AI écht opschalen als retailer? Ruim deze 4 uitdagingen uit de weg!
Experimenteren met AI, dát doen retailers volop. Maar zodra ze willen opschalen, lopen ze vaak vast op meerdere fronten tegelijk.
Neem de klantenservice. Het keuzemenu waar we allemaal aan gewend zijn (“Kies 1 voor een vraag, kies 2 voor een verzoek…”) verdwijnt binnenkort. Je praat steeds vaker met AI, die je direct helpt of je doorverbindt met een mens wanneer dat nodig is.
Veel retailers zien zo’n verandering als een extra feature boven op wat er al staat. En dáárin schuilt het misverstand. Opschalen is namelijk geen kwestie van features toevoegen aan een bestaand proces. Wat écht voor vooruitgang zorgt, is je proces op de schop nemen en een nieuw fundament creëren. Vier uitdagingen illustreren waarom!
De 4 uitdagingen die opschalen in de weg staan
1. Je weet niet precies wat AI voor je oplost
Wat kun je nu eigenlijk met AI-agents? Wat kan de technologie en welke knelpunten los je ermee op? In de kern is dit een leiderschapsvraagstuk. Het is essentieel dat de CEO, CTO en andere C-level executives het eens zijn over wáár AI het verschil maakt. Van daaruit kun je gericht initiatieven uitrollen die daadwerkelijk waarde toevoegen aan de organisatie. Denk je hier niet éérst over na op leiderschapsniveau, dan loop je het risico dat je met losse use cases fantastische oplossingen maakt voor problemen die je eigenlijk niet hoeft op te lossen.
2. Je processen zijn nog niet AI-first
In retail zit de winst in het proces van a tot z: je koopt iets in, je verscheept het, je verkoopt het. Zolang je AI ergens in dat proces ‘schuift’, verandert er weinig. Je wilt af van de vraag die de meeste organisaties momenteel nog stellen: ‘Hoe maken we onze bestaande processen goedkoper met AI?’ In plaats daarvan is het belangrijk om je af te vragen: ‘Bij welke handelingen voegt de mens echt waarde toe en wat kan AI zelfstandig afhandelen?’
In dat kader is het belangrijk om een AI-agent niet te beschouwen als een tool die een kleine stap van een bestaand proces makkelijker maakt voor een teamlid. Een agent die bijvoorbeeld pricing of de voorraad zelfstandig bijstuurt, is een teamlid dat je een plek geeft in je organisatie.
3. Je data is er, maar ‘bruikbaar’ is anders
Retailorganisaties die weten hoe hun data is opgebouwd, kunnen er waarde uit halen. Meet jij in je winkel welke merken iemand altijd als eerste pakt? Of welke producten van het bovenste of onderste schap gaan? Dan kun je dat met AI analyseren en er voorspellingen op baseren. Het probleem: volgens The Thinking Company heeft slechts een klein deel van omnichannel retailers een unified data layer die AI-modellen in real time kan voeden. De rest heeft data in overvloed, maar kan er niets mee op schaal. Zo ontstaan datasilo’s die agentic AI blokkeren.
4. Er kunnen compliance-risico’s ontstaan die je niet direct ziet
Wanneer je AI gebruikt, kunnen gegevens worden verwerkt door externe leveranciers, waaronder Amerikaanse technologiebedrijven. Dat is niet automatisch verboden, maar je moet wel weten welke gegevens worden gedeeld, waar deze worden verwerkt en welke juridische afspraken en waarborgen zijn geregeld. Bij persoonsgegevens gelden hiervoor onder meer de AVG-regels voor internationale gegevensdoorgifte. Dat speelt ook binnen bestaande bedrijfsomgevingen. Zo zijn sinds 24 juli 2026 modellen die rechtstreeks door OpenAI worden beheerd standaard beschikbaar voor daarvoor in aanmerking komende Microsoft 365-omgevingen, tenzij een beheerder de instellingen aanpast. In een eerder blog leggen we uit wat deze wijziging betekent voor organisaties die Microsoft 365 Copilot gebruiken en welke instellingen zij moeten controleren.
Naar verwachting wordt vanaf 2 augustus 2026 een groot deel van de verplichtingen uit de EU AI Act van toepassing. Welke regels precies gelden, hangt af van de manier waarop je AI inzet en het risico dat daarbij hoort. Overtredingen van de AI Act, de AVG of het consumentenrecht kunnen leiden tot hoge boetes.
Voor retailers is dit bijvoorbeeld relevant bij klantprofilering en gepersonaliseerde prijzen. Wanneer een online prijs op basis van geautomatiseerde besluitvorming voor een individuele consument wordt gepersonaliseerd, moet die consument daarover duidelijk worden geïnformeerd. Organisaties moeten daarom inzicht hebben in welke gegevens en algoritmen zij gebruiken en kunnen onderbouwen dat hun toepassing aan de relevante wetgeving voldoet.
Vier uitdagingen, één oplossing: leg je fundament
Misschien lijkt het alsof de besproken uitdagingen weinig met elkaar te maken hebben. Maar in de praktijk wijzen ze allemaal op hetzelfde onderliggende probleem: een fundament dat nog niet AI-ready is. Breng dát op orde (met data governance voorop) en je lost ze alle vier op.
Betekent dit dat je alles in één keer moet aanpakken? Absoluut niet. Identificeer eerst de kritieke data-assets voor je belangrijkste AI-initiatief. Wijs data stewards aan voor die domeinen en verbeter de datakwaliteit voor één high-impact use case. Zo bewijs je de waarde van governance en creëer je de ruimte om verder te schalen. En dat brengt je stap voor stap bij de toekomstbestendige AI-first retailorganisatie die je wilt zijn.