Warum CPG und Einzelhandel schnelle Anwender künstlicher Intelligenz sein werden

Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen werden häufig mit Unternehmen wie Netflix, Facebook und Google in Verbindung gebracht. In der Tat scheinen diese Technologieunternehmen einen inhärenten Vorteil zu haben, wenn es um KI geht. Da ihre täglichen Geschäftsaktivitäten den Austausch von Datenbytes umfassen, ist der Weg für diese Technologieunternehmen, digitale Fortschritte zu nutzen, kürzer als für Unternehmen in anderen Branchen, die Rohstoffe kaufen, harte Waren herstellen und verkaufen müssen.

Die CPG- und Einzelhandelsbranche m scheint potenziellen Verzögerern bei der Implementierung von KI zu erscheinen. Dennoch haben Unternehmen in CPG / Einzelhandel mit großem Erfolg schnell neue Technologien wie Barcode, Scanner, Logistik und Analytik eingeführt. Heutzutage stimmen mehrere Faktoren überein, die die rasche Einführung und Bereitstellung von KI in CPG und Einzelhandel fördern könnten.

Big Data und KI

Einzelhandels- und Konsumgüterunternehmen haben sich lange bevor der Begriff zum Schlagwort wurde, mit „Big Data“ befasst. Seitdem der erste UPC-Barcode vor mehr als 40 Jahren auf Packungen mit Wrigley Juicy Fruit Gum erschien, musste die Branche eine enorme Datenmenge verwalten. Heute bilden Daten aus Fertigung, Logistik, Scannerverkauf und Kundenkarten zusammen einige der größten Datenbanken im privaten Sektor. KI funktioniert besser, schneller und genauer, wenn es große Datenmengen gibt, von denen sich die Maschine ernähren und aus denen sie lernen kann. Mit anderen Worten: Je mehr Daten, desto besser die Ergebnisse und desto größer die Auswirkungen. Diese großen Datenspeicher sind ein reichhaltiger Nährboden für KI und bieten die Möglichkeit, ihre Leistung in einer Vielzahl von Bereichen durch kleine Proof-of-Concept-Piloten zu testen.

Nullbasierte Budgetierung

Sowohl die CPG- als auch die Einzelhandelsbranche befinden sich derzeit in einer Ära intensiver Prüfung der Haushaltslinien, insbesondere der Kosten. Zero-Based Budgeting (ZBB) geht weit über die Prüfung großer Kapitalkosten hinaus, um auch kleinste Kosten zu berücksichtigen. Die ZBB stellt die Notwendigkeit der heiligsten Vermögenswerte, Operationen und Abteilungen des Unternehmens in Frage. Obwohl die Implementierung von KI in einem Unternehmen eine erhebliche Anfangsinvestition erfordert (was in einem Unternehmen mit einer ZBB-Kultur ein schwieriger Verkauf sein kann), können die Auswirkungen von KI auf die Prozesse eines Unternehmens sowohl hinsichtlich des Umsatzwachstums als auch der Kosten transformativ sein Ersparnisse. CFOs, die sich auf die ZBB konzentrieren, sind aufgrund des potenziell hohen ROI in wichtigen Ausgabenbereichen möglicherweise offener für die Umsetzung von KI-Projekten.

Prozess und Skalierung

Der frühe Erfolg der KI bei Gewinnspielen wie Jeopardy hat gezeigt, dass die KI in Bereichen mit genau definierten Regeln und Praktiken leistungsfähig ist. In der CPG- / Einzelhandelsbranche gibt es strenge Prozesse und Kontrollen, die Qualität, Sicherheit, Inhaltsstoffe, Produktion, Versand usw. regeln. KI kann leicht auf diese standardisierten Prozesse angewendet werden, um in sehr kurzen Zeiträumen einen Mehrwert mit großer Wirkung zu erzielen. Angesichts des Umfangs einiger Unternehmen in der Lebensmittelindustrie könnten sich selbst kleine Empfehlungen von AI zu Betriebsverbesserungen kaskadierend positiv auswirken.

Internet der Dinge

Von landwirtschaftlichen Sensoren auf dem Feld bis hin zu RFID-Tags in Paketen waren die CPG- und Einzelhandelsbranche Vorreiter in der Sensortechnologie, die jetzt als Internet der Dinge (IoT) miteinander verbunden wird. Diese neue IoT-Technologie generiert große Datenströme datenreicher Transaktionsinformationen zwischen Unternehmen. Obwohl diese neuen sensorgestützten Informationen enorme Einblicke in die Geschäftstätigkeit eines Unternehmens bieten können, können die Häufigkeit und Menge der vom IoT generierten Daten überwältigend sein. AI kann diese großen Datenflüsse aufnehmen und nutzen und in Echtzeit handeln, um die kritischen Eingaben des IoT zu nutzen.

Geschwindigkeit bei der Implementierung und Bewertung

Angesichts des langsamen Umsatzwachstums bei CPG und Einzelhandel sowie des Fokus auf Kosten suchen Unternehmen nach schnellen Projekten, die sich auf den Umsatz auswirken oder die Kosten senken können. AI ist eine modulare motorgetriebene Technologie, für deren Installation nur sehr wenig benutzerdefinierte Codierung erforderlich ist. Der Nachweis von Konzepten kann in Wochen einsatzbereit sein, und vollständig implementierte Lösungen können innerhalb von Monaten in einem Unternehmen bereitgestellt werden. Diese Geschwindigkeit ist für CFOs attraktiv, die einen positiven ROI mit AI erzielen möchten.

Die ersten Auswirkungen der KI auf CPG / Einzelhandel

Während KI eine neue Technologie bleibt, wird sie von Unternehmen schnell eingeführt, um Mehrwert zu schaffen. Einige Experten glauben, dass KI in nur wenigen Jahren in den meisten Geschäftsbereichen so allgegenwärtig und nahtlos sein wird wie heute Strom. Obwohl die Akzeptanz- und Auswirkungsrate je nach Unternehmen und Situation unterschiedlich sein wird, gibt es Frühindikatoren dafür, dass die Implementierung von KI wahrscheinlich den Erfolg in den folgenden Bereichen fördern wird:

· Lebensmittelverarbeitung / -herstellung: AI kann zur visuellen Inspektion und Kalibrierung von Vorgängen sowie zur automatisierten Problemidentifizierung eingesetzt werden.

· Lagerhaltung: AI kann mehrere Datenquellen verwenden, um den Lagerbetrieb zu optimieren, indem die Planung von Versand- und Lieferplätzen verbessert wird.

· Rechnungsabgleich: Seit Jahrzehnten müssen sich Unternehmen mit Zahlungen für versendete Produkte befassen, die nicht immer mit Rechnungen übereinstimmen. AI kann in einem automatisierten Prozess interpretieren, analysieren und abgleichen, um Rechnungsabzüge zu löschen.

· Prognose: KI kann die Genauigkeit herkömmlicher Vorhersagemodelle übertreffen – und bereits eine Verbesserung der Prognosegenauigkeit durch KI um 0,01% kann die Beute und den Lagerbestand erheblich reduzieren.

Um herauszufinden, wo KI den größten Mehrwert bieten kann, sollten sich Führungskräfte auf die Geschäftsbereiche konzentrieren, in denen betriebliche Ineffizienzen bestehen. Wenn beispielsweise die Lieferkette vom Lager getrennt ist oder wenn die Umsatzprognose von der Fertigung und der Kapazitätsplanung getrennt ist, kann sich die KI transformierend auswirken.

Mike Bruening ist AI-Direktor für CPG / Einzelhandel bei Genpact. Ein globales Unternehmen für professionelle Dienstleistungen, das sich auf die Bereitstellung digitaler Transformation für Kunden konzentriert. Senden Sie eine E-Mail an [email protected] oder rufen Sie 475–223–9988 an.