
Článok vychádza z reportu spoločnosti KPMG International z roku 2025, ktorý analyzuje využívanie umelej inteligencie v globálnom retaili. Výskum kombinoval kvantitatívne dáta od viac než 500 retailových spoločností s kvalititatívnymi rozhovormi s manažérmi z rôznych segmentov – od módy, elektroniky a FMCG až po luxury retail a e-commerce. Okrem skúseností s implementáciou AI sa report zameriava aj na návratnosť investícií, prekážky škálovania a organizačnú pripravenosť. Súčasťou výskumu bola aj analytická časť, ktorá mapovala potenciál generatívnej AI naprieč funkciami a procesmi v rámci podnikov.
Retail potrebuje viac než len chatboty
Hoci AI už bežne zabezpečuje personalizáciu, prediktívnu analytiku a základnú automatizáciu služieb, väčšina firiem je zatiaľ v počiatočnej fáze. Len 24 % spoločností má jasnú víziu, ako má AI transformovať ich podnikanie.
Až 74 % retailových značiek považuje za najväčšiu prekážku prácu s dátami. Buď sú nekvalitné, roztrieštené medzi rôzne systémy, alebo chýba prepojenie medzi oddeleniami. Bez jednotného pohľadu na zákazníka, zásoby či predajné dáta je pre AI nemožné fungovať naplno a prinášať konzistentné výsledky naprieč celou firmou.
Mnohé firmy dnes AI využívajú len vo forme malých, oddelených projektov – napríklad ako chatbot v zákazníckej podpore alebo nástroj na personalizáciu newsletterov. Tieto pokusy však často zostávajú izolované, bez prepojenia na iné oddelenia či kľúčové obchodné ciele. Výsledkom je, že AI síce funguje, ale jej prínos je obmedzený. Neprenáša sa do celého biznisu a nemá reálny dopad na efektivitu, rast či zákaznícku skúsenosť. Práve to je dôvod, prečo mnohé značky uviaznu v tzv. fáze „AI pilotov“, bez toho, aby technológia prinášala strategickú hodnotu.

Zdroj: KPMG
AI v retaile pod tlakom očakávaní
Firmy, ktoré už s AI reálne pracujú, hlásia prvé výsledky. Viac než dve tretiny zaznamenali vyššiu efektivitu a vyše polovica aj rast výnosov. To zároveň zvyšuje očakávania do budúcnosti – až 71 % spoločností verí, že im AI v priebehu nasledujúceho roka prinesie návratnosť investícií presahujúcu 10 %.
Pre mnohé firmy to však znamená aj tlak na rýchle a viditeľné výsledky, najmä ak ide o väčšie alebo verejne obchodované spoločnosti. Retailoví lídri AI vnímajú ako zdroj konkurenčnej výhody, no ukazuje sa, že bez jasnej stratégie, kvalitnej dátovej infraštruktúry a organizačnej pripravenosti zostanú prínosy obmedzené. Nestačí len spustiť jednotlivé AI nástroje. Kľúčové je vytvoriť podmienky, v ktorých dokážu fungovať naprieč celou firmou.
Hoci firmy veria, že im AI prinesie konkurenčnú výhodu, zároveň čelia tlaku, aby to dokázali číslami. A ideálne čo najskôr. Najmä vo veľkých či verejne obchodovaných spoločnostiach očakávajú akcionári aj vedenie rýchlu návratnosť investícií. Nestačí teda ukazovať len potenciál alebo pilotné výsledky – dôležité sú konkrétne prínosy pre biznis.
Brzdy rastu
Zavádzanie AI v retaile brzdí viacero praktických prekážok. Najčastejšie ide o nedostatok interných kapacít a zručností. Mnohé firmy jednoducho nemajú ľudí, ktorí by s AI vedeli efektívne pracovať.
Závažným problémom sú aj dáta: až tri štvrtiny retailových spoločností zápasia s ich kvalitou, rozdrobenosťou v rôznych systémoch a chýbajúcim prepojením medzi oddeleniami. K tomu sa pridávajú obavy z bezpečnostných incidentov a právnych rizík, najmä pri práci s osobnými údajmi.
Významnou brzdou býva aj odpor vo vnútri organizácie – či už ide o nezáujem zamestnancov, alebo o lídrov, ktorí nedokážu presadiť zmenu spôsobu práce.
Mnohé firmy sa navyše spoliehajú na zastarané organizačné štruktúry, ktoré neumožňujú flexibilne zavádzať nové technológie naprieč oddeleniami.
Bez aktívneho leadershipu a koordinovaného prístupu sa tak veľká časť AI iniciatív časom rozpadne alebo uviazne v slepej uličke.
Inšpirujte sa ako využiť AI v retaile
KPMG v reporte zhromaždila niekoľko príkladov toho, ako značky využívajú AI v praxi. Zatiaľ čo Amazon či Zara nasadzujú dynamickú cenotvorbu, ktorá reaguje v reálnom čase na dopyt aj konkurenciu, značky ako Sephora a Nike zlepšujú zákaznícku skúsenosť pomocou personalizovaných odporúčaní a chatbotov napojených na nákupnú históriu či vernostné programy. H&M či Balmain zas prinášajú virtuálne skúšanie produktov pomocou AI avatarov, čo výrazne znižuje počet vrátených objednávok.
Adidas a Walmart využívajú prediktívne modely na optimalizáciu zásob, čím skracujú dodacie lehoty a znižujú straty. Zaujímavé sú aj netradičné aplikácie: LEGO testuje AI nástroje na tvorbu interaktívnych príbehov okolo produktov.
Zaujímavým príkladom netradičného využitia AI je projekt Liquid Sound, ktorý kombinuje hudbu a vône. Zákazník si zvolí hudobný podklad alebo náladu a algoritmus na základe toho navrhne parfum so zodpovedajúcim charakterom. Výsledná vôňa tak vzniká ako osobný „preklad“ hudobnej emócie do sveta čuchu.
Tieto príklady ukazujú, že AI dnes v retaile neslúži len na znižovanie nákladov, ale čoraz častejšie ako nástroj na zvyšovanie hodnoty značky, zážitku a inovácií, ktoré by bez nej boli nerealizovateľné.
AI teda nie je len nástrojom na zníženie nákladov, ale aj cestou k inováciám a novým formám zákazníckej interakcie.
Ako prejsť od AI pokusov k reálnej zmene
Aby umelá inteligencia neostala len ako chatbot na webe alebo nástroj na personalizáciu newslettra, treba ju začať vnímať ako súčasť biznisu. Z prieskumu KPMG vychádza model troch fáz, ktoré ukazujú, ako môžu firmy naplno využiť potenciál AI.
1. Základy – začať jednoducho, ale cielene
-
Určte, kto má AI vo firme na starosti – či už je to IT, marketing alebo niekto, kto rozumie zákazníkom a dátam.
-
Vyberte si pár konkrétnych oblastí, kde môže AI rýchlo pomôcť (napr. odporúčania, automatizácia supportu, predikcie).
-
Ujasnite si, čo chcete sledovať – napr. rýchlosť reakcií, miera konverzie alebo zníženie vrátených objednávok.
-
Začnite s jednoduchými nástrojmi (napr. AI v cloude alebo v rámci CRM), ktoré netreba zložito programovať.
2. Vložiť AI do bežnej práce
-
Keď už AI niečo robí, skúste ju zapojiť do ďalších procesov – od cenotvorby až po logistiku.
-
Prepájajte nástroje a oddelenia – AI potrebuje mať dáta z viacerých strán, aby fungovala naplno.
-
Sledujte, čo reálne prináša – nielen ušetrený čas, ale aj dopad na zákaznícku skúsenosť.
3. Posunúť sa ďalej
-
Postupne môžete začať premýšľať, ako by AI mohla zmeniť to, čo ponúkate – nové produkty, služby alebo spôsob predaja.
-
Využívajte dáta aj mimo vašej firmy – trendy, otvorené modely, spolupráce.
-
Uvažujte nad AI ako nad súčasťou celkového zážitku – nielen ako nástrojom efektivity, ale aj inovácie.