포레스터 조사: 소매업체, 높은 AI 도입 열망에도 불구하고 도전 과제에 압도당하다

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최근 Forrester Research의 연구에 따르면, 소매업체들이 인공지능(AI)을 도입해 운영을 개선하고 수익을 높이고자 하지만, 성공적인 구현을 위한 데이터 관리 관행과 기술 전문성이 부족한 경우가 많다고 합니다. Epicor의 의뢰로 진행된 이 연구는 70%의 소매업체가 AI 기반의 소매 관리 시스템을 필수로 고려한다고 밝혔습니다. 그러나 AI의 전반적인 도입은 아직 초기 단계에 있습니다. "입고, 판매 및 운영 계획과 같은 프로세스는 고급 AI를 활용하는 비율이 20% 미만으로 가장 낮은 사용률을 보입니다."라고 보고서는 지적합니다.

데이터 품질 및 관리 문제는 AI 구현의 중요한 장벽으로 작용합니다. 연구에 따르면, 77%의 응답자는 수집된 데이터에서 실행 가능한 통찰력을 도출하는 데 어려움을 겪고 있으며, 67%는 더 나은 비즈니스 통찰력을 위해 유용한 데이터를 수집하는 데 어려움이 있다고 보고했습니다. 데이터 단절 극복이 중요한 도전 과제로 나타났습니다.

또한, 많은 소매업체가 급속한 AI 발전에 발맞출 기술적 역량이 부족합니다. 연구에 따르면, 70%의 참여자는 조직이 AI 소매 솔루션에 대한 추가 교육을 필요로 한다고 느끼고, 65%는 새로운 AI 기술에 대한 최신 정보를 유지하는 데 어려움을 호소하고 있습니다.

Epicor의 제품 마케팅 부사장인 Marco de Vries는 "소매업체가 AI의 가치를 실현하기 위한 첫걸음은 이용 가능한 환경을 더 잘 이해하고, 기초 데이터 품질 및 수집 문제를 해결하는 것입니다."라고 강조했습니다.

이 연구 결과는 견고한 데이터 인프라, 거버넌스 및 내부 교육에 투자하여 AI의 잠재력을 온전히 활용하는 것이 중요하다고 강조합니다. 강력한 기반 위에 구축된 AI 기반의 소매 관리 시스템은 소매업체에게 효율성을 높이고 수요를 예측하며 우수한 고객 경험을 제공하는 데이터 기반 통찰력을 제공할 수 있습니다.

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