NRF 2026: как AI преработва бъдещето на търговията на дребно? 

Ню Йорк винаги е бил етапът, в който търговията на дребно очаква своите големи революции На свой ред това, на което станахме свидетели на NRF 2026, отива много по-далеч: търговията на дребно вече навлезе в нов технологичен цикъл, в който AI, персонализацията и интелигентните агенти започват да структурират начина, по който потребителите откриват продукти, вземат решения и завършват покупките.

Събитието остави, ясно и обективно, следното послание: Изкуственият интелект се превърна от слой на оперативна ефективност в централна платформа за стимулиране на пътуването на клиентите основна сесия “The AI Platform Shift and the Opportunity Ahead for Retail”което събра Сундар Пичай, главен изпълнителен директор на Google и Alphabet, и Джон Фърнър, президент и главен изпълнителен директор на Walmart US и бъдещ глобален главен изпълнителен директор на Walmart Inc.

Мащабът на тази трансформация се превежда във впечатляващи числа, представени от PichaiПрез 2024 г. Google обработи 8,3 трилиона токена, свързани с AIПрез 2025 г. този обем скочи до повече от 90 трилиона 11 пъти ръст само за една година.

Това ускорение обяснява промяната в поведението на потребителите Днес вече сме регистрирали повече от 50 милиарда търсения за откриване на продукти в реално време Моделът на търсене на “ключови думи” Потребителят сега описва сложни намерения и желания, делегирайки на Изкуствения интелект задачата да филтрира, сравнява и представя това, което е уместно, Както определи Пичай: “ИИ става все по-личен, контекстуален и способен да действа вместо вас”.

По този начин решаващият момент за търговците на дребно е запазването на връзката, която трябва да се поддържа с всеки потребител, за да се укрепи връзката и лоялността. В този смисъл технологията навлиза като съюзник, за да намали възможните търкания, както и да поддържа доверието на клиентите на всеки етап от пътуването за покупка.

Джон Фърнър донесе визията кой прилага тази парадигма в една от най-големите компании в света Walmart не само тества AI, но преработи работата си около него. С агенти като Sparky (ориентирани към потребителите) и вътрешни системи, които ръководят от логистиката до подмяната на мястото на продажба, организацията доказва, че изкуственият интелект служи за съкращаване на разстоянието между “eu I want”.

Нещо повече, AI се използва за повишаване на нивото на работната сила. Чрез автоматизиране на трудни и повтарящи се задачи търговецът на дребно отваря пространство за своите служители да развият повече стратегически и технически умения, което е съществен ход за устойчивостта на сектора.

Нищо чудно, че едно от най-стратегическите съобщения на панаира беше представянето на Универсалния търговски протокол (UCP).Това е отворен стандарт, ръководен от Google в партньорство с гиганти като Walmart, Target и Shopify, който позволява на AI агентите да извършват покупки от край до край, без потребителят да трябва да напуска интерфейса за разговори.

Тези примери ни оставят в Бразилия нащрек, че трансформацията е бърза и изисква сътрудничество успехът на търговията ще зависи от способността на компаниите в края на краищата интеграцията трябва да бъде родна, а управлението на данните - абсолютно.

Бъдещето на търговията на дребно няма да се определя от това кой има най-красивия уебсайт, а от това кой може да бъде по-полезен и невидим в живота на потребителя Ерата на търсенето приключи и ерата на предоставяне на контекстуални решения започна Трансформацията обаче изисква сътрудничество между платформите и търговците на дребно, като не се тръгва от идеята, че AI ще замени представянето на компанията, а по-скоро ще даде възможност за по-ефективни пътувания, запазвайки идентичността, ценностното предложение и връзката с клиентите.

Както каза Сундар Пичай: “Поддържайте фокуса върху потребителя и всичко останало има тенденция да следва”. През 2026 г. търговията на дребно, фокусирането върху потребителя означава да присъствате там, където се случва решението: в интелигентността на разговора.

Тайлан Оливейра това е CRO в ALFA.