🗣На панельной дискуссии «Искусственный интеллект и логистика» на DID 2022 эксперты говорили о том, что ИИ все больше используется в различных сферах и отраслях, его применение мы уже можем отчетливо наблюдать. И, как сказал Владимир Путин на AIJ: «Искусственный интеллект должен проникнуть во все отрасли экономики». Ритейл и логистика – не исключение, более того, цифровизация этой сферы – уже вопрос выживания.
👤В ходе нашего выступления мы рассказали, какие внешние факторы и тренды характерны для ритейла и логистики, как в ответ на них меняются бизнес-модели с активным применением цифровых решений, появляются новые форматы обслуживания клиентов, что примером некой концентрации сразу нескольких и рыночных, и отраслевых трендов (поиск возможностей для расширения географии присутствия) является умный холодильник Subway, работающий на нейросетях и созданный под потребительское направление grab&go, который можно установить в подъезд дома, в офис, у метро или даже на вокзале.
🔆Уточнили, что применение ИИ в каждой сфере различно, создаёт разную ценность и имеет свои особенности. Так, сфера ритейла отличается от многих других отраслей именно высоким уровнем масштаба, реальным наличием больших данных (о товарах, пользователях, сотрудниках и т.д.), и решения на базе ИИ, особенно в сфере маркетинга и продаж, крайне востребованы и доказывают свою эффективность. Но в этом отчасти заключается и ограничение отрасли – все применяемые решения должны быть на уровне высокой готовности, они должны легко масштабироваться, не должно быть слишком высоких как трудовых, так и финансовых затрат на тех. поддержку масштабной эксплуатации решений, как по многим решениям это происходит сейчас, к примеру, часто необходимо добавлять данные по непрерывно и в большом количестве меняющемуся ассортименту да еще с дополнительной индивидуальной маркировкой по ряду продуктов. А невысокий уровень рентабельности отрасли не может позволить себе решения, которые на всем масштабе требуют существенных затрат на закупку оборудования, причем даже дешевеющего в динамике, как например, камер, не говоря уже о «тяжеловесных» дорогостоящих решений типа Amazon go. И особенно в России ситуация часто не в пользу искусственного интеллекта из-за того, что у нас все еще сохраняется низкий уровень заработных плат персонала, и в пересчете экономический эффект получается невысоким. А также порой высвободившиеся даже на несколько часов рабочие руки не всегда понятно куда пристроить для создания дополнительной ценности, поскольку это требует перестройки вообще всех процессов, что либо далеко не всегда востребовано, либо не всегда окупается. Поэтому из-за этого именно революции в оффлайн торговле в части применения именно новейших технологий (речь не про простые решения на базе ИИ, к примеру, для создания таргетированной рекламы, которые используются уже давно) за последние 15 лет в отрасли все-таки не произошло. Будущее заключается в переходе от data-driven к model-driven бизнес-моделям, создающим кардинально новые типы бизнес-процессов и новый клиентский опыт.
📁Если смотреть комплексно и отстраненно от бизнес-моделей, то внедрение ИИ-решений в ритейле можно структурировать в логике клиентского пути, оптимизации обеспечивающих бизнес-процессов, на всех этапах производственной цепочки, а также в логике пути сотрудника (что тоже становится очень популярно, и в этой сфере имеет довольно большое значение). Примеры встраиваемых высоких технологий во все эти процессы можно посмотреть на слайдах, приложенных к посту.
🚗Логистика, складское хозяйство и обеспечивающие отрасли, как звенья одной цепи с ритейлом, также активно меняются, о чем было много сказано в рамках дискуссии.
Роберт Васильев Елена Казбанова
