Startup-urile românești arată cum se folosește AI serios: în achiziții, plăți, logistică și operațiuni. Iată ce poate aplica rapid orice retailer din România.
De ce AI nu mai e „nice to have” pentru retailul românesc
Doar 8% dintre companiile europene folosesc tehnologii de inteligență artificială, deși 74% au deja un nivel de bază de digitalizare. Asta arată un lucru clar: majoritatea firmelor sunt blocate pe „digital simplu” și întârzie să intre în liga în care se joacă diferența reală de profit – automatizare și AI.
În seria „Implementarea AI în Business: Ghid complet pentru companii din România”, postarea asta pune lupa pe retail: cum folosesc startup-urile locale AI în 2025 și ce poate copia rapid un retailer – fie el lanț național, magazin online sau jucător omnichannel.
Vom porni de la câteva știri de săptămâna asta din ecosistemul românesc (Pryzm, MerchantPro, 24pay, Cargus, Packeta, Devhd/ServiceNow, BCR Leasing) și le transformăm în lecții concrete pentru retail: personalizare, eficiență operațională și experiențe fluent-digitale pentru clienți.
Pryzm și lecția: AI pentru achiziții, nu doar pentru marketing
Pryzm, startup cofondat de românul David Istrati, a ridicat 12,2 milioane de dolari de la unul dintre cele mai puternice fonduri din lume, Andreessen Horowitz. Produsul lor: AI care optimizează achizițiile publice în SUA, pe o piață hiper-reglementată și foarte complexă.
Ce legătură are asta cu retailul din România?
Răspuns direct: dacă AI poate optimiza achiziții de stat în SUA, sigur poate optimiza aprovizionarea și stocurile unui lanț de magazine sau eCommerce.
Ce face Pryzm, tradus pe limba retailului
Modelul Pryzm arată așa:
- preia volume mari de date (proceduri, licitații, termene, prețuri)
- extrage tipare și recomandă acțiuni (unde să licitezi, cu ce preț, cum să structurezi oferta)
- reduce munca manuală a oamenilor și riscul de eroare
În retail, același principiu poate fi folosit pentru:
- forecast de cerere pe SKU, magazin, oraș, sezon
- decizii de aprovizionare: cantități, furnizori, termene
- optimizare de preț în funcție de stoc, concurență și comportamentul clientului
„AI nu e doar chatbot. Este un motor de decizie care poate sta în spatele fiecărei comenzi de marfă și fiecărui preț de raft.”
Cum poate arăta un flux AI de achiziții într-un lanț de retail
Un flux simplificat, inspirat de logica Pryzm:
- Colectare date: vânzări istorice, campanii, sezonalitate, stocuri, lead time furnizori.
- Model AI de forecast: învață tiparele de consum – de exemplu, că în weekend cererea crește cu 40% pe anumite categorii, iar în perioade de salarii vânzările urcă pe alte segmente.
- Recomandări de comenzi: sistemul propune comenzi per magazin/warehouse, cu alerte pentru produse critice.
- Simulări: „Ce se întâmplă dacă cresc prețul la acest produs cu 5%?” sau „Dacă reduc stocul de siguranță cu 20%?”.
- Monitorizare continuă: modelul învață din abateri și se ajustează.
Retailerii care copiază această logică au mai puține rupturi de stoc, mai puțin capital blocat și marje mai bune. Și nu, nu ai nevoie de un buget de Silicon Valley: poți începe cu un pilot pe o categorie și un singur depozit.
Chatbotul care și încasează banii: exemplul MerchantPro & NETOPIA
MerchantPro și NETOPIA au lansat AI Checkout cu One Click Payment: un chatbot cu AI care nu doar răspunde la întrebări, ci poate finaliza plata direct în conversație, dacă există card tokenizat.
Asta e o schimbare de paradigmă pentru retailul online românesc: chatbotul nu mai este „asistentul simpatic de la colțul ecranului”, ci devine agent de vânzări și de încasare.
De ce contează asta pentru retail
Trei efecte concrete pentru magazine online:
- Conversii mai mari: clientul nu mai sare dintr-o pagină în alta. Primește recomandare, apasă „cumpără”, confirmă și plata e gata în aceeași fereastră de chat.
- Coșuri abandonate mai puține: chatbotul poate trimite reminder, poate oferi răspunsuri rapide și chiar mici stimulente („mai ai nevoie doar de 10 lei pentru livrare gratuită”).
- Suport 24/7 fără a arde echipa de customer care.
Dacă ai un magazin online și azi folosești doar un chatbot static (FAQ, status comenzi), ești deja în urmă. Standardul nou e agent AI care știe catalogul de produse, politica de retur, programul de livrare și poate iniția + finaliza comanda.
Cum poți implementa un flux similar în retailul tău
Nu trebuie să fii pe MerchantPro ca să te inspiri:
- începe cu un chatbot AI conectat la catalogul tău de produse, FAQ și status de comandă
- adaugă treptat integrarea cu sistemul de plăți (one click payment, wallet, card salvat)
- monitorizează: întrebările frecvente, blocajele, momentele în care utilizatorul abandonează conversația
Un principiu pe care l-am văzut funcționând bine:
„Automatizează întâi ce e repetitiv și agasant pentru echipă, apoi ce e valoros pentru client.”
În retail, AI-ul conversațional este una dintre cele mai rapide modalități de personalizare a experienței – clientul nu mai caută prin meniuri, ci spune direct ce vrea.
24pay, Cargus, Packeta: clientul vrea simplitate, nu tehnologie
Aplicația 24pay a trecut de 3 milioane de descărcări, cu peste 16,7 milioane de plăți în 2024 și o creștere de aproape 30% față de anul precedent. Cargus își extinde accelerat rețeaua SHIP & GO în peste 150 de magazine Carrefour (și până la 450 în 2026). Packeta raportează vârf de comenzi pe 12 noiembrie, cu un volum mai mare cu 70% față de 2024.
Ce spun toate astea despre AI în retail?
Că nu câștigă cine are tehnologia cea mai sofisticată, ci cine face viața clientului mai simplă.
Trei tendințe clare pentru retailul românesc
- Mobile-first și „one tap”
24pay arată că utilizatorii s-au obișnuit să plătească transportul, parcarea sau alte servicii în câteva secunde. În retail, asta înseamnă:- plăți rapide în aplicația de loialitate
- ofertele personalizate direct în wallet, nu în newsletter uitat
-
Out-of-home ca normă, nu excepție
Parteneriatul Cargus – Carrefour și rețeaua de puncte pick-up/locker reprezintă o infrastructură perfectă pentru AI de optimizare a livrărilor:- predicții de flux pe puncte pick-up
- recomandări dinamice pentru clienți: „cel mai rapid punct pentru tine este X, estimat Y ore”
-
Logistică inteligentă în perioada de vârf
Vârful de comenzi cu o lună mai devreme (12 noiembrie) față de anul trecut arată că obiceiurile de cumpărare se schimbă. Un retailer care nu are modele de forecast riscă:- colete blocate în depozit
- stocuri insuficiente pe produse-vedetă
- costuri suplimentare cu transportul de urgență
Cum folosești AI pentru o experiență fluentă client–magazin–livrare
Câteva scenarii aplicabile imediat:
- Recomandări de livrare personalizate în checkout, bazate pe istoricul clientului și aglomerația punctelor de ridicare.
- Segmentarea clienților în funcție de preferința de livrare (locker, punct partener, curier) și adaptarea ofertelor.
- Monitorizare în timp real a promisiunilor de livrare și notificări proactive generate de AI atunci când apar întârzieri probabile.
Retailul care folosește AI astfel nu mai vede logistica ca pe un „cost inevitabil”, ci ca pe un diferentiator de experiență.
Devhd & ServiceNow: ce înseamnă „workplace AI” pentru retail
Devhd (companie românească specializată în ServiceNow) și exccon AG au implementat o soluție de Workplace Service Delivery pentru un client financiar cu peste 40.000 de angajați, obținând 80% rată de adopție în prima lună.
Deși pare o știre de „corporate IT”, pentru retail înseamnă ceva foarte concret:
dacă poți automatiza cereri interne și fluxuri de suport pentru zeci de mii de oameni, poți face același lucru cu rețeaua ta de magazine și depozite.
Unde poate ajuta AI în operațiunile interne de retail
- Ticketing intern pentru magazine: probleme de POS, rafturi electronice, WiFi, etichete de preț – toate pot fi raportate, triate și prioritizate automat.
- Onboarding rapid pentru angajați noi: AI care răspunde la întrebări de tip „Cum procedez la retur în campania X?” sau „Ce fac dacă nu merge casa de marcat?”
- Planificare și alocare de resurse: modelele AI pot sugera programul optim de personal pe zile și intervale orare, în funcție de trafic.
Cu cât retailerul are mai multe locații și mai multe echipe distribuite, cu atât AI intern (nu doar cel orientat către client) devine mai valoros.
BCR Leasing și finanțarea tehnologiei: cum faci saltul mai repede
BCR Leasing a depășit 1 miliard de euro portofoliu de finanțări, iar 30,5% din acest portofoliu (310 milioane EUR) merge către echipamente cu tehnologii de ultimă generație.
Mesajul pentru retail e simplu: nu mai există scuză „nu avem buget pentru tehnologie”, există modele clare de finanțare pentru:
- echipamente smart de magazin
- infrastructură hardware pentru soluții AI
- modernizarea depozitelor și a rețelelor de transport
Combinat cu fonduri și programe de tip Fortis sau alte linii din CEE, fereastra de oportunitate pentru retailerii care vor să intre serios pe AI în 2026–2027 este deschisă.
Cum începi, concret, cu AI în retailul tău (în 3 pași simpli)
Realitatea e mai simplă decât pare: nu trebuie să copiezi tot ce fac startup-urile într-un singur an. Dar poți să-ți construiești un roadmap de 12–18 luni inspirat din exemplele de mai sus.
1. Începe cu clientul (front-end AI)
- implementează un chatbot conversațional conectat la catalog, contul de client și statusul comenzilor
- activează one click payment oriunde se poate (site, aplicație, chat)
- folosește AI pentru recomandări de produse și oferte personalizate în funcție de comportament, nu doar de demografie
2. Continuă cu operațiunile (back-end AI)
- build un pilot de forecast și achiziții pe o categorie de produse – inspirat de logica Pryzm
- începe cu optimizare de livrare și pick-up: predicții de volum, recomandări de puncte de ridicare, alerte de congestie
- automatizează ticketing-ul intern în magazine și depozite folosind AI pentru triere și soluționare
3. Gândește finanțarea ca parte a proiectului, nu ca problemă paralelă
- mapează investițiile pe 2–3 ani (software, hardware, training)
- evaluează opțiuni de leasing pentru echipamente și infrastructură
- caută programe și fonduri dedicate transformării digitale și AI în CEE
De ce 2026 poate fi anul în care retailul românesc schimbă liga
În 2025 vedem deja: startup-uri românești finanțate puternic pentru AI (Pryzm), soluții de plată agentică în eCommerce (MerchantPro & NETOPIA), aplicații mobile masiv adoptate (24pay), rețele out-of-home integrate cu retailul modern (Cargus – Carrefour), volume record în eCommerce (Packeta), digitalizare internă la scară mare (Devhd/ServiceNow) și finanțare disponibilă pentru tehnologie (BCR Leasing).
Nu lipsește tehnologia. Nu lipsesc banii. De fapt, lipsește doar decizia clară a retailerului: „Intrăm serios pe AI și personalizare sau rămânem în zona de confort?”
Dacă faci parte dintr-o companie de retail din România și vrei să folosești AI nu doar ca buzzword, ci ca motor de profit și experiență personalizată, acum e momentul să desenezi planul. Seria „Implementarea AI în Business” îți va acoperi, pas cu pas, componenta tehnică, organizațională și financiară.
Întrebarea de final nu e „dacă” vei folosi AI în retail, ci cât de repede și pe ce vrei să ai control: pe preț, pe stocuri sau pe relația cu clientul. Ideal, pe toate trei.