Comerțul cu amănuntul este un sector în care AI se instalează la două niveluri simultan. Pe de o parte se află sistemele mari, vizibile: previziuni de stoc, optimizarea prețurilor, motoare de recomandare pe magazinul online, chatboți în serviciul clienți. Acestea sunt de obicei cunoscute de IT și achiziții, pentru că au fost achiziționate și implementate undeva. Pe de altă parte se află un peisaj mult mai difuz: angajați individuali de pe suprafața de vânzare, din marketing sau din achiziții care folosesc un instrument AI pentru a scrie descrieri de produse, a răspunde la întrebările clienților, a genera imagini de campanie sau a extrage prin scraping prețurile concurenței. Acest al doilea nivel este de obicei mai amplu decât primul, simplu pentru că bariera de a testa un instrument gratuit sau ieftin este joasă, iar efectul se resimte imediat: un text publicitar mai rapid, un răspuns mai rapid la o reclamație.
La aceasta se adaugă faptul că comerțul cu amănuntul lucrează frecvent cu mulți angajați temporari și flexibili, răspândiți pe mai multe locații sau canale. Acest lucru face mai dificilă existența unei imagini centrale unice asupra cui folosește ce instrumente și de ce. Un sediu central poate avea o politică clară pentru sistemele pe care le-a achiziționat el însuși, în timp ce la nivel de filială sau în cadrul unei echipe de magazin online apar aplicații AI care nu sunt înregistrate nicăieri. Raportul dintre ceea ce este aprobat central și ceea ce a apărut local este de obicei dezechilibrat în acest sector: numărul sistemelor achiziționate oficial este limitat, iar numărul aplicațiilor individuale pe care angajații au început să le folosească pe cont propriu este de regulă mult mai mare.
Termenul AI din umbră sună tehnic, dar în comerțul cu amănuntul este ceva practic: este instrumentul pe care un angajat de marketing îl folosește pentru a genera postări pe rețelele sociale, chatbotul pe care o echipă de serviciu clienți l-a configurat singură, sau modelul AI folosit pentru a analiza recenzii fără ca acest lucru să fi fost analizat vreodată de IT sau de departamentul juridic. Acest lucru se întâmplă rareori din lipsă de atenție. Se întâmplă pentru că instrumentele sunt accesibile, pentru că presiunea vitezei este mare și pentru că nimeni nu a spus explicit că nu este permis.
Lista IT cu software aprobat oferă, prin urmare, o imagine incompletă. Cine dorește o imagine completă trebuie să întrebe direct oamenii. Acest lucru funcționează numai dacă întrebarea este pusă fără consecințe. În momentul în care angajații suspectează că raportarea utilizării AI va conduce la o corecție sau o interdicție, informația dispare din nou din vedere, iar utilizarea se deplasează către dispozitive personale sau conturi personale. O inventariere care începe prin a exclude sancționarea produce un cu totul alt tip de răspuns decât un audit care începe prin a căuta abateri.
Un instrument AI care rescrie descrieri de produse are un impact diferit față de un sistem care ajustează automat prețurile în funcție de cerere și concurență, sau un instrument care folosește datele clienților pentru a face recomandări. În comerțul cu amănuntul, clasificarea în funcție de rol și nivel de risc este, prin urmare, importantă: este vorba de un instrument de sprijin, de un sistem care pregătește decizii, sau de un sistem care ia decizii de sine stătător care afectează direct clienții, cum ar fi stabilirea dinamică a prețurilor sau refuzul automat al returnărilor? Această clasificare determină ce nivel de supraveghere și documentare este logic, precum și care sisteme necesită atenția conducerii sau a managementului de risc și care pot fi gestionate în cadrul unei echipe.
Organizațiile din comerțul cu amănuntul dispun de obicei deja de structuri de risc pentru aspecte precum siguranța produselor, legislația privind protecția datelor clienților sau controlul financiar la stabilirea prețurilor. Guvernanța AI nu trebuie să fie un proces nou, separat, în afara acestor structuri. Funcționează mai bine atunci când inventarierea utilizării AI este legată de categoriile de risc existente, astfel încât un sistem care procesează date ale clienților să fie evaluat prin același canal ca alte procese sensibile din perspectiva confidențialității, iar un algoritm de stabilire a prețurilor să urmeze aceeași linie ca alte decizii sensibile din punct de vedere comercial. Reglementarea actuală privind sistemele AI se schimbă; obligațiile și termenele exacte sunt descrise în altă parte. Ce contează aici este mecanismul: să știi ce funcționează, să știi cine îl folosește și să știi cât de riscant este înainte de a exista un motiv extern pentru a investiga acest lucru.
Provocările diferă de la un sector la altul, chiar dacă mecanismul de bază este similar. Cei care doresc să compare modul în care se manifestă acest lucru într-un sector cu mult contact cu clienții și muncă flexibilă găsesc acest lucru în descrierea guvernanței AI în horeca, în timp ce un sector cu dependențe puternice de lanțul de aprovizionare și procese fizice este tratat în analiza guvernanței AI în sectorul agricol. Pentru organizațiile care dezvoltă sau achiziționează ele însele mult software, este relevant rezumatul guvernanței AI în sectorul IT, iar cei care operează cu date ale clienților puternic reglementate pot face comparația cu guvernanța AI în serviciile financiare.
Un inventar al utilizării AI arată ce funcționează și cine îl folosește, dar nu oferă încă un răspuns la întrebarea ce înseamnă acest lucru pentru organizarea muncii în sine. În comerțul cu amănuntul, unde sarcinile sunt adesea de rutină și bine delimitate — de la răspunsul la întrebările clienților la scrierea textelor de produse — această întrebare ulterioară este reală. Scanul de muncă al FTE TO AI calculează, pentru fiecare sarcină, ce parte din muncă poate fi preluată de AI, pe baza sarcinilor așa cum sunt executate efectiv. În timp ce Responsible AI Scan cartografiază ce se întâmplă și sub ce nivel de risc se încadrează, scanul de muncă oferă perspectiva organizării muncii: care sarcini se pretează pentru a fi preluate și în ce măsură.
Vraag maar. Governance begint bij weten wat er draait — ook wat niemand heeft goedgekeurd.
Answers come from this site’s knowledge base. Not tailored advice, and not a scan of your company.