ЭКОНОМИКА МИРА [новости]

ИИ может сэкономить fashion-ритейлу до $6 млрд

Мы решили изучить, как искусственный интеллект влияет на экономику, и рассмотрели его применение в нишевых отраслях. Аналитики Morgan Stanley подсчитали, что к 2026 году ИИ-агенты помогут fashion-брендам сэкономить от $1 до $12 млрд, в среднем около $6 млрд.

По данным инвестбанка, это приведёт к росту прибыли до налогов и процентов (EBIT) в среднем на 20% и увеличению маржи примерно на 200 базисных пунктов уже в следующем году.

В отчёте Morgan Stanley уточняется, что речь идёт о системах, которые самостоятельно принимают решения и автоматизируют процессы, а не о роботах. Экономия рассчитывается на основе анализа десятков типичных функций, от приёма платежей до прогнозирования спроса.

Например, у продавца можно автоматизировать около 18% задач, что эквивалентно экономии $7 000 на одного сотрудника в год. При масштабировании на десятки тысяч работников эффект становится значительным.

🔷 За счёт чего могут снизиться расходы

🔹 Управление запасами и прогнозирование спроса.
ИИ помогает сократить избыточные запасы, списания и «мёртвые» остатки. Алгоритмы точнее прогнозируют, какие товары и когда будут востребованы.

🔹 Логистика и цепочки поставок.
ИИ оптимизирует маршруты, управление складами и распределение товаров — с помощью моделей визуализации, прогнозов и интуитивной логики.

🔹 Маркетинг, кастомизация, персонализация.
ИИ предлагает клиентам лучшие товары в онлайне, подбирает предложения под индивидуальные предпочтения и прогнозирует интерес. Многие ритейлеры уже используют ИИ в рекомендательных системах, но потенциал пока не раскрыт полностью.

🔹 Бэкофис и административные функции.
Рутинные задачи — обработка данных, поддержка, отчётность — могут быть частично заменены ИИ.

🔸 Кто больше всего выигрывает?

По расчётам Morgan Stanley, сетевые универмаги (department stores) станут основными бенефициарами внедрения ИИ. Это связано с большим числом сотрудников и низкой операционной маржой, где даже небольшие сокращения расходов дают сильный эффект.

Фавориты Morgan Stanley:
• Gap (GAP)
• Macy’s (M)
• Victoria’s Secret (VSCO)

Их объединяет:
•  масштабная операционная база;
•  опыт цифровых трансформаций;
•  уже запущенные ИИ-инициативы.

Примеры:
• Gap применяет алгоритмы прогнозирования спроса в цепочке поставок.
• Macy’s использует машинное обучение для ценообразования и анализа маржинальности.
• Victoria’s Secret тестирует генеративные модели при разработке коллекций.

🔸 Инвестиционный взгляд

Особенно интересны компании с качественным балансом и потенциалом роста рентабельности, например, Gap. Даже умеренный рост маржи заметно улучшит показатели.

Остаётся неопределённость по тарифам, которые могут давить на цены.

Отдельно стоит следить за Macy’s. Пока в отчётах и на конференциях эффект от внедрения ИИ не виден, но даже небольшое увеличение маржи может значительно повысить прибыль.

Нет сомнений, что ИИ сэкономит отрасли миллиарды. Вопрос только в том, когда это произойдёт: в 2026, 2027 или 2036 году?

От этого зависит инвестиционный кейс: если эффект не проявится в ближайшие годы, темпы внедрения ИИ могут замедлиться.

Больше новостей и анализа находятся в нашем мобильном приложение 
[m o n d i a r a](https://i.mondiara.com/) 

в канале: https://i.mondiara.com/i/c/WORLD_ECONOMY

Скачать в [App Store](https://apps.apple.com/ru/app/m-o-n-d-i-a-r-a/id6475953453) 
Скачать в [Google Play](https://play.google.com/store/apps/details?id=com.mondiara.app)

Источник: Era Global