AI-agents kunnen retailteams tot 40% tijdwinst opleveren
Waarom liep die promotie niet zoals verwacht? Waarom zit je plots zonder voorraad? En waarom presteert een categorie in de ene regio duidelijk beter dan in de andere? Voor veel inkopers en category managers begint zo’n analyse vandaag nog altijd met een hoop dashboards, Excelbestanden en data uit verschillende systemen. McKinsey ziet daarin precies de reden waarom agentic AI zo relevant kan worden voor retail. Niet omdat het nog meer inzichten produceert, maar omdat het veel sneller bruikbare aanbevelingen op tafel legt.
Retail uiterst geschikt
Volgens McKinsey is retail een van de sectoren die het best geplaatst is om voordeel te halen uit agentic AI. De sector draait op grote hoeveelheden data, vraagt constant beslissingen over prijs, promoties en assortiment, en bevat veel repetitieve workflows. De potentiële winst is groot: retail merchants zouden tot 40 procent van hun tijd kunnen terugwinnen door manuele en repetitieve taken over te laten aan AI en die tijd te gebruiken voor strategischer werk.
Sneller, flexibeler, gerichter
Dat verschil kan erg tastbaar zijn. Inkopers en category managers moeten vaak op maandagochtend door dashboard na dashboard gaan om te achterhalen wat vorige week fout of net goed liep. Agentic AI kan dat werk overnemen: afwijkingen signaleren, oorzaken samenbrengen en meteen voorstellen formuleren. Denk aan een concurrent die een prijszetting heeft aangepast, een ondermaatse leveranciersdeal of een markt waar de resultaten plots terugvallen. Waar commerciële teams nu veel tijd verliezen aan het zoeken naar problemen, kunnen ze zich dan sneller richten op wat ze ermee doen.
Precies daar zit voor retailers de praktische meerwaarde. Een category manager hoeft dan niet langer eerst zelf vijf systemen te doorploegen om te begrijpen waarom een categorie slabakt. De AI-agent brengt de relevante signalen samen en zet de belangrijkste issues in volgorde van urgentie. McKinsey vergelijkt het met een team van sterke junior category managers dat voortdurend analyses voorbereidt en aanbevelingen aanreikt. Dat maakt die commerciële processen niet alleen sneller, maar ook flexibeler, gerichter en beter afgestemd op wat de retailer echt nodig heeft.
Begin niet met een brede AI-oefening, maar met één concreet businessprobleem
Geen plug-and-playverhaal
De toepassingen zitten volgens McKinsey niet in exotische experimenten, maar net in klassieke commerciële processen die retailers al jaren kennen: prijszetting, promotie-optimalisatie, assortimentskeuzes en leveranciersonderhandelingen. Het verschil is dat AI die processen veel sneller en consistenter kan ondersteunen. Bovendien maakt het taken haalbaar die vroeger bleven liggen omdat de return te klein leek tegenover de tijdsinvestering. Als de kost van analyse daalt, wordt het plots wél interessant om ook kleinere optimalisaties mee te nemen.
Toch waarschuwt McKinsey ook voor oversimplificatie. Agentic AI is geen plug-and-playverhaal en zeker geen louter IT-project. Retailers die waarde willen creëren, moeten volgens het adviesbureau niet starten met de tool, maar met het meest dringende businessprobleem. Voor de ene speler kan dat performance management zijn, voor de andere procurement. Pas wanneer je zo’n use case end-to-end herdenkt, inclusief processen, rollen, vaardigheden en besluitvorming, wordt de impact echt voelbaar.
Rol hertekenen
Retailers moeten AI leren gebruiken, vertrouwen opbouwen en feedback geven op aanbevelingen. McKinsey benadrukt dat menselijke bijsturing cruciaal blijft: agents worden beter naarmate mensen ze begeleiden, corrigeren en trainen. Niets komt perfect uit de doos. Retailers doen er daarom goed aan om interne trekkers te zoeken: mensen in de organisatie die graag experimenteren, collega’s kunnen meenemen en de vertaalslag maken tussen business en technologie.
De kernboodschap is helder: agentic AI zal inkopers en category managers niet vervangen, maar hun rol wel hertekenen. Minder tijd verliezen aan het opsporen van problemen, meer tijd besteden aan keuzes die de business vooruithelpen: daarin zit volgens McKinsey de echte doorbraak.
Kaderstuk: aan de slag met AI-agents
Begin niet met een brede AI-oefening, maar met één concreet businessprobleem.
Kies een proces waar veel tijd verloren gaat, zoals performance management, prijszetting of leveranciersoverleg.
Zorg dat medewerkers zelf met AI leren werken in plaats van alles bij IT of data-afdelingen te leggen.
Gebruik AI niet om nóg meer dashboards te maken, maar om sneller te zien waar actie nodig is.
Voorzie voldoende begeleiding, training en feedback: AI-agents worden beter naarmate mensen ze actief bijsturen.
