A kiskereskedelem egyszerre épül ismétlődő munkára és olyan pillanatokra, amelyek a vevőnél a különbséget jelentik. A készletgazdálkodás, az árazás, a személyzeti tervezés, a rendelésfeldolgozás és az ügyfélszolgálat egy része teszi ki a betöltött órák nagy részét. Ezen kívül van olyan munka, amely helyszíni megítélésen múlik: hogyan van berendezve egy polc, hogyan oldanak meg egy panaszt, hogyan reagál egy eladó arra, amit a vevő még nem mondott ki. Egy értékesítési pillanat kimenetelét olyan körülmények határozzák meg, amelyek üzletenként és láncként eltérőek: a választék szélessége, a fizikai és online értékesítés aránya, a cikkenkénti árrés, és az, hogy a vevők mennyire hasonlítják össze az árakat, mielőtt belépnének egy üzletbe.
Amíg a készletgazdálkodás és az árazás elsősorban tapasztalaton és kézi ellenőrzésen alapult, addig a minőségük a személyzet létszámának és tapasztalatának eredménye volt. Akinek több embere volt a tervezésen, annak jellemzően kevesebb tévedése volt. Attól kezdve, hogy a rendszerek nagyrészt maguk számolják ki a készletet és az árat, és csak a kivételeket terjesztik egy munkatárs elé, megváltozik az, ami ott nyerést jelent. Ekkor már nem az számít, hányan terveznek, hanem az adatok minősége, amelyeken a rendszer alapul, és az, hogy milyen gyorsan ismerik fel és javítják ki az eltéréseket.
Ez ma már egy részénél a kiskereskedőknek megtörténik, de nem mindegyiknél. A különbség abban rejlik, hogy egy vállalat mennyire rendezte a készlet- és értékesítési adatait, mennyire hajlandó döntéseket egy rendszerre bízni előre meghatározott kereteken belül, valamint a választék méretében: korlátozott választék esetén az automatizálás egyszerűbben validálható, mint egy széles és gyorsan változó kínálat esetén. A sok telephellyel és szabványosított választékkal rendelkező láncok itt gyakran előrébb tartanak, míg a szakosodott vagy erősen szezonális üzletek inkább az emberi megítélésre támaszkodnak továbbra is.
Ugyanazon az osztályon belül a három kategória összefonódik. A rendelésfeldolgozás és az alapvető készletutánpótlás olyan feladatok, amelyeket a rendszer egyre önállóbban tud kezelni. Az árváltoztatások és a személyzeti beosztás összeállítása gyakrabban esik a köztes kategóriába: a rendszer javaslatot tesz, egy vezető jóváhagyja vagy elutasítja, indoklással. Az üzletben az ügyfélkapcsolat kiépítése, egy szokatlan panasz kezelése és a helyi preferenciák felmérése egyelőre emberi munka marad. Hogy pontosan hol húzódik a határ e három kategória között, üzletformátumtól és funkciótól függően eltér, és éppen ezért az 'AI a kiskereskedelemben' általános kijelentések kevés fogódzót nyújtanak egy konkrét versenytárs-összehasonlításhoz.
Ha két kiskereskedő ugyanazt a szállítási időt, ugyanazt a szolgáltatási szintet vagy ugyanazt az árazást állítja magáról, a kérdés már nem csak az, ki hajtja ezt végre a legjobban, hanem az is, ki alakította ki úgy ezt a folyamatot, hogy a rendszer önállóan tudja irányítani. Egy lánc, amely a készletdöntéseket nagyrészt automatizáltatja, gyorsabban tud reagálni a keresletingadozásokra, mint egy lánc, amely ugyanazokat a döntéseket még heti megbeszélésen hozza meg. Ez a különbség átfutási időkben és hibaarányokban mérhető, nem szándékokban vagy ambíciókban.
Pontosan itt van jelentősége egy peer groupnak: csak ha üzletformátumát olyan kiskereskedőkkel hasonlítja össze, amelyek méret, választék és értékesítési csatorna tekintetében hasonlóak, válik láthatóvá, hogy egy szállítási idő- vagy árazásbeli különbség egy eltérő AI-megközelítésből fakad-e, vagy valami másból. Egy white space-elemzés ezután megmutatja, mely dimenzión nem teljesít erősen egyik összehasonlítható szereplő sem, és így hol van még be nem töltött tér.
Az alapkérdésre, hogy saját vállalatánál mely munka vehető ténylegesen át AI által, feladatonként ad választ az FTE TO AI munkaszkennere. Ha ez a kérdés személyzeti döntéseket érint, arra saját jogi követelmények vonatkoznak; a munkaszkenner a munkát írja le, nem az emberekre gyakorolt következményeket.
Az, ahogyan az AI megváltoztatja a versenytársak közötti összehasonlítást, ágazatonként erősen eltér. A vendéglátásban az elmozdulás elsősorban a tervezés és a létszám körül zajlik, az it-szektorban a szállítási sebesség és a kódminőség körül, a pénzügyi szolgáltatásokban pedig a kockázatértékelés és az elfogadási sebesség körül. A mezőgazdasági ágazat is megmutatja, hogyan érintkezik a szezonális munka és az automatizálás, ami párhuzamot mutat a kiskereskedelem szezonális választékaival.
Kezdheti azzal, hogy megnevezi azokat a pontokat, amelyeken úgy véli, nyer a versenytársaival szemben, majd ezeket az állításokat összeveti azzal, ami valóban alátámasztható bizonyítékkal. Az FTE TO AI ingyenes dimenzióellenőrzése erre a kiindulópont: megadja, miben véli úgy, hogy nyer, és láthatja, mely állítások állják meg a helyüket, és melyeknél hiányzik még az alátámasztás. A teljes benchmark, a peer grouppal és a kiskereskedelemre vonatkozó bizonyítékmátrixszal, jelenleg készül.