Tijdens een recente ontmoeting met een grote detailhandelaar vertelde mijn contactpersoon dat elke koper in haar team dagelijks meer dan 100 e-mails ontvangt met verwijzingen naar gegevens over een verscheidenheid aan onderwerpen, van problemen met uitverkochte artikelen en onnauwkeurige prijzen tot aanbevelingen voor het stimuleren van e-commerce. Aan de kant van de leveranciers is de situatie vergelijkbaar: het leveren van maandagochtendrapportage aan retailers, het voorbereiden van lijnbeoordelingen, het monitoren van uitverkochte voorraden en het pushen van nieuwe promoties. E-mails en Excel zijn nog steeds de belangrijkste drijfveren van de Detailhandel ter waarde van $5 biljoenalleen al in de VS.
De kans op fouten in complexe toeleveringsketens voor de detailhandel is enorm. Als de vraagvoorspelling en het voorraadbeheer voor duizenden winkellocaties onnauwkeurig zijn, zijn de kosten enorm. De gecombineerde kosten van overstock en out-of-stock zijn dat wel $1,77 biljoen wereldwijd, alleen al in 2023. Deze ‘al was het maar’-momenten zijn coördinatiefouten, en de hoofdoorzaak ligt in silo-gegevens en handmatige processen.
Tariefonzekerheden, klimaatverandering en geopolitieke instabiliteit zorgen voor extra verspilling en operationele inefficiënties die een industrie onder druk zetten die toch al met flinterdunne marges opereert. De kloof tussen detailhandelaren en leveranciers is onhoudbaar en vormt het meest uitdagende operationele probleem in zeer complexe toeleveringsketens voor de detailhandel.
SAMENWERKENDE AI-AGENTEN
Verbeterde samenwerking tussen retailers, leveranciers en AI technologie kan onderbrekingen overwinnen. Die gaten kunnen er tussen zitten productontwerpinkoop, marketing en promotieplanning en productdistributie. AI wordt vaak beschreven als iets waar één bedrijf gebruik van zou moeten maken, maar verticale AI-agenten die gespecialiseerd zijn in de detailhandel kunnen handmatige taken stroomlijnen en de samenwerking tussen meerdere bedrijven vergemakkelijken, zodat mensen tijd kunnen besteden aan wat het bedrijf drijft: strategisch zijn.
Samenwerking vormt de kern van een succesvolle retailstrategie. Agentic AI zal de manier veranderen waarop retailers en leveranciers communiceren en samenwerken door waarschuwingen naar boven te halen en autonome beslissingen te nemen die de detailhandel de optimalisatieboost geven die het nodig heeft. Het zal het management niet volledig aan agenten overdragen, maar het zal mensen in staat stellen zich te concentreren op samenwerking op een hoger niveau en geïnformeerde besluitvorming.
Momenteel hebben detailhandelaren, leveranciers en distributeurs slechts een stukje van de waarheid in handen, dankzij complexe workflows, gefragmenteerde gegevens en bedrijfsoverschrijdende processen zonder connectiviteit, transparantie en context. AI-agenten kunnen over de grenzen van de organisatie heen automatiseren, onderhandelen, coördineren en problemen oplossen. Ze maken van coördinatie een concurrentievoordeel. Bedrijven die agentische AI-orkestratie beheersen, zullen (eindelijk) volledige zichtbaarheid en optimalisatie krijgen.
AI-agenten zullen gespecialiseerde ‘AI-teamgenoten’ worden die binnen organisaties coördineren om gedeelde doelen te bereiken en problemen onafhankelijk en proactief op te lossen. Deze autonome agenten kunnen inzichten delen (zonder gevoelige onbewerkte gegevens bloot te leggen), zich in realtime aanpassen aan veranderende omstandigheden en een pad voorwaarts bieden voor retailers en hun partners voor verpakte consumentengoederen (CPG) om operationele doelen op korte en lange termijn te bereiken.
Een agentisch AI-netwerk vereist met name meer dan alleen de technologie zelf. Veel organisaties richten zich op de nieuwste agent-to-agent- en multi-agent-tools en -frameworks, zoals A2A, Microsoft AutoGen of CrewAI. Deze tools ondersteunen autonome acties en ondersteunen de samenwerking tussen AI-agenten, maar ze lossen het complexere probleem van het opbouwen van vertrouwen en standaard AI-werkprocedures binnen bedrijven niet op.
Naast de basistechnologieën hebben deze netwerken een bestuurskader nodig. Grote ondernemingen passen al normen toe zoals ISO42001 en de NIST AI-risicobeheerkader. Deze bieden essentiële richtlijnen, maar ze creëren niet het integrale gedeelde ‘slimme contract’, een reeks overeengekomen regels en doelen waar iedereen op vertrouwt. Zodra dit geavanceerde raamwerk is opgezet, kunnen agenten binnen vooraf gedefinieerde grenzen onafhankelijke acties ondernemen om te werken aan gemeenschappelijke doelen die worden gedeeld door retailers en leveranciers.
Prijsoptimalisatie is bijvoorbeeld een cruciale gezamenlijke bedrijfsdoelstelling waarbij AI-agenten kunnen helpen. Door de voorraadniveaus bij te houden, de prijzen van concurrenten te monitoren en gedragspatronen van consumenten te analyseren, kunnen agenten indien nodig prijsaanpassingen aanbevelen en manieren bieden om de promotie-uitgaven te optimaliseren om retailers en leveranciers te helpen waarde te leveren aan hun consumenten, terwijl de winstgevendheid behouden blijft.
AI-AGENTEN IN ACTIE
AI-agenten kunnen coördinatieproblemen in veel aspecten van de toeleveringsketens in de detailhandel aanpakken en oplossen.
- Het terugdringen van out-of-stocks: Elk leeg schap betekent omzetverlies, een verzwakte merkloyaliteit en een open deur voor concurrenten om de keuze en aankoop van de klant binnen te halen. Vraagprognoses, die sterk afhankelijk zijn van achterblijvende gegevens, gaan vaak voorbij aan realtime verschuivingen in de vraag, wat resulteert in onjuiste bestellingen. Fantoomvoorraad (voorraad genoteerd als ‘in de winkel’ maar niet daadwerkelijk in de schappen vanwege verkeerde plaatsing) resulteert bijvoorbeeld in verkeerd uitgelijnde prognoses. AI-agenten kunnen het percentage uitverkochte producten verbeteren en direct waarde toevoegen aan het bedrijfsresultaat voor CPG’s en hun retailpartners.
- Handelspromoties beheren: Handelspromoties zijn een van de grootste P&L-investeringen van de CPG, maar het worden al snel kortingen die de winst wegnemen. Slechte metingen en inconsistente analyses leiden ertoe dat onrendabele promoties worden herhaald. CPG’s hanteren vaak een one-size-fits-all benadering van promotie, waarbij ze kortingen aanbieden in verschillende categorieën in plaats van rekening te houden met de dynamiek van het winkelend publiek en de verpakking. PwC is recent Onderzoek naar de toekomst van consumentenwinkelen 2025 voorspelt dat de meest succesvolle CPG-bedrijven de komende jaren AI zullen inzetten om prijs- en promotiestrategieën te optimaliseren, waardoor aanzienlijke incrementele verkopen en marges zullen stijgen.
- Uitvoering van e-commerce: Een slechte uitvoering van e-commerce verspilt advertentie-uitgaven en zorgt ervoor dat CPG’s het digitale schapaandeel aan de concurrentie afstaan. Attributie en meting worden vaak vertroebeld door de beperkte zichtbaarheid via meerdere kanalen. Rommelige productcatalogi, ontbrekende kenmerken of inconsistente producttoewijzingen kunnen de (re)targetingcampagnes verslechteren. De Gartner Onderzoek naar CMO-uitgaven 2025 meldt dat marketingleiders hun investeringen in GenAI verhogen om de efficiëntie van marketingtaken te verbeteren. Door de effectiviteit van media-uitgaven te verbeteren, kan AI merken ondersteunen bij het transformeren van verspilde uitgaven in winstgevende, schaalbare groei.
ONGEËVENAARDE SAMENWERKING
Collaboratieve AI-agenten ontworpen voor de detailhandel vertegenwoordigen een aanzienlijke structurele verschuiving in de manier waarop de sector opereert. De meest uitdagende pijnpunten en tijdgevoelige beslissingen die ‘als we het maar wisten’-momenten waren, zullen worden vervangen door ongekende samenwerking tussen organisaties, aangestuurd door geïnformeerde en autonome agenten, waardoor mensen zich kunnen concentreren op strategie.
Are Traasdahl is CEO en oprichter van Crisp.
