| REKLAMA |
 |
Coraz częściej spotykać się będziemy z inteligentnymi algorytmami w sklepach. Tempo zmian będzie bardzo szybkie, czego dowodzą informacje z raportu „Artificial Intelligence in retail 2023-2032”. Handel czeka dekada zmian, co widać po planowanych wydatkach na technologię. Wartość rynku sztucznej inteligencji na rynku detalicznym w 2022 roku wyniosła 8,41 mld dolarów. W 2032 roku będzie to kwota ponad pięciokrotnie większa, sięgająca aż 45,74 mld dolarów. Budżety alokowane w SI przez handlowców co roku będą rosnąć średnio o ponad 18 proc.
Sposób na konkurencję
Główne wyzwanie, z którym firmy handlowe zmagają się na co dzień, to ogromna konkurencja. Sklepy i sieci sprzedaży, aby móc efektywnie działać, poszukują sposobów na poprawę wrażeń zakupowych klientów oraz uzyskanie przewagi konkurencyjnej. Dlatego coraz chętniej sięgają po rozwiązania wykorzystujące sztuczną inteligencję, najczęściej oparte na machine learning i deep learning. Firmy inwestują nie tylko w uczenie maszynowe, ale też w tworzenie sieci neuronowych, które udoskonalają rozpoznawanie głosu, rozpoznawanie obrazu czy przetwarzanie języka naturalnego.
Z raportu „AI in retail” wynika dodatkowo, że w 2022 roku ponad 31 proc. udziału wygenerował segment machine learning. W jakich obszarach handlu uczenie maszynowe przynosi dobre efekty? Pomaga firmom m.in. w segmentacji klientów, analizie koszyka rynkowego, czyli w poszukiwaniu relacji między różnymi podmiotami, czy w wykrywaniu oszustw w transakcjach.
Ponieważ udział online w sprzedaży ogółem wciąż rośnie, a sklepy internetowe są naturalnie zainteresowane technologiami, e-commerce zwiększa wydatki na sztuczną inteligencję. Dzięki modelom uczenia maszynowego handlowcy mogą skutecznie przewidywać sprzedaż krzyżową, analizować i poprawiać satysfakcję klienta, czy tworzyć prognozy popytu. SI ma też pozytywny wpływ na poprawę jakości obsługi klientów oraz ich doświadczeń zakupowych. Stąd duży udział w rynku aplikacji do zarządzania relacjami z klientami – w 2022 roku stanowiły one 21,5 proc. ogółu.
Perfekcyjnie dopasowana oferta handlowa
Z dobrodziejstw, jakie daje analityka cyfrowych informacji korzystają już nie tylko najwięksi. Nawet małe i średnie firmy coraz częściej wdrażają aplikacje Business Intelligence, pomagające im w podejmowaniu optymalnych decyzji. Kolejny krok to wykorzystanie potencjału algorytmów uczenia się w rozwiazywaniu różnego rodzaju problemów, czyli sztucznej inteligencji.
Uśpiony potencjał
Czego ciekawego jeszcze dowiadujemy się z raportu „AI in retail market”? Ekspansję sztucznej inteligencji może utrudniać niechęć firm do wdrażania nowych technologii. Jednak główną barierą jest niedostatek kompetencji u pracowników. Sztuczna inteligencja mogłaby być bardziej obecna w sektorze detalicznym, gdyby nie niedostateczna liczba pracowników z odpowiednimi kompetencjami. Mimo to sprzedawcy coraz chętniej i częściej wdrażają sztuczną inteligencję, głównie w celu zwiększania wydajności i polepszania interakcji z klientami. Są to m.in. uczenie maszynowe do zarządzania zapasami oraz rozpoznawanie obrazu.
Pracować mądrze, a nie więcej
Sztuczna inteligencja pomaga m.in. np. w logistyce, w optymalizacji tras kierowców. Roboty (np. RPA) oparte na SI pomagają w realizacji powtarzalnych czynności np. w procesach analizy danych, obsłudze zamówień, reklamacji itp., uwalniając pracowników od żmudnych, powtarzalnych zadań. To daje im czas na realizację innych, bardziej zarządczych czynności.
Według ekspertów, sztuczna inteligencja w handlu dopiero się rozpędza:
Źródło: Sagra
Sposób na konkurencję
Główne wyzwanie, z którym firmy handlowe zmagają się na co dzień, to ogromna konkurencja. Sklepy i sieci sprzedaży, aby móc efektywnie działać, poszukują sposobów na poprawę wrażeń zakupowych klientów oraz uzyskanie przewagi konkurencyjnej. Dlatego coraz chętniej sięgają po rozwiązania wykorzystujące sztuczną inteligencję, najczęściej oparte na machine learning i deep learning. Firmy inwestują nie tylko w uczenie maszynowe, ale też w tworzenie sieci neuronowych, które udoskonalają rozpoznawanie głosu, rozpoznawanie obrazu czy przetwarzanie języka naturalnego.
Z raportu „AI in retail” wynika dodatkowo, że w 2022 roku ponad 31 proc. udziału wygenerował segment machine learning. W jakich obszarach handlu uczenie maszynowe przynosi dobre efekty? Pomaga firmom m.in. w segmentacji klientów, analizie koszyka rynkowego, czyli w poszukiwaniu relacji między różnymi podmiotami, czy w wykrywaniu oszustw w transakcjach.
Ponieważ udział online w sprzedaży ogółem wciąż rośnie, a sklepy internetowe są naturalnie zainteresowane technologiami, e-commerce zwiększa wydatki na sztuczną inteligencję. Dzięki modelom uczenia maszynowego handlowcy mogą skutecznie przewidywać sprzedaż krzyżową, analizować i poprawiać satysfakcję klienta, czy tworzyć prognozy popytu. SI ma też pozytywny wpływ na poprawę jakości obsługi klientów oraz ich doświadczeń zakupowych. Stąd duży udział w rynku aplikacji do zarządzania relacjami z klientami – w 2022 roku stanowiły one 21,5 proc. ogółu.
Perfekcyjnie dopasowana oferta handlowa
Dziś potrzeba zrozumienia szybko zmieniających się trendów oraz preferencji klientów jest oczywista. Systemy IT, np. klasy Business Intelligence, z funkcjonalnościami jakie możemy uzyskać dzięki zastosowaniu sztucznej inteligencji, to ogromne wsparcie procesów sprzedażowych oraz cenne zasoby wiedzy na temat potrzeb kupujących – tłumaczy Cezary Stańczyk, architekt rozwiązań IT w firmie KBJ. Ekspert dodaje: – Zaawansowane analizy w handlu detalicznym pomagają w badaniu obecnych i przewidywaniu przyszłych potrzeb klientów, wspierając producentów oraz sprzedawców w budowaniu oferty. Stąd rosnące zainteresowanie wykorzystaniem danych pozyskiwanych z różnych źródeł i ich obróbką z wykorzystaniem zaawansowanych algorytmów analizy danych, wspieranych mechanizmami sztucznej inteligencji.
Z dobrodziejstw, jakie daje analityka cyfrowych informacji korzystają już nie tylko najwięksi. Nawet małe i średnie firmy coraz częściej wdrażają aplikacje Business Intelligence, pomagające im w podejmowaniu optymalnych decyzji. Kolejny krok to wykorzystanie potencjału algorytmów uczenia się w rozwiazywaniu różnego rodzaju problemów, czyli sztucznej inteligencji.
Uśpiony potencjał
Czego ciekawego jeszcze dowiadujemy się z raportu „AI in retail market”? Ekspansję sztucznej inteligencji może utrudniać niechęć firm do wdrażania nowych technologii. Jednak główną barierą jest niedostatek kompetencji u pracowników. Sztuczna inteligencja mogłaby być bardziej obecna w sektorze detalicznym, gdyby nie niedostateczna liczba pracowników z odpowiednimi kompetencjami. Mimo to sprzedawcy coraz chętniej i częściej wdrażają sztuczną inteligencję, głównie w celu zwiększania wydajności i polepszania interakcji z klientami. Są to m.in. uczenie maszynowe do zarządzania zapasami oraz rozpoznawanie obrazu.
Sztuczna inteligencja umożliwia m.in. rozpoznawanie obrazu. W kontekście handlu i kontroli ekspozycji towarów na sklepowych półkach, rozpoznawanie obrazu pozwala w dużym stopniu zautomatyzować merchandising, czyli jedno z najważniejszych narzędzi stosowanych w sklepach w celu zachęcenia klientów do zakupów – wyjaśnia Grzegorz Dembicki, Business Development Director z Sagra Technology, firmy specjalizującej się w technologiach dla sektora handlowego. – SI umożliwia automatyczne porównanie ustawienia produktów na regale w danym momencie z określonym standardem dotyczącym ekspozycji. Pomaga także kontrolować zaopatrzenie punktu sprzedaży. Dzięki temu regały nie tylko wyglądają tak, jak powinny, są także automatycznie uzupełniane w razie braków – kończy ekspert.
Pracować mądrze, a nie więcej
Główną zaletą narzędzi IT klasy ERP (np. SAP), bazujących na danych, digitalizacji, automatyzacji procesów oraz wdrożeń z wykorzystaniem mechanizmów sztucznej inteligencji jest między innymi to, że pozwalają one zminimalizować użytkownikom żmudne, powtarzalne czynności. Duża liczba pracowników dostrzega, że w wyniku wykorzystania sztucznej inteligencji otrzymuje narządzie poprawiające wydajność. Wykorzystanie SI w handlu już dziś przynosi takie właśnie efekty – tłumaczy Cezary Stańczyk.
Sztuczna inteligencja pomaga m.in. np. w logistyce, w optymalizacji tras kierowców. Roboty (np. RPA) oparte na SI pomagają w realizacji powtarzalnych czynności np. w procesach analizy danych, obsłudze zamówień, reklamacji itp., uwalniając pracowników od żmudnych, powtarzalnych zadań. To daje im czas na realizację innych, bardziej zarządczych czynności.
Według ekspertów, sztuczna inteligencja w handlu dopiero się rozpędza:
SI będzie zmieniała sektor detaliczny, wpływając na procesy od łańcuchów dostaw po wsparcie konsumenta na etapie zakupu. Ważnym czynnikiem wzrostu dla sztucznej inteligencji będzie rosnący udział e-commerce, który najchętniej wdraża nowinki IT. Najwyższa pora by ci detaliści, którzy jeszcze tego nie zrobili, zainteresowani się SI na poważnie – kończy Grzegorz Dembicki.
Źródło: Sagra
Najnowsze wiadomości
Europejski przemysł cyfryzuje się zbyt wolno – ERP, chmura i AI stają się koniecznością
Europejski przemysł średniej wielkości wie, że cyfryzacja jest koniecznością, ale wciąż nie nadąża za tempem zmian. Ponad 60% firm ocenia swoje postępy w transformacji cyfrowej jako zbyt wolne, mimo rosnącej presji konkurencyjnej, regulacyjnej i kosztowej. Raport Forterro pokazuje wyraźną lukę między świadomością potrzeby inwestycji w chmurę, ERP i AI a realną zdolnością do ich wdrożenia – ograniczaną przez braki kompetencyjne, budżety i gotowość organizacyjną.
Europejski przemysł średniej wielkości wie, że cyfryzacja jest koniecznością, ale wciąż nie nadąża za tempem zmian. Ponad 60% firm ocenia swoje postępy w transformacji cyfrowej jako zbyt wolne, mimo rosnącej presji konkurencyjnej, regulacyjnej i kosztowej. Raport Forterro pokazuje wyraźną lukę między świadomością potrzeby inwestycji w chmurę, ERP i AI a realną zdolnością do ich wdrożenia – ograniczaną przez braki kompetencyjne, budżety i gotowość organizacyjną.
Nowa era komunikacji biznesowej, KSeF stał się faktem
Od 1 lutego 2026 roku, w Polsce z sukcesem rozpoczęła się nowa era elektronicznej komunikacji w biznesie. Od tego dnia przedsiębiorcy zaczynają posługiwać się wspólnym standardem we wzajemnej wymianie dokumentów – fakturą ustrukturyzowaną, znaną jako FA(3) lub po prostu faktura KSeF.
Od 1 lutego 2026 roku, w Polsce z sukcesem rozpoczęła się nowa era elektronicznej komunikacji w biznesie. Od tego dnia przedsiębiorcy zaczynają posługiwać się wspólnym standardem we wzajemnej wymianie dokumentów – fakturą ustrukturyzowaną, znaną jako FA(3) lub po prostu faktura KSeF.
Smart Factory w skali globalnej: jak MOWI porządkuje produkcję dzięki danym w czasie rzeczywistym
Cyfryzacja produkcji w skali globalnej wymaga dziś spójnych danych, jednolitych standardów i decyzji podejmowanych w czasie rzeczywistym. W środowisku rozproszonych zakładów produkcyjnych tradycyjne raportowanie i lokalne narzędzia IT przestają wystarczać. Przykład MOWI pokazuje, jak wdrożenie rozwiązań Smart Factory i systemu MES może uporządkować zarządzanie produkcją w wielu lokalizacjach jednocześnie, zwiększając przejrzystość procesów, efektywność operacyjną oraz stabilność jakości.
Cyfryzacja produkcji w skali globalnej wymaga dziś spójnych danych, jednolitych standardów i decyzji podejmowanych w czasie rzeczywistym. W środowisku rozproszonych zakładów produkcyjnych tradycyjne raportowanie i lokalne narzędzia IT przestają wystarczać. Przykład MOWI pokazuje, jak wdrożenie rozwiązań Smart Factory i systemu MES może uporządkować zarządzanie produkcją w wielu lokalizacjach jednocześnie, zwiększając przejrzystość procesów, efektywność operacyjną oraz stabilność jakości.
Hakerzy nie kradną już tylko haseł. Oni kradną Twój czas i przyszłość. Jak chronić ERP przed paraliżem?
Hakerzy coraz rzadziej koncentrują się wyłącznie na kradzieży haseł. Ich prawdziwym celem jest dziś sparaliżowanie kluczowych systemów biznesowych, przejęcie kontroli nad danymi i wymuszenie kosztownych decyzji pod presją czasu. System ERP, jako centralny punkt zarządzania finansami, produkcją i logistyką, stał się dla cyberprzestępców najbardziej atrakcyjnym celem. Ten artykuł pokazuje, dlaczego tradycyjne zabezpieczenia przestają wystarczać i jak realnie chronić ERP przed atakami, które mogą zatrzymać firmę z dnia na dzień.
PSI automatyzuje logistykę Rossmanna: Wdrożenie WMS i MFC w Czechach
Nowoczesne centrum logistyczne Rossmann w Czechach to przykład, jak strategiczne inwestycje w automatykę i systemy IT wspierają skalowanie biznesu w handlu detalicznym. Projekt realizowany przez PSI Polska obejmuje wdrożenie zaawansowanego systemu WMS oraz sterowania przepływem materiałów, tworząc w pełni zintegrowane środowisko dla obsługi rosnących wolumenów sprzedaży i dynamicznego rozwoju e-commerce. To wdrożenie pokazuje, jak technologia staje się fundamentem efektywnej, przyszłościowej logistyki.
Nowoczesne centrum logistyczne Rossmann w Czechach to przykład, jak strategiczne inwestycje w automatykę i systemy IT wspierają skalowanie biznesu w handlu detalicznym. Projekt realizowany przez PSI Polska obejmuje wdrożenie zaawansowanego systemu WMS oraz sterowania przepływem materiałów, tworząc w pełni zintegrowane środowisko dla obsługi rosnących wolumenów sprzedaży i dynamicznego rozwoju e-commerce. To wdrożenie pokazuje, jak technologia staje się fundamentem efektywnej, przyszłościowej logistyki.
Najnowsze artykuły
Magazyn bez błędów? Sprawdź, jak system WMS zmienia codzienność logistyki
Współczesna logistyka wymaga nie tylko szybkości działania, lecz także maksymalnej precyzji – to właśnie te czynniki coraz częściej decydują o przewadze konkurencyjnej firm. Nawet drobne pomyłki w ewidencji stanów magazynowych, błędy przy przyjmowaniu dostaw czy nieprawidłowe rozmieszczenie towarów, mogą skutkować poważnymi stratami finansowymi i opóźnieniami w realizacji zamówień. W jaki sposób nowoczesne rozwiązania do zarządzania pomagają unikać takich sytuacji? Czym właściwie różni się tradycyjny system magazynowy od zaawansowanych rozwiązań klasy WMS (ang. Warehouse Management System)? I w jaki sposób inteligentne zarządzanie procesami magazynowymi realnie usprawnia codzienną pracę setek firm?
Współczesna logistyka wymaga nie tylko szybkości działania, lecz także maksymalnej precyzji – to właśnie te czynniki coraz częściej decydują o przewadze konkurencyjnej firm. Nawet drobne pomyłki w ewidencji stanów magazynowych, błędy przy przyjmowaniu dostaw czy nieprawidłowe rozmieszczenie towarów, mogą skutkować poważnymi stratami finansowymi i opóźnieniami w realizacji zamówień. W jaki sposób nowoczesne rozwiązania do zarządzania pomagają unikać takich sytuacji? Czym właściwie różni się tradycyjny system magazynowy od zaawansowanych rozwiązań klasy WMS (ang. Warehouse Management System)? I w jaki sposób inteligentne zarządzanie procesami magazynowymi realnie usprawnia codzienną pracę setek firm?
Jak maksymalizować zyski z MTO i MTS dzięki BPSC ERP?
Zysk przedsiębiorstwa produkcyjnego zależy nie tylko od wydajności maszyn, ale przede wszystkim od precyzyjnego planowania, realnych danych i umiejętnego zarządzania procesami. Dlatego firmy, które chcą skutecznie działać zarówno w modelu Make to Stock (MTS), jak i Make to Order (MTO), coraz częściej sięgają po rozwiązania klasy ERP, takie jak BPSC ERP.
Zysk przedsiębiorstwa produkcyjnego zależy nie tylko od wydajności maszyn, ale przede wszystkim od precyzyjnego planowania, realnych danych i umiejętnego zarządzania procesami. Dlatego firmy, które chcą skutecznie działać zarówno w modelu Make to Stock (MTS), jak i Make to Order (MTO), coraz częściej sięgają po rozwiązania klasy ERP, takie jak BPSC ERP.
Warsztaty analityczne i sesja discovery. Jak wygląda pierwszy etap współpracy z partnerem wdrożeniowym ERP
Wdrożenie systemu ERP to jedna z najważniejszych strategicznych decyzji, jakie może podjąć firma. To inwestycja, która ma zrewolucjonizować procesy, zwiększyć efektywność i dać przewagę konkurencyjną. Jednak droga do sukcesu jest pełna potencjalnych pułapek. Wielu menedżerów obawia się nieprzewidzianych kosztów, oporu zespołu czy niedopasowania systemu do realnych potrzeb. Jak zminimalizować to ryzyko? Kluczem jest solidne przygotowanie. Zanim padnie słowo „wdrażamy”, konieczne jest przeprowadzenie trzech fundamentalnych etapów: warsztatów analitycznych, sesji discovery oraz analizy przedwdrożeniowej ERP. To nie są zbędne formalności, ale fundament, na którym zbudujesz sukces całego projektu.
Wdrożenie systemu ERP to jedna z najważniejszych strategicznych decyzji, jakie może podjąć firma. To inwestycja, która ma zrewolucjonizować procesy, zwiększyć efektywność i dać przewagę konkurencyjną. Jednak droga do sukcesu jest pełna potencjalnych pułapek. Wielu menedżerów obawia się nieprzewidzianych kosztów, oporu zespołu czy niedopasowania systemu do realnych potrzeb. Jak zminimalizować to ryzyko? Kluczem jest solidne przygotowanie. Zanim padnie słowo „wdrażamy”, konieczne jest przeprowadzenie trzech fundamentalnych etapów: warsztatów analitycznych, sesji discovery oraz analizy przedwdrożeniowej ERP. To nie są zbędne formalności, ale fundament, na którym zbudujesz sukces całego projektu.
Strategia migracji danych do nowego systemu ERP. Metody, ryzyka i najlepsze praktyki
Wdrożenie nowego systemu ERP to dla wielu firm nie tylko krok w stronę unowocześnienia procesów biznesowych, ale także ogromne przedsięwzięcie logistyczne i technologiczne. Aby nowy system ERP zaczął efektywnie wspierać działalność organizacji, kluczowe jest odpowiednie przygotowanie danych, które muszą zostać bezpiecznie i precyzyjnie przeniesione ze starego systemu. Migracja danych ERP to skomplikowany proces, wymagający zarówno zaawansowanej wiedzy technologicznej, jak i dokładnego planowania na poziomie strategicznym. W tym artykule przybliżymy najlepsze metody, wskażemy najczęstsze ryzyka oraz podpowiemy, jak przeprowadzić migrację krok po kroku.
Wdrożenie nowego systemu ERP to dla wielu firm nie tylko krok w stronę unowocześnienia procesów biznesowych, ale także ogromne przedsięwzięcie logistyczne i technologiczne. Aby nowy system ERP zaczął efektywnie wspierać działalność organizacji, kluczowe jest odpowiednie przygotowanie danych, które muszą zostać bezpiecznie i precyzyjnie przeniesione ze starego systemu. Migracja danych ERP to skomplikowany proces, wymagający zarówno zaawansowanej wiedzy technologicznej, jak i dokładnego planowania na poziomie strategicznym. W tym artykule przybliżymy najlepsze metody, wskażemy najczęstsze ryzyka oraz podpowiemy, jak przeprowadzić migrację krok po kroku.
Strategiczna przewaga czy kosztowny mit? Kto wygrywa dzięki chmurze?
Chmura miała być odpowiedzią na wyzwania sektora finansowego: przestarzałą infrastrukturę, rozproszone dane, rosnące oczekiwania klientów i klientek. Dziś korzysta z niej już 91% instytucji, a mimo to tylko nieliczne mówią o realnych efektach. Zaledwie 12% firm maksymalizuje potencjał chmury – tworzy skalowalne platformy, wdraża GenAI, monetyzuje dane. Reszta? Często grzęźnie w kosztach, integracjach i braku kompetencji. Różnica nie tkwi w technologii, ale w strategii – i to ona może zadecydować o miejscu w sektorze, który właśnie wchodzi w kolejną fazę transformacji.
Jak wycisnąć 100% z Microsoft 365 – sprawdzone rozwiązania
Współczesne organizacje, które integrują swoje systemy ERP czy CRM z Microsoft 365, coraz częściej… / Czytaj więcej
Polska lokalizacja autorstwa IT.integro z certyfikatem zgodności z Ustawą o Rachunkowości
Aplikacja lokalizacyjna dla Dynamics 365 Business Central opracowana przez IT.integro - Polish Loca… / Czytaj więcej
IBM Power11 wyznacza nowe standardy w zakresie infrastruktury IT dla przedsiębiorstw
IBM zaprezentował nową generację serwerów IBM® Power®. Serwery IBM Power11 zostały przeprojektowane… / Czytaj więcej
Nowy model co rok? Fani elektroniki już jej nie kupują, tylko wynajmują
Po co kupować, skoro jutro pojawi się nowszy model? Z takiego założenia wychodzi coraz więcej konsu… / Czytaj więcej
Według najnowszego badania Slack, codzienne korzystanie z AI wzrosło o 233%
Z najnowszego raportu Slack Workforce Index wynika, że wykorzystanie sztucznej inteligencji wśród p… / Czytaj więcej
AI napędza polski przemysł
Sztuczna inteligencja przestaje być wizją przyszłości, a staje się jednym z kluczowych czynników ws… / Czytaj więcej
