6 min. čítanie

AI robí len polovicu práce. Prečo ju väčšina firiem nedokáže využiť naplno?

AI je už bežnou súčasťou retailu – od chatbotov, cez personalizované odporúčania, až po prediktívne dopĺňanie zásob. No väčšina značiek ju nasadzuje izolovane, bez strategického prepojenia na kľúčové biznis procesy. Nový report od KPMG analyzuje, prečo sa AI často nedarí škálovať a ktoré firmy ju dokázali využiť tak, aby priniesla merateľné výsledky – vyššiu efektivitu, rýchlejšiu logistiku či presnejšiu segmentáciu. Poučiť sa z toho môže aj e-commerce. Poznatky zo štúdie môžu poslúžiť ako praktická mapa, ako posunúť AI z pilotných pokusov do reálnej transformácie.

Veronika Slezáková Veronika Slezáková
Editor in Chief, Ecommerce Bridge
AI robí len polovicu práce. Prečo ju väčšina firiem nedokáže využiť naplno?
Zdroj: Depositphotos

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.

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.

AI v retaile

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.

Zdieľať článok
Veronika Slezáková
Editor in Chief, Ecommerce Bridge

Starám sa o obsah na ecommercebridge.sk a ecommercebridge.cz. 💌 Filtrujem témy z oblasti e-commerce a marketingu, aby ste mali všetko na jednom mieste a získali prehľad o tom, čo sa deje doma aj vo svete. 📰 Tvorím aj časopis Ecommerce Bridge, ktorý odberateľom posielame zadarmo.

Týždenný podcast UPdate
Podobné články
SEO sa zmenilo. Ste pripravení?
3 min. čítanie

SEO sa zmenilo. Ste pripravení?

Vaši konkurenti už bodujú na ChatGPT, Reddite a v AI vyhľadávačoch, zatiaľ čo vy stále budujete spätné odkazy a optimalizujete pre Google. Mladší používatelia dnes začínajú s hľadaním informácií na sociálnych sieťach, nie na tradičných vyhľadávačoch. Ak vaša SEO stratégia nefunguje aj mimo Google, uniká vám zásadná zmena v tom, ako ľudia reálne vyhľadávajú informácie.

Katarína Šimčíkova Katarína Šimčíkova
Project Manager, Ecommerce Bridge
Spamové filtre neodpúšťajú. Až 95 % odosielateľov e-mailov končí ako spam
4 min. čítanie

Spamové filtre neodpúšťajú. Až 95 % odosielateľov e-mailov končí ako spam

E-mailová kampaň môže byť perfektná, a napriek tomu skončí v spame. Až 95 % odosielateľov e-mailov sú podľa štatistík spoločnosti Mailkit technicky vnímaní ako spameri. Prečo? Pretože im chýba reputácia, technické nastavenie a relevantná databáza. Aj legitímne firmy preto končia v spame. Dôvodom môže byť zlá reputácia odosielateľa, preplnená databáza alebo chýbajúce technické nastavenie. Prešla […]

Veronika Slezáková Veronika Slezáková
Editor in Chief, Ecommerce Bridge