소매업체의 2/3 이상이 이미 효율성을 위해 AI 에이전트를 부분적으로 배포했습니다.
- 고객 서비스와 마케팅은 소매업에서 AI의 가장 큰 사용 사례입니다.
- 재고 관리와 공급망은 앞으로 큰 초점이 될 것입니다
- 인공 지능의 성숙도는 실제로 매우 낮습니다. 대규모 성장이 가능한 아직 개발되지 않은 환경입니다.
Fluent Commerce의 새로운 보고서에 따르면 소매업체 3곳 중 2곳 이상(70%)이 에이전트 AI를 시범 운영 중이거나 부분적으로 구현했으며, 많게는(71%) 이 기술이 이르면 내년에 운영 효율성을 개선하는 데 도움이 될 것으로 기대하고 있습니다.
그러나 12%는 이미 강력한 영향을 경험한 반면, 운영에 AI를 완전히 배포한 비율은 8%에 불과합니다.
또 다른 과제는 5%만이 AI 시스템이 성숙하고 최적화되었다고 생각하지만, 소매업체와 성공적인 AI 배포 사이에는 다른 많은 장애물이 있습니다.
소매업체는 에이전트 AI에 대해 낙관적입니다.
수치에 따르면 소매업체의 88%가 경쟁사 대비 경쟁력을 유지하는 데 에이전트 AI의 역할을 인식하고 있지만 윤리/규제 문제(43%), 고객 신뢰 및 투명성(43%), 데이터 품질 및 통합 문제(39%), 기술 부족(36%)으로 인해 모든 작업을 수행하지 못하는 것으로 나타났습니다.
최고 전략 책임자(CSO)인 Nicola Kinsella는 “소매업체는 분명히 AI에 투자하고 있지만 파일럿에서 본격적인 배포까지의 여정은 예상보다 더 복잡하다는 것이 입증되었습니다.”라고 말했습니다.
현재 소매업에서 대부분의 AI는 고객 서비스와 챗봇(56%) 및 개인화된 마케팅(46%)에 중점을 두고 있지만, 소매업체가 운영에서 AI 사용을 모색하기 시작하면 큰 변화가 시작될 수 있습니다.
Kinsella는 에이전트 AI가 주문 예외, 처리 속도 및 이행 위치, 배송 지연 등과 같은 “전체 운영 상황을 볼 수 있는” 능력을 인정했습니다.
재고 관리(30%) 및 공급망 최적화(32%)를 통해 에이전트 AI를 배포하려는 거의 세 번째 계획입니다.
소매업체를 위한 이러한 새로운 AI 기회는 생산성 향상을 위한 더 많은 영역을 제시할 뿐만 아니라 앞으로 소매업체는 AI로 강화된 창의성보다는 AI로 강화된 관리에서 더 많은 가치를 얻을 것으로 기대하고 있습니다.
인간 작업자가 최상의 전략을 만들 수 있도록 함으로써 AI는 기존 데이터에서 실행 가능한 통찰력과 조치를 생성하도록 남겨질 수 있습니다. “올바른 데이터와 신중한 배포를 통해 소매업체는 AI로부터 실질적이고 측정 가능한 이점을 얻을 수 있습니다.”
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