W lecie 2025 roku Walmart przedstawił szczegóły znaczącego postępu w ujednolicaniu globalnego łańcucha dostaw poprzez skalowanie sztucznej inteligencji w kluczowych obszarach operacyjnych. Inicjatywa koncentruje się na wdrażaniu agentowej sztucznej inteligencji — klasy autonomicznych systemów decyzyjnych — w celu orkiestracji zapasów, realizacji zamówień i logistyki w czasie zbliżonym do rzeczywistego. Ta strategiczna modernizacja opiera się na kilkuletnich wewnętrznych inwestycjach w infrastrukturę cyfrową, w tym autorskich sieciach neuronowych do prognozowania wielohoryzontalnego, wizji komputerowej do kontroli jakości oraz sieci wysoce zautomatyzowanych centrów dystrybucji. Walmart nie tylko wdraża odizolowane narzędzia lub projekty pilotażowe; buduje jeden, ogólnofirmowy framework AI, mający na celu zburzenie silosów, synchronizację każdego segmentu łańcucha dostaw i przewidywanie wyzwań, zanim się one zmaterializują.
Podstawą tej transformacji jest przejście Walmarta od fragmentarycznej automatyzacji do bezproblemowej, kompleksowej integracji. Technologie takie jak cyfrowe bliźniaki pozwalają sprzedawcy na modelowanie złożonych kompromisów między konkurującymi celami biznesowymi i przeprowadzanie szybkich testów scenariuszowych przed skalowaniem innowacji globalnie. Na przykład, autonomiczne centra dystrybucji w USA wykorzystują teraz robotykę i predykcyjną sztuczną inteligencję do szybszego przetwarzania produktów łatwo psujących się, łagodząc marnotrawstwo żywności i optymalizując dostępność na półkach. Technologia łańcucha dostaw firmy jest również operacyjna na rynkach międzynarodowych, jak widać w Kostaryce, Meksyku i Kanadzie, pomagając Walmartowi przejść od ręcznych, reaktywnych procesów do dynamicznej, systemowej odporności.
AI jako podstawa modernizacji operacji e-commerce
Ujednolicony framework AI Walmarta reprezentuje zmianę paradygmatu dla logistyki e-commerce i infrastruktury treści, z wymiernym wpływem w kilku kluczowych obszarach:
Wpływ na product feeds
Prognozowanie i uzupełnianie oparte na AI bezpośrednio zwiększają dokładność i aktualność aktualizacji product feed. Przewidując popyt na poziomie sklepu i SKU, systemy Walmarta automatycznie dostosowują dane o zapasach przepływające do ich platform e-commerce. Oznacza to, że informacje w feed odzwierciedlają aktualną dostępność na półkach, a nie tylko dane historyczne, zmniejszając liczbę produktów niedostępnych i nadmierne obietnice klientom. Precyzja zapewniona przez te modele AI pozwala na product feeds, które są nie tylko bardziej niezawodne, ale także adaptacyjne, rejestrując zmiany popytu w czasie rzeczywistym, wynikające z takich czynników, jak lokalna pogoda lub wydarzenia publiczne (jak zauważono w relacji Business Insider dotyczącej centrów wspomaganych przez AI).
Ewolucja standardów zarządzania katalogiem
Zautomatyzowana wizja komputerowa i przetwarzanie języka naturalnego pozwalają Walmartowi na utrzymanie czystszych, bardziej ustandaryzowanych katalogów produktów. Zdolność agentów AI do automatycznej oceny zdjęć i opisów produktów, oznaczania niespójności i dopasowywania atrybutów w ogromnych zbiorach danych napędza spójność na dużą skalę. Podnosi to bazę do normalizacji katalogów, redukując ręczne punkty styku i ryzyko fragmentarycznej taksonomii. W miarę jak więcej branż przyjmuje podobne frameworki, praktyki te mają stać się standardami branżowymi, umożliwiając zarządzanie milionami SKU przy minimalnej interwencji ludzkiej.
Ulepszanie jakości i kompletności treści
Narzędzia agentowej AI odgrywają bezpośrednią rolę w poprawie jakości i kompletności stron ze szczegółami produktów. Zautomatyzowana kontrola jakości, zarówno w fizycznym łańcuchu dostaw (np. wykrywanie wad opakowań za pomocą wizji komputerowej), jak i w warstwie cyfrowej (np. wyodrębnianie bogatszych metadanych produktów), zapewnia, że treść prezentowana kupującym jest zarówno dokładna, jak i wyczerpująca. Wynikiem jest mniej braków w magazynie, bardziej kompletne informacje o produkcie i lepsze dopasowanie oczekiwań między kupującymi a sprzedającymi. Poprzez ciągłe wprowadzanie rezultatów z rzeczywistości — od trwałości produktów po satysfakcję klientów — z powrotem do systemów AI, Walmart iteracyjnie udoskonala wierność swoich treści produktowych.
Przyspieszenie asortymentu i czasu wprowadzenia na półkę
Integracja autonomicznej robotyki i silników decyzyjnych opartych na AI umożliwia Walmartowi wdrażanie nowych produktów i reagowanie na zmiany popytu znacznie szybciej niż pozwalają na to tradycyjne modele. Na przykład, zautomatyzowane centra dystrybucji mogą przetwarzać, sortować i wysyłać zapasy bez opóźnień, dramatycznie skracając czas realizacji zamówienia od otrzymania towaru w magazynie do pojawienia się na półce sklepowej lub na liście cyfrowej. Globalne dane łańcucha dostaw są ujednolicone i dostępne, co umożliwia składanie, testowanie i skalowanie nowych strategii asortymentowych w ciągu tygodni, a nie kwartałów, zgodnie z własnym kierownictwem technologicznym łańcucha dostaw Walmarta.
Rola no-code i agentowej AI
Strategia AI Walmarta jest godna uwagi nie tylko ze względu na swoje zaawansowanie techniczne, ale także ze względu na dostępność operacyjną, jaką stwarza. Konsolidując możliwości AI w „super agentów” dla kluczowych grup użytkowników — klientów, współpracowników, dostawców i programistów — Walmart redukuje potrzebę głębokiej wiedzy technicznej do wykorzystania zaawansowanych narzędzi. To horyzontalne podejście do AI umożliwia nietechnicznemu personelowi konfigurowanie przepływów pracy, inicjowanie analiz i reagowanie na problemy w łańcuchu dostaw za pośrednictwem intuicyjnych interfejsów, odzwierciedlając szerszy trend w kierunku wdrażania no-code i low-code AI w przedsiębiorstwach. W miarę jak więcej procesów staje się autonomicznych, zespoły są redystrybuowane do pracy o wyższej wartości, dodatkowo przyspieszając cykle innowacji.
Implikacje systemowe dla technologii detalicznej
Skalowanie AI przez Walmart w celu ujednolicenia łańcucha dostaw wyznacza systemowe przejście dla technologii detalicznej przedsiębiorstw. Odeście od fragmentaryzacji — zarówno w danych, jak i w narzędziach — w kierunku pojedynczej, agentowej infrastruktury zapoczątkowuje modele operacyjne, w których inteligencja jest wbudowana bezpośrednio w strukturę codziennych przepływów pracy. To głębokie ograniczenie manualnej koordynacji odblokowuje nowe możliwości personalizacji, optymalizacji sieci i odporności dostaw w całym łańcuchu wartości detalicznej. Podnosi poprzeczkę konkurencyjną dla branży, przesuwając oczekiwania dotyczące responsywności, efektywności i jakości w górę dla wszystkich graczy.
Działania Walmarta oferują studium przypadku na żywo, jak AI, automatyzacja i ujednolicone modele danych zbiegają się, aby na nowo zdefiniować handel detaliczny na skalę przedsiębiorstwa. Chociaż technologie te wciąż ewoluują, ich wpływ na fundamenty e-commerce — od zarządzania feed aż po jakość katalogów i nie tylko — już na nowo definiuje, jak wygląda doskonałość operacyjna w erze handlu detalicznego digital-first.
Źródła:
Supply Chain Dive
Business Insider
Ewolucja łańcucha dostaw Walmarta, napędzana przez AI, podkreśla krytyczną zmianę w e-commerce. Zdolność do automatyzacji procesów, ulepszania product feed i standaryzacji zarządzania katalogami stanowi znaczące wyzwanie dla firm każdej wielkości. Dla operacji e-commerce, które obecnie zarządzają danymi produktów, systemy zarządzania informacją o produkcie (PIM) stają się jeszcze bardziej istotne. Oferują one narzędzia do zapewnienia jakości i spójności danych, co jest kamieniem węgielnym dla każdej firmy, która chce osiągnąć doskonałość operacyjną i skalowalność na tym szybko rozwijającym się rynku. NotPIM ma na celu pomóc swoim klientom w sprostaniu tym wyzwaniom za pomocą swojego potężnego i łatwego w użyciu rozwiązania.