AI w handlu i branży FMCG: firmy inwestują, ale skala wdrożeń wciąż pozostaje ograniczona

6.07.2026

Sztuczna inteligencja znalazła się w centrum strategii największych firm handlowych i producentów dóbr konsumpcyjnych, jednak droga od pilotażowych projektów do pełnego wykorzystania technologii okazuje się znacznie trudniejsza, niż jeszcze niedawno zakładano. Z najnowszego raportu Boston Consulting Group (BCG) i The Consumer Goods Forum wynika, że większość przedsiębiorstw ma już jasno określone priorytety dotyczące wykorzystania AI, ale tylko nielicznym udało się wdrożyć rozwiązania na skalę, która przekłada się na wymierne wyniki biznesowe. 

Badanie przeprowadzono wśród 39 menedżerów wyższego szczebla reprezentujących sektor handlu detalicznego oraz producentów dóbr szybkozbywalnych (FMCG – Fast Moving Consumer Goods), analizując stopień dojrzałości wdrożeń AI w całym łańcuchu procesów odpowiedzialnych za wzrost sprzedaży – od projektowania produktów, przez zarządzanie asortymentem i cenami, aż po marketing, logistykę i obsługę klienta. 

Strategiczne ambicje wyprzedzają rzeczywiste wdrożenia AI

Raport pokazuje wyraźną rozbieżność pomiędzy obszarami uznawanymi za najważniejsze strategicznie a rzeczywistą skalą wdrożeń.

Wśród producentów FMCG niemal połowa ankietowanych wskazuje proces „idea to market”, obejmujący rozwój produktu od pomysłu do wprowadzenia na rynek, jako najważniejszy kierunek wykorzystania AI. Mimo tego jedynie 11% firm zdołało wdrożyć rozwiązania w tym obszarze na szeroką skalę. 

Podobna sytuacja występuje w handlu detalicznym. Około 46% respondentów uznaje zarządzanie ofertą, asortymentem i kategoriami produktów za kluczowy proces dla wykorzystania sztucznej inteligencji. Jednocześnie jedynie 34% przedsiębiorstw deklaruje, że rozwiązania AI zostały tam wdrożone kompleksowo. 

Autorzy raportu zwracają uwagę, że pierwsze projekty AI najczęściej trafiają tam, gdzie dostępne są odpowiednio uporządkowane dane, procesy są stosunkowo łatwe do zautomatyzowania, a ryzyko wdrożenia pozostaje ograniczone. Efektem jest powstawanie wielu lokalnych inicjatyw, które poprawiają pojedyncze elementy działalności, lecz nie wpływają znacząco na tempo wzrostu całej organizacji.

Handel przyspiesza, producenci dóbr konsumpcyjnych nadal pozostają na etapie pilotaży

Badanie pokazuje wyraźne różnice pomiędzy sektorem handlu detalicznego a producentami FMCG.

W przypadku producentów około 76% organizacji nadal znajduje się na etapie pilotaży lub testowania kolejnych zastosowań AI. Jedynie 18% przedsiębiorstw można zaliczyć do grupy firm, które skutecznie przeszły do pełnoskalowych wdrożeń. 

Znacznie bardziej zróżnicowana sytuacja występuje w handlu detalicznym. Według raportu 45% detalistów skutecznie rozwija rozwiązania AI na dużą skalę, natomiast 40% dopiero rozpoczyna transformację lub pozostaje na wczesnym etapie wdrożeń. Rynek coraz wyraźniej dzieli się więc na dwie grupy – przedsiębiorstwa, które zaczynają budować przewagę konkurencyjną dzięki AI, oraz firmy dopiero przygotowujące się do zmian. 

Największe postępy dotyczą procesów, których efekty można stosunkowo łatwo zmierzyć finansowo. W handlu są to przede wszystkim prognozowanie popytu, zarządzanie dostępnością produktów, planowanie zapasów, uzupełnianie stanów magazynowych oraz optymalizacja operacji sklepowych. W sektorze FMCG liderami pozostają rozwiązania wspierające prognozowanie sprzedaży oraz zarządzanie przychodami poprzez optymalizację cen i promocji. 

Znacznie wolniej rozwijają się zastosowania związane z tworzeniem nowych produktów, budowaniem marek czy wykorzystaniem generatywnej AI do opracowywania kampanii marketingowych, mimo że właśnie tam eksperci BCG dostrzegają jeden z największych potencjałów wzrostu.

Największą barierą nie jest technologia, lecz skalowanie i pomiar zwrotu z inwestycji

Raport wskazuje, że największym wyzwaniem nie pozostaje już sama dostępność technologii, ale przełożenie udanych pilotaży na rozwiązania funkcjonujące w całej organizacji.

Ponad połowa badanych przedsiębiorstw nie prowadzi formalnego pomiaru zwrotu z inwestycji (ROI – Return on Investment), czyli wskaźnika określającego relację osiągniętych korzyści finansowych do poniesionych kosztów wdrożenia. Bez takich danych trudno podejmować decyzje dotyczące dalszego finansowania projektów lub ich rozbudowy. 

Autorzy raportu opisują zjawisko określane jako „pilot trap”. W kontrolowanych warunkach projekty AI działają na ograniczonych zbiorach danych, przy wsparciu dedykowanych zespołów i uproszczonych procesów. Po wdrożeniu na poziomie całego przedsiębiorstwa rozwiązania muszą współpracować z systemami ERP, platformami sprzedażowymi, narzędziami logistycznymi oraz wieloma działami organizacji. Właśnie wtedy ujawniają się problemy związane z jakością danych, integracją systemów czy zmianą sposobu pracy pracowników. 

Badanie pokazuje również, że 67% respondentów wykorzystuje AI głównie jako narzędzie wspierające podejmowanie decyzji przez ludzi. Zaledwie 9% organizacji wdrożyło rozwiązania, w których sztuczna inteligencja samodzielnie wykonuje określone działania w ramach wcześniej zdefiniowanych zasad, a człowiek nadzoruje jedynie sytuacje wymagające interwencji. 

Liderzy koncentrują AI na procesach bezpośrednio wpływających na wzrost i rentowność

Zdaniem autorów raportu firmy osiągające najlepsze wyniki nie próbują wdrażać AI jednocześnie we wszystkich obszarach działalności.

Najbardziej zaawansowane organizacje wybierają kilka procesów mających największy wpływ na wyniki finansowe i konsekwentnie rozwijają właśnie je. W handlu są to przede wszystkim prognozowanie popytu, optymalizacja cen, zarządzanie asortymentem, planowanie dostaw oraz logistyka. W przypadku producentów FMCG priorytetem pozostają rozwój nowych produktów, planowanie sprzedaży oraz zarządzanie przychodami. 

Równolegle inwestują w uporządkowanie danych, rozwój infrastruktury technologicznej oraz budowę modeli organizacyjnych, które pozwalają integrować AI z codziennymi procesami biznesowymi. Raport podkreśla również znaczenie wiedzy eksperckiej zgromadzonej wewnątrz przedsiębiorstwa. Przewaga konkurencyjna coraz częściej wynika nie z dostępu do modeli językowych, lecz z umiejętności wykorzystania własnych danych, procedur i doświadczeń do budowy wyspecjalizowanych systemów AI. 

Według szacunków BCG pełne wdrożenie rozwiązań AI w procesach odpowiadających za generowanie popytu mogłoby zwiększyć wynik operacyjny producentów FMCG o 220–350 punktów bazowych, natomiast w handlu detalicznym potencjalny wzrost wynosi od 180 do 360 punktów bazowych EBIT, czyli zysku operacyjnego przed odsetkami i podatkami. 

Kolejnym etapem będzie AI autonomiczna oraz zmiana sposobu funkcjonowania handlu

Raport wskazuje, że obecny etap rozwoju AI dopiero rozpoczyna szerszą transformację sektora handlu.

Coraz większe znaczenie mają rozwiązania określane jako agentic AI, czyli systemy zdolne nie tylko analizować dane, ale również samodzielnie wykonywać kolejne działania w ramach ustalonych reguł. W praktyce mogą one automatycznie aktualizować prognozy popytu, inicjować uzupełnianie zapasów, optymalizować ceny lub wspierać klientów podczas zakupów internetowych.

Autorzy zwracają również uwagę na rozwój generative engine optimization (GEO), czyli optymalizacji treści pod kątem wyszukiwarek opartych na sztucznej inteligencji oraz systemów, w których asystenci AI pomagają konsumentom wyszukiwać, porównywać i kupować produkty. Wraz z popularyzacją takich narzędzi zmieni się sposób prezentowania ofert oraz budowania widoczności marek w środowisku cyfrowym. 

Zdaniem BCG najbliższe lata zdecydują o podziale rynku na przedsiębiorstwa, które potrafią przełożyć AI na trwałą przewagę konkurencyjną, oraz organizacje pozostające na etapie pojedynczych eksperymentów. Samo uruchamianie kolejnych pilotaży przestaje być wyznacznikiem postępu. Coraz większe znaczenie zyskuje zdolność do integrowania sztucznej inteligencji z kluczowymi procesami biznesowymi oraz systematycznego mierzenia efektów ekonomicznych wdrożeń.