AI opschalen in retail: hoe u als CEO échte ROI behaalt

Stel u voor dat uw medewerkers niet langer handmatig gegevens uit drie verschillende spreadsheets moeten vergelijken, maar kunnen rekenen op een Agentic AI systeem dat voorraadproblemen signaleert nog vóór ze een impact hebben op de verkoop. Of dat AI gepersonaliseerde aanbiedingen voorstelt op basis van de producten die een klant in de winkel bekijkt. AI kan ook de toeleveringsketen opvolgen en automatisch actie ondernemen wanneer een bestelling niet op tijd aankomt.

AI kan vandaag al tastbare resultaten opleveren binnen verschillende onderdelen van een retailorganisatie.

Maar wanneer je onderzoekt welke rol AI binnen jouw onderneming kan spelen, ligt de grootste uitdaging ergens anders: welke resultaten rechtvaardigen verdere investeringen, hoe meet je het rendement en hoe zet je een succesvolle AI-toepassing om in duurzame bedrijfswaarde?

De uitdaging: AI opschalen binnen uw volledige retailorganisatie

Retailers zetten AI in voor steeds meer bedrijfsactiviteiten. Volgens de National Retail Federation behoren softwareontwikkeling en applicatieontwikkeling (75%), productiviteitstools voor kantoorwerk (73%) en cyberbeveiliging en fraudepreventie (66%) tot de populairste toepassingen.

Retailers geven bovendien aan dat ze enkele van de hoogste rendementen op AI-investeringen realiseren bij applicatieontwikkeling en het personaliseren van de klantervaring. Die resultaten vormen een sterke motivatie om verder te investeren. Maar succes binnen één afdeling betekent niet automatisch dat AI ook elders in de organisatie dezelfde resultaten oplevert. Uit onderzoek van McKinsey blijkt dat bijna twee derde van de organisaties nog niet begonnen is met het opschalen van AI binnen de volledige onderneming.

Kosten, nauwkeurigheid, de digitale vaardigheden van medewerkers en de inspanningen die nodig zijn om AI te integreren in dagelijkse bedrijfsprocessen, kunnen het moeilijk maken om een succesvolle toepassing verder uit te breiden. Daarom is het belangrijk om bij elke AI-investering verder te kijken dan de eerste positieve resultaten.

Levert de toepassing voldoende waarde op om verder uit te breiden? Kan die waarde concreet gemeten worden? En kan dezelfde aanpak ook toegepast worden in andere delen van uw organisatie?

Waarom AI-pilots niet altijd het verwachte rendement opleveren

Een AI-pilot project kan veelbelovende resultaten opleveren, zonder dat er meteen een solide businesscase ontstaat om de toepassing op grotere schaal uit te rollen. Volgens een wereldwijd onderzoek van IBM behaalde slechts 25% van de AI-initiatieven het verwachte rendement op investering (ROI). Bovendien werd slechts 16% opgeschaald naar de volledige organisatie.

Neem bijvoorbeeld een middelgrote moderetailer die een AI-agent inzet om de voorraadbevoorrading te optimaliseren. Tijdens de testfase voorspelt de AI-agent mogelijke voorraadtekorten, identificeert hij artikelen die minder goed verkopen en stelt hij optimale bestelhoeveelheden voor. Dat klinkt veelbelovend, toch? Maar zodra de toepassing in de dagelijkse werking wordt geïntegreerd, duiken de eerste problemen op. Verkoop- en voorraadgegevens bevinden zich in verschillende systemen. Voorraadbewegingen worden niet overal gelijktijdig bijgewerkt en productinformatie is niet altijd consistent. Na enkele weken komen de aanbevelingen van de AI-agent steeds minder overeen met de werkelijke situatie op de winkelvloer. Medewerkers verliezen het vertrouwen in de technologie en grijpen opnieuw naar hun vertrouwde spreadsheets.

Het pilot project heeft misschien aangetoond dat de technologie werkt, maar de echte uitdaging bestaat erin om die resultaten voldoende betrouwbaar te maken voor een bredere toepassing. Wanneer u het initiatief uitbreidt, kan elke vestiging bovendien specifieke aanpassingen of tijdelijke oplossingen nodig hebben.

Wat in de ene winkel goed werkt, levert niet noodzakelijk dezelfde resultaten op in een andere vestiging. Daardoor wordt het moeilijker om een succesvol pilot project uit te bouwen tot een oplossing waarop uw volledige retailorganisatie kan vertrouwen.

Wat is er nodig om AI succesvol op te schalen in retail?

Een sterke businesscase voor AI draait om meer dan alleen aantonen dat de technologie werkt. U moet er ook op kunnen vertrouwen dat de resultaten betrouwbaar, meetbaar en reproduceerbaar zijn, zonder onnodige risico’s te nemen.

Drie belangrijke vragen helpen u bepalen of een AI-investering klaar is om verder opgeschaald te worden.

1. Kunnen uw medewerkers vertrouwen op de resultaten?

Een AI-aanbeveling heeft alleen waarde wanneer medewerkers erop vertrouwen dat ze overeenkomt met wat er werkelijk gebeurt binnen de organisatie. Wanneer verkoop-, voorraad-, product- of klantgegevens onjuist of inconsistent zijn, kan AI aanbevelingen formuleren die niet aansluiten bij de realiteit.

Medewerkers zullen die aanbevelingen dan al snel naast zich neerleggen, waardoor het verwachte rendement op de investering in gevaar komt. Betrouwbare en consistente bedrijfsgegevens geven uw teams meer vertrouwen in AI. Bovendien maken ze het eenvoudiger om te meten of een initiatief daadwerkelijk de verwachte resultaten oplevert.

2. Kan dezelfde aanpak ook in andere vestigingen worden toegepast?

Een AI-toepassing kan uitstekende resultaten opleveren in één winkel. De volgende stap is nagaan of dezelfde aanpak ook waarde kan creëren in andere vestigingen en markten. Stel dat een AI-tool helpt om voorraadtekorten te verminderen of medewerkers tijd te besparen in één winkel. Kan u die toepassing dan ook uitrollen naar andere vestigingen, zonder telkens de volledige werkwijze opnieuw te moeten ontwerpen?

Hoe eenvoudiger u een succesvolle AI-toepassing kunt uitbreiden, hoe groter de waarde die u uit uw oorspronkelijke investering haalt.

3. Kunt u de financiële impact van fouten beperken?

AI kan beslissingen ondersteunen, acties aanbevelen en steeds vaker ook zelfstandig handelingen uitvoeren. Dat brengt een belangrijke vraag met zich mee: wanneer mag AI zelfstandig beslissingen nemen en wanneer blijft menselijke controle noodzakelijk?

Duidelijke richtlijnen en menselijke controle helpen om problemen tijdig op te sporen, voordat ze grote kosten veroorzaken. Een foutieve aanbeveling die in één winkel moet worden gecorrigeerd, is doorgaans beheersbaar. Maar wanneer dezelfde fout zich herhaalt in honderden vestigingen, kan de financiële impact aanzienlijk groter zijn.

Duidelijk toezicht en heldere afspraken helpen retailers om maximaal te profiteren van automatisering, terwijl de mogelijke kosten van fouten onder controle blijven.

Waarom uw technologische basis cruciaal is voor het rendement van AI in retail

Zelfs met een sterke AI-toepassing kan u op praktische obstakels botsen wanneer u de technologie wil integreren in uw dagelijkse bedrijfsvoering. Verkoopgegevens, voorraadgegevens, klantinformatie en informatie over de toeleveringsketen bevinden zich vaak in verschillende systemen. Daardoor wordt het moeilijker om AI toegang te geven tot de juiste informatie en kunnen medewerkers minder eenvoudig aan de slag met de aanbevelingen.

Een geïntegreerd retailplatform zoals LS Central kan helpen om die complexiteit te verminderen. Omdat LS Central een uitbreiding is op Microsoft Dynamics 365 Business Central, kunt u bovendien gebruikmaken van het bredere Microsoft-ecosysteem, waaronder Microsoft Fabric, Power BI, Copilot en AI-agents, om nieuwe AI-toepassingen te verkennen.

Door uw belangrijkste retailprocessen samen te brengen op één geïntegreerd platform, kunt u:

• Beter onderbouwde beslissingen nemen dankzij een duidelijker en realtime overzicht van uw bedrijfsactiviteiten.

• AI inzetten waar het de grootste meerwaarde biedt voor uw onderneming.

• AI voorzien van betrouwbare bedrijfsgegevens, zodat de technologie relevantere inzichten en aanbevelingen kan genereren.

• Blijven voortbouwen op uw technologische investeringen naarmate uw bedrijfsdoelstellingen en prioriteiten veranderen.

Een consistente en geïntegreerde technologische basis helpt u om beter te bepalen waar AI binnen uw retailorganisatie daadwerkelijk waarde kan creëren.

Van AI-investering naar meetbare bedrijfswaarde

U heeft geen tientallen AI-pilootprojecten nodig om waarde te halen uit artificiële intelligentie.

Wat u wel nodig heeft, is inzicht in welke initiatieven meetbare resultaten opleveren, waarom ze succesvol zijn en hoe u toepassingen met een duidelijke bedrijfswaarde verder kunt uitbreiden.

Uiteindelijk draait investeren in AI om enkele fundamentele vragen: Wat wilt u concreet verbeteren binnen uw onderneming? Hoeveel kost het om dat resultaat te bereiken? Hoe gaat u het succes meten? En kunt u een succesvolle toepassing ook breder inzetten binnen uw organisatie?

Door die vragen van bij het begin te beantwoorden, krijgt het management een duidelijker beeld van welke AI-investeringen de moeite waard zijn en welke voorwaarden nodig zijn om ze succesvol te implementeren.

Laat uw volgende AI-pilot project niet vastlopen voordat het rendement oplevert. Neem contact op met onze experts en ontdek hoe LS Central u kan helpen om AI succesvol op te schalen binnen uw retailorganisatie.