Sztuczna inteligencja może wygenerować do 320 miliardów euro dla europejskiego handlu detalicznego

Amsterdam — Sztuczna inteligencja nie jest już trendem przyszłości, ale aktywną siłą przekształcającą europejski łańcuch wartości w handlu detalicznym. Wspólny raport „Rewiring retail in Europe: The AI imperative”, opublikowany w zeszłym tygodniu przez europejskie stowarzyszenie handlu detalicznego EuroCommerce i globalną firmę doradztwa strategicznego McKinsey & Company, ujawnia, że kompleksowa transformacja oparta na AI może wygenerować od 240 do 320 miliardów euro wartości ekonomicznej dla europejskiego sektora detalicznego w ciągu najbliższych pięciu lat.

Badanie wskazuje, że wdrożenie tych technologii na szeroką skalę może przynieść ogólną poprawę zysków o 4 do 10 procent. Wzrost ten jest napędzany przez połączenie ekspansji przychodów, poprawy marż i zwiększonej produktywności operacyjnej. Pomimo znacznych korzyści komercyjnych, badanie przeprowadzone w marcu 2026 roku wśród 36 menedżerów z branży detalicznej wykazało, że tylko 15 procent obecnych inwestycji w AI jest kierowanych do obszaru handlowego, a nieproporcjonalnie duża część wciąż trafia do działów marketingu i funkcji wsparcia.

Sektor softline z największym potencjałem finansowym

Skala wartości generowanej przez AI znacznie różni się w poszczególnych podsektorach handlu detalicznego, przy czym sektor softline, obejmujący odzież, obuwie i kosmetyki, ma największy potencjał do osiągnięcia korzyści. Według raportu, detaliści z sektora softline mogą osiągnąć poprawę wskaźnika EBITDA o 8 do 10 procent, co przekłada się na łączną pulę wartości od 100 do 130 miliardów euro. Wynik ten przewyższa sektor hardline (6 do 8 procent) oraz handel artykułami spożywczymi (4 do 6 procent).

Znaczny potencjał dla firm z branży mody i kosmetycznej wynika z nieodłącznych złożoności sektora, w tym strukturalnie wyższych marż EBITDA, dużej różnorodności asortymentu, zmiennych wzorców popytu i silnego pragnienia personalizacji ze strony konsumentów. Największy potencjał wpływu ma makrodomena merchandisingu komercyjnego, gdzie zakupy mogą przynieść poprawę EBITDA o 1 do 2 procent, a merchandising może dodać kolejne 2 do 4 procent dzięki zautomatyzowanej wycenie, optymalizacji promocji i predykcyjnemu mapowaniu asortymentu.

Wdrożona na szeroką skalę, kompleksowa transformacja oparta na sztucznej inteligencji może przynieść ogólną poprawę wskaźnika EBITDA o 4 do 10 procent w całym europejskim przedsiębiorstwie detalicznym.

Rzeczywiste zastosowania pokazują wymierną poprawę marż

Kilku czołowych europejskich graczy z branży mody z powodzeniem wdrożyło już zaawansowane algorytmy w swoich podstawowych modelach operacyjnych. Hiszpańska grupa modowa Inditex, właściciel marki odzieżowej Zara, wykorzystuje wewnętrzną platformę AI do identyfikacji pojawiających się trendów konsumenckich o 3 do 4 tygodni szybciej niż tradycyjne, manualne metody prognozowania. System optymalizuje lokalną alokację zapasów i ich uzupełnianie, bezpośrednio przyspieszając wskaźniki sprzedaży po pełnej cenie (sell-through) i ogólną dostępność produktów.

Podobnie, niemiecka platforma e-commerce Zalando wdrożyła analityczną i generatywną AI w celu ulepszenia zarówno doświadczeń klientów (front-end), jak i procesów w łańcuchu dostaw (back-end).

Wymogi kapitałowe wymagają zdyscyplinowanych inwestycji w technologię

Wykorzystanie prognozowanego wzrostu finansowego wymaga znacznego zaangażowania kapitału i rygorystycznego podejścia do zwrotu z inwestycji w technologię. Raport zauważa, że firmy powinny przewidywać inwestycje w wysokości od 1 do 2 procent całkowitych przychodów specjalnie na AI i leżące u jej podstaw fundamenty danych.

Wydatki kapitałowe i operacyjne są wymagane dodatkowo do istniejących budżetów technologicznych, które zazwyczaj pochłaniają od 1,5 do 3,0 procent przychodów na przestarzałe systemy i bieżącą transformację cyfrową. Odzwierciedlając złożony charakter łańcuchów dostaw w modzie i silną chęć modernizacji, detaliści z sektora softline przeznaczają średnio wyższe, celowe inwestycje w wysokości od 1,5 do 2,0 procent przychodów, w porównaniu z niskomarżowym sektorem spożywczym, który alokuje od 0,5 do 1,0 procent przychodów na infrastrukturę AI.