L’Intelligenza Artificiale nel retail: una priorità, ma servono dati migliori

L’Intelligenza Artificiale si posiziona come una delle principali priorità strategiche per il settore retail, ma molte organizzazioni non sono ancora pronte a implementarla. La recente Riverbed Global AI & Digital Experience Survey evidenzia un panorama ricco di opportunità ma segnato da lacune significative, in particolare nella qualità dei dati e nella scalabilità.

L’Intelligenza Artificiale come motore di trasformazione nel retail

Secondo la survey di Riverbed, il 95% dei leader nel retail considera l’AI una priorità strategica, e l’84% la ritiene fondamentale per ottenere un vantaggio competitivo. L’adozione dell’AI consente di personalizzare prodotti e servizi, migliorare la logistica e affrontare con successo picchi di domanda come quelli del Black Friday. Tuttavia, solo il 40% delle organizzazioni si ritiene pronta a sfruttarla pienamente.

Questa tecnologia si sta spostando da un approccio focalizzato sull’efficienza operativa (54% oggi) a un obiettivo di crescita aziendale (56% entro tre anni). Entro il 2027, il 93% delle aziende retail prevede di essere pronte a implementare strategie di AI, superando il dato medio di altri settori (86%).

I vantaggi principali dell’AI

L’intelligenza artificiale può trasformare diverse aree del retail:

• Efficienza operativa: riduzione di costi e tempi con l’automazione di processi.
• Esperienza digitale degli utenti (DEX): chatbot, assistenti virtuali e automazione migliorano il supporto clienti.
• Decisioni strategiche basate sui dati: analisi di grandi volumi di informazioni per personalizzare servizi e individuare trend.

Secondo la survey, il 91% delle aziende retail considera l’AI cruciale per migliorare la DEX, con il 53% delle organizzazioni che ottiene già risultati tangibili.

Le lacune da colmare

Nonostante l’entusiasmo, tre principali ostacoli rallentano l’adozione dell’AI nel retail.

1. Il gap tra realtà e percezione
Molti leader (84%) ritengono di essere avanti nell’adozione dell’AI rispetto ai concorrenti. Tuttavia, solo una minoranza ha raggiunto un livello di implementazione avanzato. Questo ottimismo eccessivo potrebbe limitare investimenti strategici necessari per colmare le lacune.

2. Preparazione organizzativa insufficiente
Solo il 40% delle aziende si dichiara pronta a implementare progetti di AI su larga scala. Le difficoltà principali includono la necessità di infrastrutture tecnologiche più robuste e competenze specifiche, come quelle di data scientist e ingegneri AI.

3. Qualità dei dati
L’efficacia dell’AI dipende dalla disponibilità di dati accurati e aggiornati, ma solo il 45% dei leader considera eccellenti i propri dataset. Oltre il 72% esprime preoccupazione per la qualità dei dati disponibili, e il 91% teme che l’AI possa esporre le organizzazioni a rischi di sicurezza.

Intelligenza Artificiale nel retail: le strategie per superare gli ostacoli

Le aziende stanno adottando iniziative mirate per integrare l’AI in modo efficace. Il 55% delle organizzazioni retail ha formato team dedicati per la gestione di questi progetti, mentre il 50% si concentra sull’observability (la capacità di monitorare e analizzare il funzionamento di sistemi IT).

Un aspetto cruciale è l’utilizzo di dati reali, considerato essenziale dall’88% dei leader intervistati. Inoltre, l’86% concorda sull’importanza dell’observability per identificare e risolvere criticità in ambienti IT complessi, come il cloud e le reti aziendali remote.

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