### Шта се догодило
Target Corporation је објавио додатну инвестицију од 1 милијарду долара за убрзање модернизације својих продавница и технолошке инфраструктуре, са главним фокусом на продубљивање имплементације вештачке интелигенције у свом малопродајном пословању. Овај потез долази у тренутку интензивиране доделе капитала системима који функционишу на бази вештачке интелигенције у широј малопродајној и технолошкој индустрији, што одговара сличним порастима инвестиција које предводе лидери у индустрији, иако је Target-ова најава независно структурирана и није повезана са стратегијама конкуренције. Ова стратешка убризгавање капитала усмерена је на унапређење дигиталних платформи, искуства у физичким продавницама и оперативне ефикасности позадине, а све то експлицитно проширујући улогу вештачке интелигенције у рационализацији пословних процеса и канала за интеракцију са купцима.
Према недавним открићима, инвестиција ће бити распоређена током наредног фискалног периода како би се ојачали разни аспекти Target-ових дигиталних средстава — укључујући претрагу производа, управљање онлајн каталогом и персонализоване препоруке. Компанија је нагласила улогу вештачке интелигенције не само у оптимизацији залиха у продавницама и испуњењу многоканалних поруџбина, већ и у реформисању основних дигиталних токова рада који утичу на производњу садржаја, стандарде каталога и брзину маркетинга.
### Значај за e-commerce и инфраструктуру садржаја
#### Утицај на feed-ове производа и квалитет каталога
Очекује се да проширење интеграције вештачке интелигенције у Target-ов технолошки стек значајно побољша квалитет, дубину и тачност feed-ова производа. Системи који функционишу на бази вештачке интелигенције могу да аутоматизују уношење, чишћење и обогаћивање огромних скупова података о производима — процес који је раније био склон грешкама и захтевао велике ресурсе. Ово доводи до далеко поузданијих feed-ова који се испоручују партнерима на тржишту, платформама за дигитално оглашавање и интерним системима за препоруке. Овај потез је у складу са широким признањем у индустрији да је напредна аутоматизација података неопходна за одржавање корака са динамичним променама асортимана и за одржавање конзистентности у главним каналима продаје и маркетинга.
Софистициранија структура и означавање — омогућени вештачком интелигенцијом — могу директно да утичу на стандарде за дигитално каталогизирање тумачењем неструктурираних информација о производима, дедупликацијом SKU-ова и мапирањем богатих скупова атрибута на стандардизоване таксономије. Као резултат, трговци на мало могу да повећају стопе откривања и да побољшају семантичку јасноћу како за потрошаче, тако и за партнерске алгоритме, чиме се побољшава укупна интероперабилност e-commerce система.
#### Квалитет и комплетност картица
Аутоматизација садржаја која функционише на бази вештачке интелигенције реформише креирање product card-ова, што је кључно за оптимизацију стопе конверзије и корисничко искуство. Такви системи сада могу аутоматски да генеришу детаљне и тачне описе, саставе релевантне атрибуте, пронађу висококвалитетне слике и синтетишу садржај или рецензије које генеришу корисници на основу структурираних и неструктурираних улаза. Аутоматско обогаћивање има директан утицај на комплетност product card-ова — попуњавањем празнина у техничким спецификацијама, упутствима за употребу и визуелним приказима.
Предности се протежу изван садржаја на површинском нивоу, омогућавајући нуђење ажурирања цена, доступности и скупова функција у реалном времену на основу сигнала из залиха уживо и спољних feed-ова података. Ова окретност обезбеђује да product card-ови остану релевантни и ажурни, што је од виталног значаја у окружењу робе широке потрошње и променљивих преференција купаца. Способност вештачке интелигенције да укрсти различите скупове података и идентификује информације које недостају или су неконзистентне уноси нови стандард за квалитет садржаја, смањујући ручну интервенцију и стопе грешака.
#### Брзина лансирања асортимана
Инвестиција у аутоматизацију радног тока вођену вештачком интелигенцијом има дубок утицај на брзину којом се нови асортиман уводи и ставља на располагање купцима. Користећи машинско учење за екстракцију атрибута, препознавање слика и аутоматизовано мапирање таксономије, трговци на мало попут Target-а могу драматично да смање време потребно за креирање, валидацију и објављивање евиденције производа. Алати за аутоматско креирање садржаја, који комбинују велике језичке моделе са компјутерским видом, омогућавају лансирање хиљада SKU-ова у делићу претходног временског оквира.
Брзо увођење асортимана је све важније за хватање сезонске потражње, капитализацију на трендовским производима и одговор на кретања конкуренције. Аутоматизација такође олакшава бољу усклађеност са променљивим регулаторним захтевима за откривање производа и обележавање, обезбеђујући брзу адаптацију без уских грла или ручних поновних радова.
#### Стандарди и аутоматизација: Успон no-code вештачке интелигенције
Ефекат другог реда Target-ове инвестиције је ширење no-code платформи вештачке интелигенције у малопродајном домену. Ови алати смањују баријеру за пословне тимове да конфигуришу и ажурирају дигиталне каталоге, feed-ове производа и искуства на лицу места без писања кода. Демократизација система back-end-а вођених вештачком интелигенцијом значи да тимови за продају, маркетинг и производе могу брзо да тестирају варијанте, прилагоде схеме и уведу нове атрибуте, све путем интуитивних интерфејса који су оснажени напредним алгоритмима.
Овај тренд представља фундаменталну промену у начину на који e-commerce тимови приступају инфраструктури садржаја: конвергенција аутоматизације, модуларности и окретног управљања променама. No-code платформе вештачке интелигенције даље омогућавају интеграцију застарелих система и примену нових стандарда садржаја у реалном времену, што је све важније како расте организациона сложеност података.
#### Макроекономски и стратешки контекст
Target-ова најава не постоји изоловано. То је део шире промене парадигме коју описују велике консултантске компаније и финансијски аналитичари, са прогнозираним глобалним инвестицијама у вештачку интелигенцију у малопродајној технологији и придруженој инфраструктури које ће премашити 200–400 милијарди долара до 2025. Ове инвестиције су концентрисане на аутоматизацију обуке модела, проширење инфраструктуре (као што су дата центри и облачна окружења) и усвајање софтвера који омогућава вештачку интелигенцију од стране предузећа, вођено обећањем трансформативних побољшања ефикасности и продуктивности. Goldman Sachs Research предвиђа да овај талас инвестиција у вештачку интелигенцију гура ка уделу од 2–4% БДП-а у водећим економијама, са директним импликацијама на рад, продуктивност и тржишну конкурентност (Goldman Sachs).
Трговци на мало, посебно у великим размерама, све више дају приоритет машинском учењу и генеративној вештачкој интелигенцији не само за функције претраге и препорука које предводе потрошачима, већ и за аутоматизацију процеса од краја до краја одржавања дигиталне полице, обогаћивања каталога и оптимизације ланца снабдевања. Консензус међу индустријским аналитичарима је да ће они који усвоје инфраструктуру садржаја која омогућава вештачку интелигенцију вероватно поставити нове стандарде перформанси за брзину асортимана, дубину каталога и синхронизацију многоканалних поруџбина (FT.com).
#### Импликације за малопродајни екосистем
За e-commerce стручњаке и технологе за садржај, Target-ов потез сигнализира растућу потребу за специјализацијом у архитектури усмереној на вештачку интелигенцију, са акцентом на модуларна, скалабилна и API-driven решења за управљање каталогом, креирање садржаја и аутоматизацију процеса. Конкурентски пејзаж се брзо развија, а они који су способни да искористе вештачку интелигенцију да убрзају лансирање асортимана, побољшају квалитет дигиталне полице и аутоматизују сложене токове података биће најбоље позиционирани да заузму учешће на тржишту и оперативну ефикасност.
Target-ова инвестиција од милијарду долара означава дефинитиван ескалацију у трци у наоружању за дигиталну модернизацију у малопродаји, убрзавајући конвергенцију између модела вештачке интелигенције, no-code платформи и најбоље инфраструктуре садржаја — не као самосталних иновација, већ као окоснице будућих e-commerce операција. Ово није само инкрементално надограђено, већ трансформација у начину на који се подаци, аутоматизација и скала укрштају да би дефинисали малопродајни успех у наредном циклусу.
Извори:
Goldman Sachs
FT.com
У светлу значајне инвестиције компаније Target у вештачку интелигенцију за своје e-commerce пословање, индустрија се јасно креће ка интензивираној аутоматизацији управљања подацима о производима. Овај тренд наглашава растући значај алата који могу ефикасно да обрађују, обогате и оркестрирају информације о производима. За e-commerce предузећа, способност да се брзо прилагоде променљивим каталозима производа и стандардима на тржишту биће кључна за одржавање конкурентности, што је кључни изазов који NotPIM директно решава пружањем no-code платформе за рационализацију управљања feed-овима производа, обогаћивањем каталога и оптимизацијом садржаја, оснаживањем предузећа да се брзо прилагоде овим променама.