AIスーパーエージェントが2026年に小売を革新する方法

小売業は、世界経済の中で最もダイナミックで競争力のあるセクターの一つを表し、このような変革に直面し続け、長年にわたって、企業や消費者によるAIの採用の40%のような変革に直面していますガートナーによると、2026 年末までに、企業アプリケーションの40%は、特定のタスクを実行するようにプログラムされたAIエージェントと統合され、現在登録されている5%未満に関連して、大幅な増加を示すと、調査で予測されている予測は、AIエージェントは、2035 年までエンタープライズアプリケーションソフトウェアの収益の約30%を生成することができ、USTP-4 の効率的な作業を超える?5、ならびに人間の相互作用。 

JitterbitのグローバルソフトウェアエンジニアマネージャーであるMarcos Oliveira Pinto氏は、このイノベーションの波を活用することに成功すれば、リーダーシップにおいて戦略的で成熟したアプローチが推進されるはずだと説明しています。 「このためには、小売業が実際にどのように統合的な方法でスーパーエージェントの効率を活用できるかを組織が理解することが重要であり、俊敏性とセキュリティを備えた真の価値をもたらす市場動向に焦点を当てているのですから、誇大宣伝されているからといってAIエージェントを導入することは、最も賢明なことではありません。」と彼は言います。.  

電子商取引の継続性に対する運用上の回復力 

電子小売における AI スーパーエージェントの適用は、インフラストラクチャの問題に直面しても統合を機能し続けるための鍵となる、混乱に対する主な防御策を明らかにします。 「会社がスーパーエージェントを使用して障害を仲介および管理する方法が、すべての違いを生むのです。たとえば、電子商取引に AI エージェントを配置して、これを非同期で処理するリクエストを受信して保存できるようにすることで、エンド ユーザーが購入を完了するのを防ぐことができます。」と Marcos 氏は説明します。. 

新しいアクションのためのクライアントの感傷分析 

センチメンタル分析は、スーパーエージェントが表面的な満足度の指標を超えて、大きな差をもたらす分野です。 「ディメンショナルリサーチ」の調査「カスタマーエクスペリエンスの将来」によると、消費者の約86%は、顧客として良い経験に対してより多くのお金を払う意欲を明らかにしています。 、PwCからの「しかし、ディメンショナルリサーチ」によるゼンデスクの調査によると、満足していない顧客は26人に1人だけが苦情を正式に提出しています;ほとんどは単に会社を辞めます。 「顧客のすべてのやり取りと購入履歴に基づいて、AIスーパーエージェントは分析を実行し、満足していない顧客はブランドのやり方が自動化された関係の方法を改善することであると感じており、ブランドがブランドにブランドを改善できるようにします。」.   

ダイナミックな価格管理と競争力 

スーパーエージェントは、小売業者が市場で起こっていることをリアルタイムで参照として、はるかに優れた価格管理を行えるようにすることができます。 AI の進歩により、動的価格設定が推進されました。たとえば、Uber が普及させたモデルで、需要と競争に基づいて価格がリアルタイムで調整されます。 「エアコンを販売し、すべての競合他社が価格を引き下げた人物を想像してみてください。」 価格設定 動きを監視し、可能な変更を示します この活動は、手動監視の人間の作業を分配し、迅速かつ効果的に役立つエージェントにそれを委任します この速度は不可欠であり、スーパーエージェントは依然として「」制限の定義を許可します。. 

“スーパーエージェントアーキテクチャで「クイック勝利」 

消費者および小売部門におけるAIの採用は、2027 年までに33%から85%にジャンプするはずであり、調査「KPMG Global AI in Finance Report」で証明されているように、150%の増加であるセグメントにおけるこの成長機会は、小さな問題の特定を加速するためにスーパーエージェントの実装を可能にし、運用に重要な価値を生み出し、数ヶ月かかる複雑なプロジェクトを排除し、戦略は、操作から目に見える結果の即時結果を生み出す「クイックウィンズ」と呼ばれる分野でスーパーエージェントを作成して適用することで構成されます。数か月かかる複雑なプロジェクト。. 

安全性とISO 

2026 年にスーパーエージェントが持つ可能性を利用するには、小売業者は新しいテクノロジーとセキュリティのデジタル化を優先する必要があります。 「更新された技術システムを持たないことは、データセキュリティの大きなリスクです。 ISO 42001 認証は、たとえば、エージェントの作成と安全な管理に必要なリソースを提供します。 AI を盲目的に信頼しないことも不可欠です。; アクティブ モデルとパッシブ モデルにあるエージェントのアーキテクチャを使用しても、幻覚を見ることなく、エージェントが提供する応答を確認および検証する人間が必要です。効率、統合、堅牢なガバナンスに重点を置くことで、小売業者はスーパーエージェントをモーダライジングとしてではなく、スマート エンジンとして価値を提供し、よりインテリジェントな価値を提供できるようになります。.