Spletno nakupovanje se hitro spreminja pod vplivom naprednih rešitev umetne inteligence, ki prinašajo revolucijo od priporočil izdelkov do optimizacije zalog. V ZDA podjetje Adobe v svoji raziskavi za leto 2025 napoveduje kar 520-odstotno rast AI-podprtega spletnega nakupovanja v praznični sezoni v primerjavi z letom 2022. Tudi številna slovenska podjetja uvajajo podobne tehnologije, kar dokazuje razširjenost in pomen umetne inteligence v digitalni trgovini.
Konkrete AI rešitve in tehnološko ozadje
Velika globalna imena kot sta Amazon in Alibaba, pri priporočilih izdelkov uporabljajo napredne metode strojnega učenja, kot sta kolaborativno filtriranje in globoko učenje. Takšni algoritmi analizirajo vedenje kupcev, zgodovino nakupov ter podobnosti med izdelki, da oblikujejo personalizirane predloge. Po podatkih Adobe Analytics je bilo leta 2024 že 35 odstotkov spletnih nakupov v ZDA sproženih s priporočili AI. Tudi v Sloveniji podjetje Mimovrste uporablja priporočilne sisteme, ki temeljijo na analizi podatkov in avtomatiziranem učenju.
Pri podpori kupcem se uveljavljajo klepetalni roboti, ki temeljijo na obdelavi naravnega jezika oziroma NLP (natural language processing). Tehnologije, kot je ChatGPT, omogočajo, da uporabniki v realnem času prejmejo odgovore na vprašanja, kar povečuje učinkovitost in zmanjšuje obremenitev podpornih služb. Po raziskavi podjetja Juniper Research naj bi do leta 2026 klepetalni roboti obvladovali več kot 70 odstotkov interakcij v spletni trgovini.
Upravljanje zalog in logistične verige optimizirajo rešitve prediktivne analitike. Ponudniki kot so SAP in IBM razvijajo sisteme, ki s pomočjo zgodovinskih podatkov ter zunanjih dejavnikov (npr. vreme, družbeni trendi) napovedujejo povpraševanje in prilagajajo zaloge v realnem času. To zmanjšuje stroške, optimizira dostavo in omogoča boljšo izkušnjo kupca.
Izzivi, etika in dolgoročni razvoj AI v e-trgovini
Ob hitrem razvoju AI rešitve prinašajo tudi izzive. Zasebnost podatkov in varnost sta ključni vprašanji, saj sistemi za personalizacijo zahtevajo obsežno zbiranje in analizo podatkov o uporabnikih. Pristranskost algoritmov je pomemben izziv, saj lahko slabo zasnovani modeli pri priporočilih prednostno obravnavajo določene izdelke ali skupine uporabnikov. Implementacija in vzdrževanje naprednih AI rešitev še naprej predstavlja strošek, ki je za manjša podjetja pogosto nedosegljiv.
AI lahko avtomatizira številna rutinska delovna mesta, kar vpliva na zaposlenost v sektorju podpore in logistike. Po drugi strani pa nastajajo nova, bolj specializirana delovna mesta, ki zahtevajo razumevanje podatkov, analitiko in razvoj algoritmov. Vse pogostejše so tudi razprave o transparentnosti delovanja priporočilnih sistemov in odgovornosti za napačne ali zavajajoče predloge.
Pogled v naslednjih pet do deset let razkriva nove trende. Strokovnjaki napovedujejo hiper-personalizacijo, kjer bo AI posamezniku ustvarjal izdelke po meri na osnovi njegovih potreb in želja. Pričakovati je razvoj nakupovalnih platform v metaversu in uporabo razširjene resničnosti, kjer bo umetna inteligenca omogočila interaktivne in povsem nove nakupovalne izkušnje. Vse to kaže, da umetna inteligenca ne spreminja le nakupovalnih navad, temveč tudi celoten koncept digitalne trgovine.
