Kunstig intelligens i netthandel i 2025: 7 bruksområder og en komplett guide

Kunden din har nettopp lastet opp et bilde av en kjole de så på Instagram. I løpet av sekunder finner butikken din tre lignende plagg i størrelsen deres, foreslår matchende tilbehør og tilbyr en personlig rabatt. Alt mens du sover.

Dette er ikke science fiction – det skjer nå. Nesten fire av fem bedrifter bruker allerede KI i minst én forretningsfunksjon – fra døgnåpne handleassistenter og lagersystemer til prising, kundeservice og svindelforebygging. Butikker ser høyere konverteringsrater, større gjennomsnittlige ordreverdier og lavere driftskostnader.

Her er det spennende: Du trenger ikke informatikkutdanning eller et enormt budsjett for å komme i gang. Denne guiden dekker de viktigste bruksområdene for kunstig intelligens i netthandel, den reelle påvirkningen de har og nøyaktig hvordan du kan legge til KI i verktøykassen til butikken.

 

Hva er KI i netthandel?

Kunstig intelligens (KI) lar maskiner utføre oppgaver som resonnering, læring, forutsigelse og beslutningstaking – oppgaver som vanligvis krever menneskelig intelligens. I netthandel bruker KI data du allerede samler inn (klikk, kjøp, forsyningskjedeaktivitet) til å ta smarte beslutninger i sanntid.

Shopify-seniorutvikler Alex Pilon påpeker at dette demokratiserer teknologi for ikke-programmerere. "Å senke alternativkostnaden betyr at flere kan delta i økonomien ... KI åpner virkelig døren for alle, uavhengig av teknisk bakgrunn, slik at de kan virkeliggjøre ideene sine."

Den økonomiske påvirkningen er betydelig: De nyeste KI-statistikkene viser at generativ KI alene kan tilføre 240 til 390 milliarder dollar i årlig verdi for forhandlere samtidig som kostnadene reduseres. "Kostnaden for enhver programvareinnsats går i hovedsak mot null," sier Alex. "Hvis du er en Shopify-forhandler, kan du redesigne nettstedet ditt for valentinsdagen og tilbakestille det dagen etter. Det som virket absurd for bare noen år siden, ville nå virke normalt."

Med KI kan netthandelsteamene dine:

• skrive produktbeskrivelser og generere bilder som matcher merkevarebyggingen din
• anbefale riktige produkter til hver kunde for å øke gjennomsnittlig ordreverdi (Average Order Value / AOV)
• forutsi etterspørsel og administrere lager for å unngå utsolgte varer eller overlagring
• oppdage og stoppe svindelforsøk i sanntid

KI-verktøy for netthandel som Shopify Magic kobles direkte til butikkfronten din uten kode. Du kan bruke dem til å starte, administrere og utvikle virksomheten din.

Typer KI-teknologier brukt i netthandel

KI er ikke én teknologi – det er en samling kraftige modeller. Noen av hovedtypene som driver resultater i netthandel, er:

Generativ KI og store språkmodeller (Large Language Models / LLM-er)

LLM-er transformerer rå produktdata til kundevennlig innhold. Her ser du hvordan du kan bruke generativ KI i netthandel:

• Skrive SEO-vennlige produktbeskrivelser på flere språk.
• Drive døgnåpne chatboter som anbefaler produkter og svarer på spørsmål før kjøp. Under Black Friday 2024 så nettforhandlere som brukte KI-chatboter, en 15 % økning i konverteringsrater.
• Generere personlige e-poster, SMS-meldinger og annonsemateriell for kampanjelanseringer.
• Lage livsstils- eller hovedbilder for produktsider og sosiale medier.

Generativ KI kan til og med generere unike merkenavnforslag for virksomheten din. Åpne Shopifys KI-drevne bedriftsnavngenerator og skriv inn noen ord som beskriver forretningsideen, produktet eller bransjen din:

Klikk på "Kom i gang!", så ser du en liste over merkenavnforslag basert på det du har skrevet inn:

Forfin innspillet ditt eller legg til flere detaljer for å få mer spesifikke forslag tilpasset ideen din.

Les mer: KI for småbedrifter: Anvendelser, fordeler og risikoer

Datasyn og visuelt søk

Datasyn hjelper maskiner med å tolke innholdet i bilder og videoer. Kunder kan laste opp bilder og umiddelbart finne lignende produkter, noe som øker antall produkter lagt i handlekurv og reduserer behovet for kundestøtte.

Detaljhandelsteam bruker samme teknologi til å fange opp bildefeil eller skadede returer før de når lageret.

💡Pro Tips: Installer KI-verktøy som ViSenze eller Snap Search i Shopify-butikken din for å aktivere visuell søkefunksjon for kundene dine.

Prediktiv analyse og maskinlæring

Prediktive modeller bruker sanntidsdata som nettstedstrafikk, kampanjer, vær og sosiale medietrender til å veilede daglige beslutninger. Dette hjelper deg med å unngå utsolgt eller overlagring – seks av ti detaljhandelskjøpere sier KI allerede har forbedret nøyaktigheten i etterspørselsprognoser. Det øker også kontantstrømmen ved å justere leverandørgjeld og kundefordringer basert på data, og frigjør opptil 30 % av arbeidskapitalen i løpet av uker.

"KI-systemet vårt oppdaget virale TikTok-trender og uvanlige værmønstre som regneark ikke klarte å identifisere," sier Daniel Lewis, administrerende direktør i LegalOn. "Systemet forutså korrekt en 47 % økning i etterspørselen etter linkjoler, noe som førte til at vi omdirigerte lager fra regioner med overskudd før trenden toppet seg. Vi unngikk 2 millioner dollar i dødt lager og opplevde 32 % færre tapte salg relatert til utsolgte varer."

Fordeler ved å bruke KI i netthandel

Her ser du hovedfordelene ved å implementere KI i netthandel:

Økt salg

KI skaper en mer effektiv salgsprosess ved å samle og analysere kundedata for å personalisere salgstrakten din. Med mer data kan du nå riktige prospekter med riktig budskap til riktig tid.

Den franske leveringstjenesten Chronopost så en 85 % økning i salg etter å ha brukt KI-drevne kampanjer under høytidssesongen 2022.

Bedre og mer personlig kundeservice

KI analyserer kundetilbakemeldinger og stordata fra flere berøringspunkter for å måle kundeinteraksjoner. Du kan bruke disse dataene til å levere en sømløs flerkanals kundeopplevelse.

Å samle kundedata hjelper deg med å identifisere kundepreferanser slik at du kan lage tilpassede tilbud som oppmuntrer til kjøp. Merker som Ruti har implementert virtuelle salgsassistenter, noe som fører til høyere konverteringsrater og gjennomsnittlige ordreverdier.

Omfordeling av tid og ressurser

KI automatiserer oppgaver og prosesser som e-post, ordreoppfyllelse, kundeservice og betalingsbehandling. Automatisering hjelper deg med å redusere lønnskostnader og forbedre operasjonell effektivitet slik at du kan bruke mindre tid på vedlikehold og mer tid på innovasjon.

McKinsey rapporterer at biofarmabedrifter som implementerte KI så en 15 % økning i prognosenøyaktighet og en 20 % til 30 % nedgang i arbeidsbelastning for planleggere.

Slik bruker du KI i netthandel: 7 anvendelser og bruksområder

1. Personaliserte produktanbefalinger
2. Samtalehandel og KI-assistenter
3. Svindeloppdagelse og forebygging
4. Prediktiv lagerstyring
5. Dynamisk prising og inntektsoptimalisering
6. Kundebevaring og livstidsverdiprediksjon
7. Generativ KI for innholdsproduksjon

Du kan bruke KI på tvers av alle deler av netthandelsoperasjonene dine – fra å hjelpe kunder med å finne produkter til å optimalisere priser. Her er syv bruksområder:

1. Personaliserte produktanbefalinger

KI-anbefalingssystemer analyserer kunders handlekurver, tidligere kjøp og nettleserhistorikk for å foreslå produkter de mest sannsynlig vil kjøpe neste gang.

Disse systemene bruker naturlig språkbehandling (Natural Language Processing / NLP) for å forstå hvordan kunder beskriver produkter og datasyn for å matche bilder med ønskede varer. KI-drevne funksjoner som "Folk kjøpte også" eller "Kunder så også på" foreslår komplementære produkter basert på størrelse, farge, form, stoff og merke.

Slik vises KI-baserte produktanbefalinger i Gymsharks "Folk kjøpte også"-karusell på kassesiden:

Her er spesifikke måter å målrette kunder med personaliserte anbefalinger:

Bruksområde	Slik vises det i butikken	Slik hjelper det deg
Krysssalg-blokker på produktsider	"Passer godt med..."-seksjoner (f.eks. telefonveske + skjermbeskytter)	Øker handlekurvstørrelsen med minimal skjermplass
Hjemmesidekaruseller	Dynamiske produktruller tilpasset hver besøkendes nettleserhistorikk	Øker engasjement og reduserer avhopp
Omrangering av produktsøk	Resultater omorganiseres basert på størrelses-, pris- og fargepreferanser når noen søker "løpesko"	Forbedrer søk-til-handlekurv-andelen
E-post/SMS-oppfølging	Sender relaterte produkter (f.eks. kontorutstyr) etter besøk, med lokalisert prising	Oppmuntrer til rettidig krysssalg med høy margin
Kassepakking	Foreslår et lite tillegg (f.eks. linsesett til solbriller) som sendes med samme pakke	Legger til inntekt uten å bremse kassen

 

Les mer: Slik driver netthandelsproduktanbefalinger salg

2. Samtalehandel og KI-assistenter

KI-chatboter og virtuelle assistenter fungerer som kundeservicerepresentanter for netthandelvirksomheten. Ved å bruke naturspråkbehandling (Natural Language Processing / NLP), generativ KI og sanntidsbutikkdata hilser chatboter på besøkende, anbefaler produkter, starter bestillinger og svarer på spørsmål etter kjøp, som "Hvor er pakken min?"

Disse samtale-KI-verktøyene øker også bunnlinjen. Å implementere KI-stemme- og chatteagenter i kontaktsentre kan kutte kostnad per samtale med nesten 50 %. En McKinsey-studie fant at generative KI-assistenter hjalp agenter med å løse 14 % flere saker per time og reduserte behandlingstiden med 9 %.

Du kan bruke chatboter og virtuelle assistenter til:

• Håndtere effektive kundeinteraksjoner: Chatboter behandler enkle transaksjoner, tar bestillinger og gir personaliserte tilbud. Dette gjør det enklere å håndtere høye forespørselsvolumer på tvers av flere salgssystemer (Point of Sale / POS)-kanaler—fysiske butikker, nettbutikker og mobilapper.
• Samle kundedata: Chatboter samler informasjon som størrelsespreferanser og forespørselsgrunner. Bruk disse dataene til å veilede produktutviklingsstrategibeslutninger og forbedre kundeservice.
• Forbedre kasseopplevelsen: Integrer en chatbot i kassesiden slik at kunder kan spørre om produktdetaljer, lagernivåer for populære varer og fraktinformasjon uten å forlate handlekurven.
• Gi døgnåpen kundeservice: KI-assistenter svarer umiddelbart døgnet rundt, og frigjør live-agentene dine til å håndtere komplekse saker.

Sett opp Shopify Inbox i butikken for å støtte kunder gjennom live chat og øke inntektene uten å øke bemanningen.

"Shopify Inbox er et kraftig verktøy," sier Rennie Wood, grunnlegger av Wood Wood Toys. "Det hjelper meg med å redde salg etter å ha brukt tid, penger og energi på å få kunden til det punktet. Det gir enorm avkastning."

Les casestudien: Slik bruker Wood Toys bruker Shopify Inbox til å skille seg ut og vinne salg 

3. Svindeloppdagelse og forebygging

Du kan bruke KI til å oppdage og forhindre svindel ved å analysere data, oppdage anomalier og overvåke transaksjoner i sanntid. Teknologien identifiserer uvanlige mønstre—som høyverdige overføringer, flere transaksjoner i løpet av minutter eller kjøp fra ukjente steder—og flagger dem for undersøkelse.

Maskinlæring (Machine Learning / ML)-modeller lager brukerprofiler basert på atferdsdata som surfevaner, transaksjonshistorikk og enhetsinformasjon. De sammenligner nåværende atferd med historiske mønstre for å fange svindelaktig atferd.

Hvis for eksempel noen plutselig gjør et stort kjøp fra et ukjent sted, flagger ML-modellen det for svindel hvis det ikke matcher deres typiske atferd.

4. Prediktiv lagerstyring

KI hjelper deg med å administrere lager ved å analysere tidligere salgsdata og forutsi fremtidig etterspørsel. Sanntidsinnsikt fra sensorer og RFID-brikker viser hva som selges, hvor det går og om det kommer fra en butikk eller lager.

Ved å bruke KI-etterspørselsplanleggingsverktøy kan du redusere lageret med 20 % til 30 % uten å skade 

servicenivåene. Dette frigjør betydelig arbeidskapital du kan bruke til forretningsvekst.

Du kan også bruke KI til å automatisere påfylling ved å synkronisere med leverandører for å utløse rettidige bestillinger. Dette forutsier fraktforsinkelser og holder både teamet ditt og kundene informert.

Her er noen spesifikke netthandelsbruksområder for KI-drevet lagerstyring:

Bruksområde	Slik fungerer det	Slik hjelper det deg
Automatiserte justeringer av sikkerhetslager	Øker automatisk sikkerhetslageret under salg eller kampanjeperioder og senker det under rolige perioder	Frigjør kontanter uten å skade lagertilgjengelighet
Dynamiske påfyllingsutløsere	Sender automatisk innkjøpsordrer når lagernivåene faller under terskelen	Unngår utsolgte varer og kostbare forsendelser i siste liten
Butikk-til-butikk overføringsforslag	Anbefaler å flytte lager mellom butikker basert på etterspørsel	Flytter varer som selger tregt, og reduserer prisnedsettelser
Smart bytte av fraktmodus	Oppdager fraktforsinkelser og omdirigerer nøkkelprodukter for raskere levering	Holder leveringsløfter og øker kundetilfredshet
Returprognoser	Forutsier returer og justerer fremtidige bestillinger	Reduserer avfall og kostnader knyttet til returlogistikk

 

Automatiser lagerstyring, svindelforebygging og arbeidsflyter for ordrehåndtering ved å bruke Shopify Flow. Du kan også legge til en tredjeparts prognoseapp eller din egen maskinlæringsmodell for å forbedre nøyaktigheten.

"Vanlig lagerstyring innebærer manuelt arbeid, men ved å sette opp Flow kan vi spare enormt med tid og eliminere 

menneskelige feil," sier Panos Voulgaris, kreativ strategidirektør (i partnerskap med Cozykids). "Når man håndterer en katalog på 6000 til 8000 produkter, er det utrolig nyttig. Flow gjør det enkelt."

Les casestudien: Cozykids bruker Flow og Launchpad til å automatisere prosessene sine, fjerne menneskelige feil og dramatisk øke effektiviteten.

5. Dynamisk prising og inntektsoptimalisering

I stedet for å manuelt sjekke konkurrentpriser og justere prisene dine, gjør KI-drevne dynamiske prisingsløsninger det automatisk. Disse systemene overvåker sanntidssignaler – nettstedstrafikk, konkurrentpriser, kundeatferd, lagernivåer – og justerer priser for hvert produkt for å maksimere fortjenesten din.

Du kan til og med sette forskjellige prisstrategier på tvers av salgskanaler. Tenk deg at du selger både på nettstedet ditt og på Amazon. Når KI oppdager en kjøpsbølge på Amazon, kan den automatisk senke prisene dine på Amazon for å forbli konkurransedyktig og kapre volum. Prisen på nettstedet ditt forblir den samme for å beskytte marginene.

Her ser du hvordan KI-prising fungerer i praksis:

Bruksområde	Slik fungerer det	Slik hjelper det deg
Konkurrentprismatching	Sjekker konkurrentenes priser hver time og oppdaterer Amazon-oppføringene dine automatisk	Sørger for å vinne Buy Box på Amazon uten å overvåke priser manuelt
Toppbelastningsprising	Øker prisene når det er høy etterspørsel, og senker dem når etterspørselen avtar	Maksimerer fortjeneste uten å selge ut for raskt
Kanalspesifikk prising	Full pris på nettstedet ditt, rabatter på markedsplasser når nødvendig	Optimaliserer fortjenesten på tvers av alle kanaler
Smarte nedsettelser	Tester gradvise rabatter på varer som selger tregt, og stopper når målene er nådd	Tømmer lageret uten at det går på bekostning av marginene
Personlige kassetilbud	Analyserer handlekurvens størrelse, lojalitet og prisfølsomhet for å vise de riktige kupongene	Konverterer nølende kjøpere uten å gi for mye rabatt til stamkunder

 

6. Kundebevaring og livstidsverdiprediksjon

KI kan oppdage hvilke kunder som vil bli værende og hvilke som er i ferd med å forlate uten å kjøpe – før de gjør det.

Den analyserer surfevaner, kjøpsfrekvens, atferd på nettstedet og supportinteraksjoner for å vurdere risikoen for frafall hos hver enkelt kunde og deres fremtidige livstidsverdi. Dette betyr at du kan sende det perfekte tilbudet på nøyaktig riktig tidspunkt.

Her er noen måter du kan bruke KI på for å forbedre kundebevaringen:

• Frafallsvarsler: KI oppdager røde flagg som gjentatt avbrutte handlekurver eller lengre opphold mellom kjøp. Når scoren til en verdifull kunde faller, utløser det lojalitetsfordeler eller målrettede tilbud.
• Smarte mersalg: Ved å bruke prognoser for livstidsverdi og produktpreferanser foreslår KI relevante tillegg, som å tilby en shaker-flaske til de månedlige myseprotein-abonnentene dine.
• Tilbakevinningskampanjer: KI engasjerer på nytt kunder i risikosonen med automatiserte retargeting-meldinger og e-poster, og avslutter det oppsøkende arbeidet når de svarer.

Relatert lesning: 14 strategier for kundebevaring som bidrar til å øke ROI

7. Generativ KI for innholdsproduksjon

Generativ KI kan raskt generere markedsføringsmateriell som produkttekst, bilder, videoer og til og med voice-overs. Du kan også bruke det til å teste om merkevarebudskapet ditt resonerer med målgruppen din.

Nedenfor er noen ideer for å bruke generativ KI til å lage innhold:

Bruksområde	Slik fungerer det	Slik hjelper det deg
Produktbeskrivelser	Skriver beskrivelser i stor skala ved å bruke produktspesifikasjoner, merkevareretningslinjer og målgruppe	Lanserer kataloger raskere og forbedrer SEO
Kampanjetekst	Skriver utkast til e-post, SMS, annonser og produktsidetekst	Forbedrer åpnings- og klikkfrekvenser
Visuelt innhold	Lager livsstilsbilder, bytter fotobakgrunner	Kutter fotografikostnader og lokaliserer bilder
SEO-optimalisering	Skriver metatitler, beskrivelser og Alt text ved å bruke uthentede nøkkelord	Skalerer SEO uten krevende manuelt arbeid

 

☙Pro Tips: Bruk Shopify Magic til å skrive, redigere eller oversette produktbeskrivelser, overskrifter og butikkinnhold direkte i Shopify-dashbordet ditt. Det lærer merkevaretonen din og lager kvalitetstekst på minutter, ikke timer.

"Etter å ha hatt tid til å utforske Shopify Magic, har produktbeskrivelsesgeneratoren imponert meg grundig," sier Drew Davis, grunnlegger av Crippling Hot Sauce.

Implementering av KI i netthandelsvirksomheten din

Start med å se på nåværende ressurser, data og arbeidsflyter. Bestem deretter hva du vil at KI skal oppnå.

Slik kan du nærme deg det:

Vurder KI-beredskapen din

Før du investerer i KI-løsninger, bør du sjekke disse fire områdene:

• Strategisk tilpasning: Du kan identifisere et spesifikt forretningsproblem KI kan løse (som "redusere utsolgte varer med 15 %"). Få klarhet ved å spørre hver interessent: "Hvorfor trenger vi KI?" Alle bør ha et klart, spesifikt svar.
• Datakvalitet: Du trenger minst 12 til 18 måneder med rene, merkede data som dekker bestillinger, nettrafikk og produktkatalogen din. Hvis mindre enn 10 % til 20 % av dataene dine trenger manuell opprydding, er du klar.
• Folk og prosess: Du bør sørge for at du har en produkteier, dataleder, utøvende sponsor og en smidig arbeidsflyt. Du kan teste dette ved å kartlegge en prosess som prising. Hvis den involverer mer enn tre overføringer, er det rom for automatisering.
• Teknisk stack: Du bør bekrefte at netthandelsplattformen din støtter KI-API-er for lager, prising og CRM. Dette gjør det mye enklere å integrere KI-verktøy i systemene dine.

Start med små, rimelige KI-implementeringer

Mange tidlige gevinster kommer fra KI-verktøy som ikke vil sprenge budsjettet:

• Øyeblikkelig tekstskriving: Shopify Magic lar deg skrive eller oversette produktbeskrivelser direkte i Shopify-dashbordet ditt – uten ekstra kostnad.
• Live chat som selger: Ved å slå på Shopify Inbox får du en grunnleggende bot for ofte stilte spørsmål, og du kan deretter legge til generativ KI når du har ekte transkripsjoner å trene på.
• Enkel automatisering: Du kan bruke Shopify Flow til å automatisk merke varer med lavt lager eller sende e-post til leverandører.

Slik måler du ROI på KI-investeringer

Slik sporer du avkastning på KI-investeringen din:

• Velg én målbar KPI (som bruttomargin, reduserte refusjoner eller tillagt inntekt).
• Registrer en baseline (utgangspunkt eller referansenivå for en spesifikk KPI) i minst fire uker før du introduserer KI.
• Kjør en A/B-test (50% av trafikken ser KI-prising, 50% ser manuell prising).
• Spor både oppside og kostnad (app-avgifter + teamtimer).
• Beregn tilbakebetaling: Netto fordel ÷ månedlig kostnad = måneder til break-even. Sikter på mindre enn 12 måneder.

Utfordringer ved bruk av KI i netthandel

Selv om oppsiden er enorm, bør bedrifter være klar over utfordringene og farene ved KI som kan oppstå:

Høye forhånds- og løpende kostnader

KI-implementering krever betydelige forhåndsinvesteringer i programvare og maskinvare. Utover det må du også investere i sterk datainfrastruktur, dyktige fagfolk til å bygge og vedlikeholde KI-systemer, og tredjepartsplattformer eller konsulenter.

Blant de løpende utgiftene er modelloppgraderinger, datalagring og abonnementsavgifter. For mindre bedrifter kan disse kostnadene være en stor hindring for å ta i bruk eller skalere KI.

Datautfordringer

Netthandelsbedrifter møter flere datarelaterte hindringer når de tar i bruk KI:

• Datasiloer og integrasjon: Netthandelsdataene dine er ofte spredt på tvers av CRM-er, ERP-er, nettanalyse og markedsføringsverktøy. Å slå sammen disse dataene til et enkelt, KI-klart system er komplekst og tidkrevende.
• Datakvalitet og styring: KI er avhengig av rene, nøyaktige og konsistente data. Dette krever at du har sterk datapraksis, klar eierskap og tilgangskontroller – alt er vanskelig både å etablere og vedlikeholde.
• Begrenset datavolum og variasjon: Noen KI-modeller trenger massive datasett for å prestere godt. Mindre eller nyere bedrifter har kanskje ikke nok data, eller nok variasjoner, noe som kan gi skjeve resultater eller begrense modellnøyaktigheten.

Teknisk integrasjon og legacy-systemer

Disse tekniske utfordringene kan gjøre KI-adopsjon vanskelig:

• Legacy-systemer: Mange netthandelsbedrifter kjører fortsatt på utdaterte plattformer som ikke er designet for KI. De må oppgradere eksisterende infrastruktur først.
• Interoperabilitetsproblemer: Nye KI-verktøy må fungere smidig med eksisterende systemer som lager, betalinger og markedsføringsautomatisering. Dette krever ofte tilpasset utvikling og kan føre til uventede tekniske problemer.
• Løpende modellhåndtering: KI-modeller trenger konstante oppdateringer – utvikling, testing, distribusjon, overvåking og omlæring. Å håndtere denne livssyklusen (også kjent som MLOps) krever verktøy og ferdigheter mange netthandelsteam mangler.

Talentmangel og kompetansegap

Det handler ikke bare om å ansette en dataforsker. Du trenger et team med ferdigheter innen maskinlæring, datateknikk, KI-etikk og forretningsstrategi.

Denne typen talent er vanskelig å finne og dyrt å rekruttere. Å trene det eksisterende teamet ditt til å forstå og bruke KI-verktøy er også en stor oppgave.

Skjevhet og etiske risikoer

KI kan reflektere eller til og med forsterke skjevheter funnet i historiske data. Dette er spesielt bekymringsfullt innen områder som personalisert prising, produktanbefalinger og svindeloppdagelse.

Å fikse skjevhet krever spesialiserte verktøy, løpende testing og klare etiske retningslinjer – som mange bedrifter fortsatt prøver å finne ut av.

Organisatorisk motstand

KI endrer ofte måten folk jobber på. Noen ansatte kan bekymre seg for å miste jobbene sine eller slite med å tilpasse seg nye verktøy og arbeidsflyter. Dette krever sterk endringsledelse, klar kommunikasjon og praktisk opplæring.

Fremtiden for KI i netthandel

KI blir raskt måten kunder faktisk handler på. I stedet for å bla gjennom uendelige produktsider, snakker de med KI som forstår nøyaktig hva de vil ha. Som Alex uttrykker det, ser vi tiår med endring skje på øyeblikk.

"Vi lever gjennom enestående teknologisk endring. ... All programvareutviklingen vi gjorde de siste 25 årene er nå tilgjengelig ved fingertuppene dine, i sanntid for å løse problemer og øke effektiviteten."

To store trender vil omforme netthandel i årene som kommer:

Autonom handel

Autonom handel betyr handlereiser som kjører seg selv. KI-agenter oppdager etterspørsel, kuraterer produkter, setter priser, svarer på spørsmål og håndterer oppfyllelse – alt uten menneskelig tilsyn. Ifølge Accentures 2025 Front-Runner's Guide to Scaling AI-rapport bruker en tredjedel av bedriftene allerede autonome KI-agenter til å administrere komplette arbeidsflyter.

Alex ser KI-assistenter utjevne markedsføringsarenaen. "KI vil kutte kostnadene for inngang til markedsføring og annonsekampanjer. ..." Å ha en assistent som forstår virksomheten din og hjelper med å designe, utføre og justere strategi er en massiv oppgradering. Med tilgang til forretningsdataene og verktøyene dine blir det en markedsføringsekspert koblet til systemene dine – en superkraft."

Slik ser dette ut i praksis:

1. Auto-påfylling: Kaffeabonnementet ditt fyller seg selv når en smart beholder oppdager at du holder på å gå tom.
2. Stemmedrevet kasse: En stemmeassistent sammenligner størrelser, bruker lojalitetspoengene dine og fullfører betaling – alt gjennom samtale.
3. Håndfri merchandising: En KI pakker nye ankomster, skriver produktbeskrivelser og planlegger innlegg mens du sover.

Verktøy som Shopify Magic og KI Website Builder gjør dette mulig nå. De håndterer rutineoppgaver slik at du kan fokusere på strategi og vekst.

Bærekraftige KI-anvendelser

Etter hvert som KI-modeller blir større og mer sultne på data, krever de også mer energi. Dette bekymrer både regulatorer og miljøbevisste kunder.

Deloittes 2025-teknologiprognose advarer om at det globale strømbehovet i datasentre kan dobles til 1065 terawattimer innen 2030, hovedsakelig for å støtte generativ KI. Det er nesten 4 % av all global strømbruk.

Slik kan du redusere KI-fotavtrykket ditt:

• Tren KI-modeller under lavkarbontimer i skyregionen din.
• Velg mindre, effektive KI-modeller som leverer de fleste fordelene med mindre strøm.
• La KI velge den minste fraktesken for hver bestilling for å kutte avfall og utslipp.

Er KI-netthandel verdt det?

Å ignorere KI vil koste deg mer enn å ta det i bruk. Konkurrentene dine bruker sannsynligvis allerede KI og ser fordelene. Jo lenger du venter, jo lenger bak faller du. Spørsmålet er ikke om du skal starte—det er hvor raskt du kan bevege deg.

Hva du skal gjøre videre

For nybegynnere foreslår Alex å behandle KI som en forretningspartner. "Hvis jeg skulle starte med KI i dag, ville jeg samhandle med det som en tankepartner. ... Still spørsmål, bygg intuisjon, og la det utvide det du tror er mulig."

Her ser du det neste trekket ditt, basert på hvor du er:

• Du har akkurat begynt: Velg ett høyeffektområde og prøv et no-code-verktøy. Bruk Shopify Magic til å skrive produktbeskrivelser eller slå på Shopify Inbox for live chat. Kjør det i en måned og mål resultatene.
• Klar til å skalere: Automatiser repetitive oppgaver ved å bruke plattformens innebygde KI-verktøy eller eksterne apper. Legg til etterspørselsprognoser eller dynamisk prising. Shopify-forhandlere kan bruke Shopify Flow til å automatisere arbeidsflyter.
• Allerede erfaren: Test autonom handel. La KI pakke nye ankomster, A/B-teste prising eller skrive SMS-kampanjer. Spor påvirkningen på marginer og konvertering.