Obchody tiše přicházejí o marži. AI agenti ji umí najít

Co je tichá ztráta marže

NAW, asociace zastřešující americké velkoobchody a distributory, popsala jev v článku Unified Commerce and Agentic AI. Jádro problému je jednoduché: firma se rozhoduje „naslepo". Vybere dražšího dopravce, přidá ruční výjimku nebo rozdělí zásilku, aniž by spočítala, co ji to ve skutečnosti stojí. Marže se pak v účetnictví jeví vyšší, než doopravdy je.

Konkrétní příklad ze zdroje: distributor střešních krytin má sklady na více místech. Bez přehledu o tom, kde které zboží leží, mu hrozí nečekané výpadky. Pak musí objednat rychlou a drahou přepravu. Jednotlivě jde o drobnost, ve velkém objemu se z toho stane pravidelný únik zisku.

Jeden systém místo slepých míst

Řešení, které NAW doporučuje, se jmenuje unified commerce. V češtině se dá popsat jako jednotný obchodní systém: skladové zásoby, objednávky, ceníky i dodací podmínky běží v jednom zdroji dat, ze kterého čtou všechny kanály najednou. Firma tak ví, kolik ji obsluha zákazníka reálně stojí, včetně stavu zásob a sjednaných úrovní služeb.

Druhý příklad ze zdroje: distributor průmyslových dílů spravuje tisíce položek, každou s jinými smluvními cenami. Obchodníci dosud přepisovali nabídky ručně a kontrolovali podmínky zvlášť, čímž se obchody zdržovaly. Jednotný systém nabídne zákazníkům samoobslužný portál, kde si sami zobrazí smluvní ceny bez telefonátu obchodníkovi.

Třetí příklad míří na menší e-shopy. Kosmetická značka, která chce růst do zahraničí, potřebuje zvládnout jednorázové nákupy i pravidelné předplatné zároveň a vyřešit vracení zboží. Jednotný systém dokáže vrácené zboží přesměrovat na správný sklad podle jeho stavu, a to bez navyšování počtu lidí na zákaznické podpoře.

AI agenti, kteří jednají sami

Druhou vrstvou je takzvaná agentní AI. Na rozdíl od chatbota, který odpoví jen na položený dotaz, jde o program, který sleduje zadaný cíl, sám vyhodnotí situaci a provede kroky bez přímého vedení člověkem. Sleduje signály z okolí, modeluje různé scénáře a upravuje ceny, dodání i skladové zásoby.

NAW odkazuje na rozbor poradenské firmy EY: agenti průběžně hlídají výkon dodavatelů, počasí, dopravní situaci, poptávku i vrácené zboží. Když zjistí zpoždění nebo poruchu, sami přesměrují zásilku nebo upraví plán výroby. Výsledkem je rychlejší reakce na výpadky bez čekání na rozhodnutí člověka.

Podstatné je slovo samostatnost. Běžná automatizace vyžaduje předem daná pravidla a časté přeučování. Agent se podle NAW přizpůsobuje za chodu, pracuje s více systémy najednou a učí se z vlastních kroků. Proto firmy nasazují agenty na sklad, merchandising, zákaznický servis i řízení dodavatelského řetězce.

Čísla, která hlásí první firmy

NAW cituje zprávu analytické firmy Mordor Intelligence. Podle ní firmy, které agentní AI v obchodě nasadily mezi prvními, hlásí tyto výsledky:

Jde o horní hranice, které uvádí sami prodejci řešení, nikoli o nezávislý audit. Berte je proto jako marketingové maximum, ne jako záruku. Realita se liší podle oboru, velikosti firmy i kvality dat, se kterými agent pracuje.

Pravidla a rizika, na která narazíte

NAW zdůrazňuje, že agentní AI má smysl jen s jasnými hranicemi. Agent musí jednat v mezích firemní politiky a pod lidským dohledem, jinak hrozí porušení pravidel ochrany soukromí nebo chybné rozhodnutí bez možnosti nápravy.

Pro české e-shopy a velkoobchody to platí dvojnásob. Když agent sám zpracovává údaje zákazníků, vztahuje se na to GDPR. A pokud autonomně rozhoduje o cenách nebo o tom, kdo dostane jakou nabídku, spadá do působnosti evropského AI Actu, který od srpna 2026 vyžaduje u řady systémů transparentnost a řízení rizik. Konkrétní nástroje, na které NAW odkazuje, jsou převážně americké, takže při nasazení v Česku je potřeba ověřit, kde se data zpracovávají.

Závěr pro menší firmu je věcný: začít se vyplatí u pořádku v datech. Dokud nemáte skladové zásoby a marže na jednom místě a ve správném tvaru, agent vám mnoho nepomůže. Sama technologie je až druhý krok, ne první.