Kesedaran Tinggi, Tindakan Rendah: Paradoks AI Dalam Peruncitan
AI peruncit Malaysia merujuk kepada penggunaan kecerdasan buatan dalam operasi kedai fizikal dan digital, termasuk analitik ramalan, pengurusan inventori automatik serta pengalaman pelanggan diperibadikan, dengan matlamat utama untuk kurangkan kos operasi, meningkatkan kecekapan kerja dan memperkukuh daya saing perniagaan dalam pasaran yang semakin mencabar. Lebih 90 peratus perniagaan sudah mengakui infrastruktur AI siap penting untuk produktiviti dan kecekapan aliran kerja, namun realitinya, banyak peruncit masih berhati-hati dan bergerak perlahan. Ini bukan kerana mereka tidak faham manfaat AI, tetapi kerana jurang besar antara apa yang mereka tahu dan apa yang mereka rasa mampu laksanakan. Selagi jurang ini tidak ditutup dengan strategi yang jelas, AI akan kekal sebagai slogan seminar, bukan alat harian di lantai kedai.
Isyarat Tegas Dari Sidang Industri: AI Bukan Lagi Pilihan
Dua acara besar baru-baru ini menghantar mesej yang sama: peruncit tidak lagi boleh menangguh adopsi teknologi digital dan AI. Pada satu sidang media tahunan, sebuah penyedia infrastruktur data menonjolkan bagaimana perniagaan perlu membina asas data kukuh untuk menjana nilai jangka panjang daripada AI. Dalam satu sidang kemuncak teknologi peruncitan, presiden sebuah persatuan peruncit menegaskan bahawa peruncit perlu mempercepat penggunaan AI dan teknologi digital bagi mengawal peningkatan kos operasi, meningkatkan kecekapan dan kekal berdaya saing. Petikan yang patut dijadikan amaran ialah: “Peruncitan pintar bukan mengenai penggunaan teknologi semata-mata untuk mencuba sesuatu yang baharu, tetapi mengenai impak sebenar.” Maksudnya, adopsi teknologi digital bukan lagi projek eksperimentasi; ia kini asas survival perniagaan.
Mengapa Tahu Manfaat AI Tetapi Masih Takut Mengguna
Jika lebih 90 peratus perniagaan menganggap infrastruktur AI siap penting, mengapa lantai kedai masih beroperasi seperti era pra-digital? Jawapannya terletak pada ketakutan yang sangat spesifik. Sebanyak 70 peratus responden menyebut keselamatan dan privasi data sebagai cabaran utama pengadopsian AI; ini bukan paranoia, tetapi kebimbangan sah dalam era kebocoran data dan pindaan undang-undang perlindungan data. Tambahan pula, 42 peratus bimbang tentang kualiti dan ketersediaan data, manakala 40 peratus menghadapi masalah data bertaburan. Hampir 40 peratus juga tidak mempunyai keterlihatan bagaimana data yang diserahkan kepada alat AI pihak ketiga dikendalikan. Dengan latar ini, tidak hairan peruncit menekan brek: mereka melihat AI sebagai risiko tadbir urus data, bukan alat pengurang kos operasi.
Strategi Praktikal: Dari Cita-Cita AI Kepada Operasi Harian
Jika peruncit mahu AI peruncit Malaysia bergerak daripada slogan kepada sistem kerja, pendekatannya mesti berfokus pada hasil. Analitik ramalan berasaskan AI, sistem pengurusan inventori automatik dan pengalaman pelanggan diperibadikan mampu membantu meramal permintaan, memperkemas operasi dan menyokong pertumbuhan mampan. Ini cara paling terus untuk kurangkan kos operasi: kurang lebihan stok, kurang kehabisan stok, dan kurang tenaga kerja dibazirkan pada tugas berulang. Kuncinya ialah membina infrastruktur AI siap yang selari dengan keutamaan perniagaan. Tidak hairan kira-kira 68.6 peratus responden mengutamakan infrastruktur hibrid atau di premis berbanding hanya 12.5 peratus yang memilih awan awam; mereka mahukan kawalan lebih besar ke atas data kritikal sambil memanfaatkan AI. Pendekatan ini masuk akal, asalkan peruncit tidak menjadikannya alasan untuk menangguh adopsi teknologi digital.
Menutup Jurang: Tadbir Urus Data, Sokongan Polisi dan Keberanian Pengurusan
Untuk benar-benar memperkukuh daya saing perniagaan, peruncit perlu melihat AI sebagai infrastruktur, bukan aksesori. AI mencipta nilai apabila ia membantu orang melaksanakan kerja dengan lebih baik dan membolehkan perniagaan bertindak balas dengan lebih berkesan terhadap pelanggan. Namun nilai itu hanya muncul jika asas data selamat, boleh diakses dan diurus dengan baik. Di sinilah peranan tadbir urus data yang kukuh, mekanisme pembiayaan teknologi, dan sokongan dasar seperti langkah dalam Belanjawan 2027 yang menyokong penggunaan AI serta pasaran lebih adil. Melihat ke hadapan, penyedia teknologi sudah mempratonton penyelesaian storan berskala keluar dan pengawasan hibrid untuk membantu perusahaan mengembangkan infrastruktur apabila jumlah data meningkat. Apa yang tinggal ialah keberanian pengurusan peruncit untuk berhenti menunggu “masa sesuai” dan mula menguji, menilai dan mengembangkan AI secara berperingkat. Tanpa langkah berani ini, jurang antara kesedaran dan adopsi akan terus melebar.
