju s rastućom autonomijom.
Umjetna inteligencija se ne pojavljuje kao opcionalna nadogradnja, već kao temeljna transformacija
Primjene se brzo razvijaju. Agentna AI danas može automatski naručivati robu na temelju prediktivne potražnje, pregovarati s dobavljačima, organizirati posljednju fazu dostave uzimajući u obzir promet i vremenske uvjete, pa čak i otkrivati prijevare u fakturiranju. Ti agenti djeluju kroz različite funkcije – nabavu, logistiku, financije i korisničku podršku. Britanski lanac Sainsbury’s implementirao je sustav za prognoziranje i nadopunu zaliha temeljen na AI-u koji analizira 10 puta više faktora potražnje nego klasični modeli – uključujući lokalne događaje i vremenske uvjete. Rezultat: 2% poboljšanje dostupnosti proizvoda na policama i učinkovitija distribucija. Sustav je kontinuiranim prilagođavanjem narudžbi i zaliha smanjio nestašice i otpad te povećao prodaju i zadovoljstvo kupaca.
U regiji poput jugoistočne Europe, gdje rastu troškovi rada, a logistika je često fragmentirana, agentna AI može donijeti kvantni skok. Smanjenjem potrebe za ručnom koordinacijom i omogućavanjem adaptivnih sustava, trgovci mogu postići novu razinu agilnosti i učinkovitosti. Opskrbni lanci budućnosti neće samo biti vođeni podacima – bit će i samostalni u odlučivanju.
OD HYPEA DO STVARNOG UTJECAJA
Iako mnoge tvrtke ulažu u AI pilot-projekte, rijetke postižu mjerljive rezultate. Kearneyjevo globalno istraživanje više od 1.000 tvrtki pokazuje da je samo 4% njih u potpunosti skaliralo AI u više poslovnih funkcija. Ove “vodeće” tvrtke dosljedno usklađuju AI strategiju s poslovnim ciljevima, osnažuju međufunkcionalne timove i prate izvedbu kroz transformacijske programe. Nasuprot tome, većina poduzeća zaostaje zbog fragmentiranog vlasništva nad projektima, lošeg upravljanja podacima i otpora promjenama.
Zanimljivo je da uspješne tvrtke ne ulažu nužno više, već pametnije – fokusiraju se na povrat ulaganja, definiraju jasne metrike uspjeha i razvijaju operativne modele koji brišu granice između IT-a i poslovanja. U sektoru maloprodaje i potrošačkih roba, zrelost u primjeni AI-a je među najvišima – lideri ulažu prosječno 6,5% prihoda u AI i analitiku. Ta ulaganja rezultiraju točnijim prognozama, optimiziranim zalihama i bržom prilagodbom promjenama.
Ipak, ključna razlika u uspješnoj primjeni AI-a nije tehnologija – već način razmišljanja. Lideri koji potiču kulturu eksperimentiranja, nagrađuju suradnju i ulažu u razvoj dugoročnih sposobnosti, stalno su ispred konkurencije. Takva spremnost ubrzava implementaciju, povećava prihvaćenost među zaposlenicima i poboljšava povrat od ulaganja. Štoviše, organizacije koje usvoje etične i transparentne prakse u primjeni AI-a uživaju veće povjerenje kupaca, partnera i regulatora. Povjerenje je, u doba umjetne inteligencije, jednako vrijedno kao i svaki algoritam.
NOVA PRAVILA IGRE
AI nije alat koji se dodaje postojećim operacijama – ona je nova paradigma donošenja odluka. Omogućuje trgovcima da djeluju bliže potrošaču, brže odgovore na poremećaje i izgrade otpornost već u samom dizajnu svojih operacija. Opskrbni lanci nove generacije neće predvoditi oni najveći, već oni najpametniji. Trgovci koji sada ulažu u AI, vodit će u učinkovitosti, otpornosti i inovacijama. AI nije samo prednost – ona je nova osnova. Vrijeme za djelovanje je sada.
