Erschließung des Potenzials von KI im Einzelhandel
Es gibt heute ein enormes Potenzial für Einzelhandelsunternehmen und FMCG-Marken, um einen größeren Wert aus Technologien wie KI, maschinellem Lernen und erweiterter Entscheidungsfindung zu ziehen, erklärt Ash Patel, Chief Information Officer, IRI.
Nach Angaben aus dem IDC Worldwide Semiannual Artificial Intelligence Tracker, die weltweiten Einnahmen für den KI-Markt, einschließlich Software, Hardware und Dienstleistungen, werden im Jahr 16.4 voraussichtlich um 2021 Prozent gegenüber dem Vorjahr auf 327.5 Milliarden US-Dollar steigen. Erstaunlicherweise wird erwartet, dass der Markt in den nächsten Jahren die 500-Milliarden-Dollar-Marke mit einer fünfjährigen durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 17.5 Prozent und einem Gesamtumsatz von beeindruckenden 554.3 Milliarden US-Dollar überschreiten wird.
Dies sind in jeder Hinsicht beeindruckende Wachstumszahlen, insbesondere in einem Jahr, das von der globalen Gesundheitskrise geprägt ist, aber diese Technologien haben in den letzten Jahren Wellen geschlagen.
Wir beobachten Entwicklungen in einer Reihe von Branchen, darunter Finanzdienstleistungen, Gesundheitswesen und Automobilindustrie, und von fahrerlosen Autos bis hin zur Arzneimittelforschung, die die Art und Weise, wie wir leben und arbeiten, verändern.
Wenn es um den Einzelhandel geht, trägt er dazu bei, große Veränderungen und große digitale Transformationsprojekte voranzutreiben. Dies ist eine Branche, die während der Pandemie vor großen Herausforderungen stand, aber vielleicht mehr Veränderungen erlebt hat als jeder andere Sektor. Die Möglichkeit, KI, Big Data und Analysen zu nutzen, war heute sowohl für Einzelhändler als auch für FMCG-Marken relevanter denn je.
Datengesteuerte Entscheidungsfindung
Das Herzstück all dessen sind Daten. KI und komplementäre Technologien wie maschinelles Lernen tragen dazu bei, neue Wege zu finden, um das Potenzial der riesigen Datenmengen zu erschließen, die sowohl Einzelhändler als auch Hersteller sammeln.
Die Datenanalyse, ein gutes Beispiel dafür, wo KI dabei hilft, Veränderungen voranzutreiben, bewegt sich schnell von der menschengesteuerten zur maschinengesteuerten Analyse. Bis vor kurzem umfasste die Entwicklung von Wachstumsstrategien einen abfragebasierten Ad-hoc-Ansatz, um eine Vielzahl von Hypothesen zu testen. Aber das ist an seine Grenzen gestoßen. Mit der heutigen Datenmenge ist es einfach nicht möglich, diese Methodik zu verwenden, um die optimale Strategie für ein Produkt oder Unternehmen zu identifizieren.
Angetrieben von KI ermöglichen neue Analyselösungen Computern, einen Großteil der schweren Arbeit zu erledigen. Algorithmen können Billionen von Datenpunkten analysieren und zukunftsgerichtete Erkenntnisse liefern, die den Return on Investment maximieren.
Aber wie kann KI, die auf vielen Ebenen Vorteile bringen kann, ihr volles Potenzial ausschöpfen?
Fokus auf organisatorisches Change Management
Organisatorisches Change Management ist der Schlüssel zum Erfolg, wenn es darum geht, das Potenzial neuer Technologien zu erschließen. Jedes Einzelhandelsunternehmen, das nicht bereit ist, Veränderungen anzunehmen, wird bei disruptiven Technologien scheitern.
Dabei geht es natürlich nicht nur um datengesteuerte KI oder maschinelles Lernen, sondern es kann sich um jede neue Technologie handeln, die ein Unternehmen wahrscheinlich stören wird. Einige versuchen, KI-basierte Lösungen in eine traditionelle Organisationsstruktur zu integrieren, oder denken nicht umfassend genug darüber nach, wie sie ihre wahren Fähigkeiten nutzen können.
Viele verlassen sich gerne auf Intuition und subjektive Entscheidungsfindung aufgrund von Erfahrung oder vorab erworbenem Wissen. Einige mögen KI misstrauen. Ohne menschliches Eingreifen könnten andere besorgt sein, dass dies zu ungenauen Entscheidungen führen wird.
Für diejenigen, die ihre Entscheidungen auf Bauchgefühl basieren und von der Technologie vollkommen überzeugt sind, bietet die Durchführung von internen Wettbewerben oder Spielen, um zu beweisen, dass KI und maschinelles Lernen menschliche Entscheidungen auf herkömmliche Weise konsequent übertreffen können, diese reale Echtzeit-Testumgebung .
Um dies effektiv zu tun, muss der ROI der getroffenen Entscheidungen sowie der ROI der Empfehlungen von KI/ML gemessen werden, die der Mensch nicht befolgt oder ausgeführt hat. Verwenden Sie dann die quantifizierten Opportunitätskosten des „nicht eingeschlagenen Weges“, um das Änderungsmanagement und die Übernahme weiter zu unterstützen.
Beachten Sie die Qualifikationslücke
Gemäß einer Umfrage von RELX nutzen mittlerweile mehr als vier von zehn Unternehmen KI ernsthaft, bis zu einem Drittel in nur zwei Jahren. Aber KI-Talente sind Mangelware und könnten nur einer der Gründe sein, warum immer mehr Unternehmen sie nicht einsetzen. Selbst fortgeschrittene KI-Anwender sehen laut a 10 einen Mangel an Talenten Deloitte Umfrage. Die am meisten nachgefragten Talente sind KI-Entwickler und -Ingenieure, KI-Forscher und Datenwissenschaftler.
Jedes Unternehmen kann von der Leistungsfähigkeit neuer Technologien profitieren. Insbesondere im Einzelhandel, wo KI und maschinelles Lernen in vielerlei Hinsicht dazu beitragen, gleiche Wettbewerbsbedingungen zu schaffen, insbesondere wenn es um strategische Entscheidungen in einer Zeit großer Veränderungen und Umwälzungen geht.
Es besteht die Möglichkeit, die bestehende Rolle der Information Worker vom Sammeln und Aufbereiten von Daten für andere in die Erstellung von Algorithmen und Automatisierungen umzuwandeln, die genaue und umsetzbare Empfehlungen liefern, anstatt nur Informationen zur weiteren Interpretation.
Die Herausforderung besteht darin, Fachwissen und Praxiserfahrung mit KI und maschinellem Lernen, Brute-Force-Algorithmen und Computing zu kombinieren. Der Bedarf an Lösungen wie IRI Neuron, die reales Branchenwissen und die Erfassung grauer Materie betonen und die Erstellung von Data-Science-Algorithmen automatisieren, ohne dass eine Armee von Data Scientists erforderlich ist, war noch nie so aktuell.
Einzelhandelsunternehmen müssen den Widerstand gegen Veränderungen überwinden, um die Vorteile von KI nutzen zu können, und sich selbst als „Datendemokratie“ sehen, in der Informationen transparent und für alle verfügbar sind.
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Dadurch wird sichergestellt, dass sich der Sektor in Richtung eines kooperativen Ansatzes und weg von der isolierten Entscheidungsfindung bewegt. Nur dann können künstliche Intelligenz und andere komplementäre fortschrittliche Technologien zu leistungsstarken Werkzeugen werden, die ihnen helfen, sich einen Vorsprung zu verschaffen und ihr Potenzial auszuschöpfen.
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