W regionie Azji i Pacyfiku (APAC) zastosowanie sztucznej inteligencji w sektorze handlowym ewoluuje – z etapu eksperymentów i samej analityki płynnie przechodzi w fazę codziennych procesów operacyjnych. Szybki rozwój tego zjawiska jest napędzany przez duże zagęszczenie miejskich sklepów, wysoką rotację personelu oraz silną konkurencję na rynku szybkich dostaw (quick-commerce). Z badań przeprowadzonych w czwartym kwartale 2025 roku przez firmę GlobalData wynika, że blisko połowa (45%) konsumentów w Azji i Australazji wykazuje dużą lub umiarkowaną skłonność do zakupu towarów sugerowanych przez algorytmy AI.
Jak zauważa Jaya Dandey, analityczka ds. konsumenckich w GlobalData: „Niezależnie od tego, czy kupujący zdają sobie z tego sprawę, systemy uczenia maszynowego od dłuższego czasu zakulisowo wpływają na ich decyzje zakupowe. To one decydują o odpowiednim momencie na zachętę do transakcji, widoczności konkretnych produktów czy też o dostępności spersonalizowanych rabatów”.
Ekspertka dodaje również, że obecnie wkraczamy w erę systemów agentycznych, które potrafią realizować procesy związane z zakupami w sposób kompleksowy, od początku do końca.
Wizja komputerowa i automatyzacja przestrzeni handlowej
Firmy, które dopiero rozważają wdrożenie uczenia maszynowego i wizji komputerowej, mogą czerpać inspirację z pionierskich rozwiązań wprowadzanych w tym regionie. Świetnym przykładem jest japońska sieć Lawson, która już w 2022 roku uruchomiła inteligentne placówki „Lawson Go”. W 2025 roku marka zacieśniła współpracę z dostawcą technologii CloudPick, łącząc zaawansowane algorytmy AI z rozpoznawaniem obrazu. Taka synergia pozwoliła na całkowite wyeliminowanie tradycyjnych kas i kolejek, co radykalnie poprawiło wygodę klientów.
Z kolei w Korei Południowej startup Fainders.AI, specjalizujący się w handlowych innowacjach, w 2024 roku zaprezentował kompaktowy, bezobsługowy punkt typu „MicroStore” zlokalizowany na terenie siłowni. Ta udana inicjatywa udowodniła, że autonomiczne formaty sprzedażowe mogą być z powodzeniem adaptowane w różnorodnych i nietypowych przestrzeniach biznesowych.
Sztuczna inteligencja okazuje się także nieoceniona w prognozowaniu popytu i automatyzowaniu zaopatrzenia. Jest to funkcja wybitnie przydatna na rynkach azjatyckich, gdzie powierzchnie sklepowe są zazwyczaj bardzo małe, a towar musi być uzupełniany ze zwiększoną częstotliwością.
Japońska sieć spożywcza Coop Sapporo wdrożyła na przykład oparty na inteligentnych kamerach system Sora-cam, zaprojektowany przez firmę Soracom. Rozwiązanie to zapobiega nadmiernemu gromadzeniu zapasów i minimalizuje problem zalegającego na półkach towaru. Zdjęcia generowane przez kamery trafiają do specjalnego zespołu analitycznego, który dba o optymalne proporcje ekspozycji produktów. Dodatkowo technologia ta na bieżąco powiadamia załogę sklepu o konieczności naklejenia etykiet z obniżką na artykuły z krótkim terminem przydatności do spożycia, co skutecznie redukuje marnowanie żywności.
Modele AI potrafią niezwykle precyzyjnie monitorować ewentualne straty i idealnie dobierać ramy czasowe dla przecen, co podnosi ogólną skuteczność akcji promocyjnych. W krajach Azji Południowo-Wschodniej (SEA), gdzie konsumenci wykazują ogromną wrażliwość cenową, nawet najdrobniejsza optymalizacja strategii rabatowych jest w stanie wyraźnie zwiększyć marże handlowców.
Wdrażana przez AI optymalizacja zasobów ludzkich obejmuje z kolei inteligentne układanie grafików, ustalanie hierarchii zadań oraz równomierne rozkładanie obowiązków pracowniczych. Dla rynków zmagających się z systemowym deficytem rąk do pracy – takich jak Japonia czy Korea Południowa – jest to ogromne ułatwienie. Co więcej, w dynamicznie rozwijających się państwach regionu SEA takie cyfrowe narzędzia gwarantują po prostu wyższą efektywność.
Systemy agentyczne AI rewolucjonizują relacje z klientami
„W branży sprzedaży żywności, agentyczną sztuczną inteligencję najlepiej traktować jako wirtualnego asystenta. Potrafi on zinterpretować cel użytkownika, ułożyć spójny plan działania, zmieścić się w narzuconym budżecie czy uwzględnić rygorystyczne wykluczenia pokarmowe. Ponadto taki system potrafi operować między różnymi interfejsami, dopytywać klienta o szczegóły i z upływem czasu uczyć się jego nawyków” – tłumaczy Dandey.
Dzięki temu kupujący nie muszą już mozolnie wyszukiwać w sklepach internetowych pojedynczych artykułów; wystarczy, że opiszą swoje ogólne potrzeby. Użytkownik może na przykład wydać komendę: „Zaproponuj pięć obiadów dla czteroosobowej rodziny w stylu azjatyckim, wyklucz owoce morza, a czas przygotowania ogranicz do 45 minut”. W odpowiedzi wirtualny agent wygeneruje odpowiednie przepisy, skompletuje koszyk, przeliczy wagę składników i automatycznie dorzuci brakujące artykuły bazowe.
Taki model obsługi idealnie wpisuje się w specyfikę kulturową regionu, gdzie w wielu gospodarstwach domowych posiłki przygotowuje się bardzo często, stawiając nacisk na świeże składniki. Agenci AI potrafiący biegle poruszać się po lokalnych kulinariach – od koreańskich przystawek (banchan), przez japońskie zestawy bento, aż po skomplikowane indyjskie bazy przyprawowe – znacznie lepiej trafiają w gusta mieszkańców regionu niż zachodnie, zestandaryzowane diety.
Jaya Dandey zwraca również uwagę na technologiczną specyfikę Azji: „Na wielu rynkach APAC procesy zakupowe są już niezwykle mocno powiązane z portfelami cyfrowymi, popularnymi komunikatorami oraz potężnymi aplikacjami do zamawiania transportu i jedzenia. Taki zintegrowany ekosystem ułatwia systemom agentycznym naturalne wplecenie się w codzienną rutynę użytkowników”.
„Nie oznacza to jednak, że droga jest całkowicie pozbawiona barier. Przed branżą stoi konieczność uregulowania kwestii zgód na udostępnianie prywatnych danych, zredukowania błędów algorytmów (tzw. halucynacji) – zwłaszcza w tak krytycznych kwestiach jak składniki i alergeny – a także perfekcyjnego dostosowania interfejsów do lokalnych, językowych niuansów” – podsumowuje analityczka.
