Target a recunoscut un lucru pe care un număr mare de companii l-au ținut secret până acum - AI a trecut de la "nice to have" la infra tier, dar factura devine destul de dureroasă. Potrivit șefului din India, Andrea Zimmerman, lanțul a trecut de la stadiul în care "utilizează AI undeva" la stadiul în care "funcționează complet cu AI", numai că schimbarea modelelor de stabilire a prețurilor la marii furnizori (OpenAI, Anthropic și alții) a forțat compania să pună frână și să fie mult mai strictă în ceea ce privește utilizarea AI.
Pentru investitori, este un paradox interesant: Target avea trei ani de venituri în scădere la activ, iar noul CEO Michael Fiddelke plănuia să cheltuiască încă 2 miliarde de dolari pe magazine, renovări și inteligență artificială - în timp ce, în același timp, costurile variabile ale "creierelor" care trebuiau să producă această schimbare creșteau. Astfel, inteligența artificială a trecut de la un cuvânt la modă de marketing la un element pe care echipele de arhitectură și conducerea superioară îl abordează la nivelul "ce anume face asta pentru marjele noastre și cheltuielile de capital".
De la "avem AI undeva" la "lucrăm cu AI"
Zimmerman a descris două schimbări-cheie:
Target $TGT a trecut de la proiecte pilot de IA la integrarea IA în procesele de bază - planificarea stocurilor, stabilirea prețurilor, personalizarea, gestionarea promoțiilor, logistica.
Dar, în același timp, a început să facă presiuni pentru "utilizarea intenționată" - adică nu IA peste tot, ci IA acolo unde are un impact clar asupra afacerii: o rotație mai rapidă a stocurilor, mai puțină depreciere, un mix mai bun de produse, un coș mai mare per client.
Pentru lanțul de magazine, acest lucru are sens:
AI vă poate spune exact ce să stocați într-o anumită locație.
când să reevaluați prețul produselor sezoniere, astfel încât acestea să nu se vândă sub cost
sau unde are sens să vă trimiteți propria marcă în competiție directă cu un discount
Dar fiecare astfel de funcție "inteligentă" înseamnă acum un consum specific de jetoane și o factură către furnizorul de modele.
Token AI: de ce a început să afecteze Target
Al doilea nivel este pur și simplu costul. OpenAI, Anthropic și alții trec la un model: plătiți pentru ceea ce utilizați efectiv - numărul de jetoane atunci când rulați modele, amploarea contextului, tipul de model. Aceasta este pentru întreprinderile mari:
mai flexibil (nu plătiți pentru capacitatea pe care nu o utilizați)
dar mai riscant (dependența de volumul de cereri pe care le pierzi dacă nu ai o bună guvernanță)
Zimmerman a spus fără menajamente că această schimbare "a forțat Target să regândească strategia". Așadar, dezbaterea privind inteligența artificială are loc la două niveluri:
la nivelul forumurilor de arhitectură (cum se proiectează sistemele pentru utilizarea cât mai eficientă a jetoanelor)
la nivelul conducerii superioare (câte inițiative de IA ne putem permite în mod realist în acest an fără să consumăm bugetul)
Acesta este un semnal important pentru investitori: adoptarea AI nu mai este binară (am / nu am), ci dacă compania are, de asemenea, pârghii financiare în mână - gestionarea sensibilă a costurilor în jurul modelelor.
India ca coloană vertebrală: 40% oameni din domeniul tehnic, accent pe analitică
Target India nu mai este un backoffice, ci un centru în care AI și datele se transformă în realitate.
Aproximativ 5 600 de persoane lucrează în Bengaluru, aproximativ 40% din întreaga forță de muncă Target din domeniul tehnologiei.
Echipele se ocupă de merchandising, digital, magazine și lanțul de aprovizionare.
Compania dorește să consolideze și mai mult analiza acolo - în special capacitatea de a transforma volume uriașe de date în informații rapide: ce se vinde, unde, la ce preț, cum răspund clienții la promoții, în ce ritm se schimbă sentimentele.
Scopul este de a scurta circuitul: date → înțelegere → acțiune. În comerțul cu amănuntul, săptămânile fac diferența: dacă supraevaluăm un produs când clientul a plecat deja la un concurent, este prea târziu. În India, inteligența artificială și analitica ar trebui să fie exact acest "transfer de viteză".
Contextul de afaceri: trei ani de scădere a vânzărilor, 2 miliarde de dolari în AI și magazine
Între timp, Target nu este în poziția de a "experimenta fără durere".
Veniturile companiei au fost în scădere în ultimii trei ani - presiune asupra prețurilor, unii clienți trecând la alternative mai ieftine, cerere mai slabă pentru bunuri discreționare.
Noul CEO Michael Fiddelke a stabilit un plan de creștere a investițiilor cu aproximativ 2 miliarde de dolari - o combinație de magazine noi, remodelări și inițiative de inteligență artificială.
Deci, compania va crește investițiile atunci când linia de top este stagnantă sau în scădere - ceea ce o face o poveste clasică "turnaround + tech".
Din perspectiva acțiunilor:
Inteligența Artificială nu este doar un subiect interesant pentru un apel privind câștigurile
ci un instrument pe care Target trebuie să îl folosească pentru a-și croi din nou drum spre creșterea veniturilor și a marjelor.
dar, în același timp, AI (prin intermediul modelelor de stabilire a prețurilor simbolice) poate face acest plan mai costisitor
Ce ar trebui să abordeze un investitor
În loc să întrebați "câtă IA folosește Target", este mai interesant să întrebați:
Unde anume AI adaugă EBIT
Cazul specific de utilizare: gestionarea stocurilor, stabilirea prețurilor, personalizarea promoțiilor?
Care sunt efectele preconizate (reducerea reducerilor de preț, reducerea stocurilor, creșterea conversiilor online)?
Cum gestionează Target costurile AI
Are măsurători interne precum "jetoane/comandă" sau "costuri AI/remarcare economisită"?
Are mai mult sens să se bazeze mai mult pe modele proprii decât să se bazeze exclusiv pe furnizori mari?
Capacitatea de a produce schimbări
40% din personalul tehnic din India reprezintă un avantaj din punct de vedere al costurilor, dar și un test organizațional: cât de bine pot gestiona alinierea la distanță între echipele de afaceri din SUA și inginerii din India?