Скрита мощност: 100+ GW и урокът за AI в търговията

100+ гигавата „скрита“ мощност в електрическата мрежа звучи като научна фантастика. А всъщност е много прозаично: капацитет има, но е разпилян, неравномерно натоварен и труден за виждане в реално време. Именно върху това стъпва Gridcare — компания, която според публичната информация е набрала $13.3 млн. за платформа, намираща недоизползван капацитет в мрежата и помагаща той да се използва по-умно.

Тази история е полезна далеч отвъд енергетиката. Защото моделът е същият, който виждам постоянно в търговията и електронната търговия: ресурси има, но са „скрити“ в процеси, данни и отдели. AI не е магия. Той е най-добрият инструмент, който имаме в момента, за да открие, измери и пренасочи тази скрита мощност — било то в електрическата мрежа, в склада, в рекламния бюджет или в customer support.

Това е част от серията „Изкуствен интелект в енергетиката и устойчивото развитие“, където гледаме на AI не като на „джаджа“, а като на практичен метод за прогнозиране на потреблението, интеграция на възобновяеми източници и повишаване на енергийната ефективност — и как тези принципи директно се пренасят в ритейла.

Какво означава „скрит капацитет“ в мрежата (и защо 100+ GW е правдоподобно)

Скрит капацитет означава: има физическа инфраструктура (подстанции, трансформатори, линии), която по документи е „пълна“ или „рискова“, но на практика има периоди и места, където натоварването е по-ниско, прогнозите са консервативни или данните са непълни. Резултатът е познат: нови консуматори (като data centers) чакат присъединяване, въпреки че в системата има резерви.

Защо се получава така?

• Пиковете диктуват правилата. Мрежата се оразмерява за най-лошия сценарий, а не за средното.
• Липсва достатъчно granular данни. На много места наблюдението е на ниво „средно за 15 минути“ или дори по-рядко.
• Ограниченията са локални. Може да има излишък на едно място и дефицит на друго.
• Инженерен консерватизъм + регулации. По-добре да откажеш, отколкото да поемеш риск.

Тук идва логиката на Gridcare: данни + модели = видимост. Ако платформата успява да покаже къде има недоизползван капацитет и при какви условия може да се използва, тя реално „отключва“ инфраструктура без да се строи веднага нова.

Запомнящо се правило: Когато не можеш да измериш натоварването детайлно, ще надцениш риска — и ще подцениш капацитета.

Data centers, AI и електронна търговия: една и съща зависимост

Истината е проста: електронната търговия вече работи върху data centers. Персонализация, търсене в каталога, препоръки, антифрод, оптимизация на цени, чатботове, анализ на търсенето — всички тези системи или са AI, или стават AI. А AI означава повече изчисления, което означава повече електричество.

Към края на 2025 г. натискът върху енергийния капацитет около големите технологични хъбове е реален бизнес риск. Не само за „хиперскейлърите“, а и за:

• ритейлъри, които мигрират към по-тежки AI модели;
• логистични оператори с автоматизация и роботика;
• маркетинг екипи, които залагат на генеративни креативи и тестове в голям мащаб.

Това прави темата за оптимизация на енергийната ефективност и управление на натоварването практична, не идеологическа. Ако инфраструктурата е bottleneck, печели този, който може да работи по-умно с наличното.

Паралелът: вашият бизнес също има „100+ GW скрит капацитет“

В ритейла „скритият капацитет“ рядко е физически. Обикновено е:

• скрити маржове (не се виждат по канал/кампания/клиент);
• скрити запаси (съществуват, но са „неоткриваеми“ за обещания срок);
• скрити проблеми в обслужването (повтарящи се причини за контакт);
• скрито търсене (клиенти търсят, но не намират);
• скрит ROAS (харчим добре, но не знаем защо — и не можем да повторим).

AI платформите за търговия работят по същия принцип като платформите за мрежата:

1. събират разпокъсани данни;
2. нормализират ги (единици, дефиниции, идентификатори);
3. строят прогностични модели;
4. препоръчват действия (и следят ефекта).

„Недоизползван капацитет“ в e-commerce — конкретни примери

Ето къде най-често виждам реални резерви:

• Склад и изпълнение на поръчки: смени, зони, маршрути за picking — има часове с празен капацитет и часове с хаос.
• Асортимент: SKU-та, които „задръстват“ склад, но не носят достатъчно принос.
• Промо календар: промоции се планират по навик, вместо по прогноза за търсене и наличност.
• Поддръжка: голям процент тикети са повторяеми и решими с по-добра самообслужваща база или автоматизация.
• Маркетинг: бюджети се разпределят по канали, вместо по инкрементален принос.

Това не се оправя с още един dashboard. Оправя се с модели, които хващат взаимовръзките (като сезонност, лаг на доставки, влияние на цена върху конверсия и върху върнатите поръчки) и ги превръщат в решения.

Как AI „намира“ скрит капацитет: практичен модел в 4 слоя

Ключовият урок от истории като Gridcare е архитектурен, не моден. Ако искате AI да оптимизира, той трябва да има система, върху която да стъпи.

1) Инструментация: събирайте правилните сигнали, не „всичко“

Започнете с 20% от сигналите, които носят 80% стойност. В e-commerce това обикновено са:

• поръчки (време, стойност, марж, канал);
• наличности и inbound (ETA, надеждност на доставчик);
• трафик и конверсия (по сегменти);
• разходи за маркетинг (по кампания/аудитория);
• customer contacts (причини, време за решение).

В енергетиката аналогът е телеметрия и натоварване по възли. В търговията — събития и транзакции.

2) Нормализация: дефинициите убиват или спасяват проекта

Най-скъпият проблем е „една и съща дума, различно значение“.

• Какво е наличност — физическа, обещаема, или налична за доставка утре?
• Какво е марж — брутен, приносен, след логистика и върнати пратки?
• Какво е нов клиент — по канал или глобално?

AI модел върху лоши дефиниции не е AI. Това е автоматизирана грешка.

3) Прогнозиране: от средни стойности към вероятности

Най-полезните модели в устойчивия ритейл са тези, които дават разпределение, не една цифра:

• прогноза за търсене по SKU/регион с доверителен интервал;
• вероятност за out-of-stock при планирана промоция;
• очаквано време за доставка с риск от закъснение;
• вероятност клиент да върне поръчката (и защо).

Това е директен паралел с мрежата: не „има/няма капацитет“, а при какъв риск и при кои условия.

4) Оптимизация и контрол: решения, които могат да се изпълнят

Много AI проекти умират тук. Препоръките са „умни“, но неизпълними.

Работещият подход:

• поставете 1-2 KPI (например on-time delivery и contribution margin);
• дефинирайте ограничения (складов капацитет, договорени SLA, бюджет);
• пуснете AI да предлага действия, но първо в human-in-the-loop режим;
• измервайте ефекта с контролни групи (A/B или гео-сплит).

Защо това е тема за устойчиво развитие (не само за ефективност)

Оптимизацията на скрит капацитет е най-бързият път към устойчивост, защото не изисква веднага нови активи.

В енергетиката това означава:

• по-малко нужда от спешни инфраструктурни разширения;
• по-добра интеграция на възобновяеми източници чрез по-точно управление на натоварването;
• по-ниски системни загуби и по-малко „презастраховане“.

В търговията и електронната търговия означава:

• по-малко излишни доставки и експресни пренасочвания;
• по-малко върнати пратки (когато размер/очаквания са по-добре управлявани);
• по-малко бракуван инвентар заради лошо планиране;
• по-реалистични обещания към клиента (по-малко компенсиране и повторни доставки).

Устойчивостта, която работи, е тази, която първо прави операциите по-точни.

Практичен план за 30 дни: „открийте скрития капацитет“ с AI

Ако управлявате e-commerce или ритейл операции и искате бърз старт, ето план, който съм виждал да дава резултат без театър.

Седмица 1: картографирайте ограниченията

• Къде „се къса“ клиентското изживяване: доставка, наличност, поддръжка?
• Кои 3 SKU групи носят най-много оборот и най-много проблеми?
• Кой KPI ви боли най-много през декември (връх на търсенето) и януари (вълна от връщания)?

Седмица 2: направете минимален data слой

• Единен идентификатор за продукт, поръчка, клиент.
• История на наличности + inbound.
• Маркетинг разходи по кампании.

Целта не е перфектен data warehouse. Целта е моделът да има „истина“, с която да работи.

Седмица 3: първи модели с бизнес смисъл

Изберете един от следните use cases:

1. прогноза за търсене + аларми за out-of-stock;
2. оптимизация на промо календар спрямо наличност;
3. класификация на тикети и автоматични отговори за топ 10 причини;
4. антифрод с намаляване на false positives.

Седмица 4: внедрете управление, не „демо“

• дневен ритъм: 15 минути преглед на препоръки;
• една таблица „решение → очакван ефект → реален ефект“;
• правило: ако моделът греши, коригирате данните и дефинициите, не го „забранявате“.

Често задавани въпроси (в стил „People Also Ask“)

AI оптимизацията винаги ли изисква голям екип по данни?

Не. Изисква дисциплина в дефинициите и ясна цел. Малък екип може да направи много, ако use case-ът е тесен и измерим.

Как да докажа възвръщаемост без да рискувам продажбите?

Започнете с контролни групи: част от каталога, регион или канал. Ако ефектът е реален, той ще се види в сравнение със „стария режим“.

Как това се връзва с енергийна ефективност?

През по-точно планиране: по-малко спешни доставки, по-малко грешни обещания, по-малко върнати пратки и по-добро натоварване на складовите ресурси.

Какво да вземем от Gridcare — и какво да направим още тази седмица

Gridcare не продава „повече ток“. Продава видимост и възможност да използваш това, което вече имаш. Това е и най-здравият начин да мислим за AI в търговията: не като за още един софтуер, а като за метод да намериш и управляваш скрития капацитет в операциите си.

Ако трябва да избера една конкретна стъпка за тази седмица: направете списък с трите ви най-големи ограничения и ги превърнете в измерими хипотези (например „ако намалим out-of-stock за топ 50 SKU с 20%, ще вдигнем приходите без допълнителен рекламен бюджет“). Оттам AI вече има работа.

Следващият логичен въпрос е: къде във вашата организация има „капацитет“, който плащате, но не използвате — и какви данни ви трябват, за да го видите ясно?