KIROI 总体规划：DIY 行业中的人工智能 (AI)

DIY 行業正面臨一場數位革命，人工智慧 (AI) 可在其中扮演轉型角色。DIY 商店提供各式各樣的產品，從建築材料到工具和園藝用品，同時滿足 DIY 愛好者和專業技工的需求。實施 AI 可以優化流程、提高客戶滿意度以及改善營運效率。然而，在這個產業引進 AI 時，需要克服一些特定的挑戰：

5 主要挑战：

1. 数据整合整合公司內的各種系統和平台，以建立連貫的資料庫，進行人工智慧分析。
2. 库存管理：改善預測和自動化，避免存貨過多或不足。
3. 客户体验个性化利用人工智能创造个性化的优惠和服务。
4. 培训和接纳员工確保所有員工都接受新技術的必要訓練和認可。
5. 道德和法律问题使用人工智能时遵守数据保护法和道德标准。

标准化的人工智能战略为何重要

組織內所有部門的統一 AI 策略對於創造協同效應以及確保所有部門朝著相同目標努力至關重要。這將帶來更好的協調、減少冗餘並最大化 AI 實施的效率。具凝聚力的策略可讓組織做出以資料為導向的決策，提高客戶滿意度，並改善營運效率。

為何 KIROI 策略受到 400 多家公司的高度重視

KIROI 策略提供了在 DIY 業界實施 AI 的全面性、結構性方法。它考慮了從知識轉移到技能開發的所有方面，並確保所有利益相關者 - 決策者、管理者和員工 - 都參與其中並接受培訓。KIROI 策略提倡以合作和可持續的方式引進 AI 技術，以改善整個營運。

DIY 行業的 KIROI 總體規劃

步骤 1：分享知识

傳授有關 AI 的知識是決定性的第一步。在 DIY 業界，所有員工，從倉庫工人到總經理，都必須對 AI 及其潛力有基本的瞭解。應該定期舉辦培訓課程和研討會，解釋人工智能的基本原理和好處。可利用內聯網論壇和電子報來分享相關文章和研究。可以每月出版「AI 更新」通訊，介紹當前的發展和最佳實踐。這樣可以建立共同的理解，並促進對新技術的接受。

步骤 2：探索工具

識別和瞭解正確的 AI 工具至關重要。IT 和創新部門應該評估與家裝產業相關的特定 AI 工具，例如用於庫存管理的預測分析或用於客戶服務的聊天機器人。可以推出試點專案來測試這些工具的有效性。可以與這些技術的供應商一起舉辦研討會和示範，以確保更好的理解和實際應用。

步骤 3：大数据和智能数据

有效運用資料是任何 AI 策略的核心。公司應制定全面的資料策略，包括收集和分析各種來源的資料。這包括銷售資料、客戶資料和供應鏈資訊。引入集中式資料倉庫可實現即時資料分析並改善決策。資料分析師與 IT 團隊應密切合作，以確保資料的高品質，並將正確的資料用於 AI 建模。

步骤 4：文化问题

開放且有利於創新的企業文化是人工智慧成功實作的關鍵。公司應該培養一種支持創新和使用新技術的文化。這可以透過定期舉辦創新比賽來實現，員工可以在比賽中提交有關使用 AI 的想法。應鼓勵員工學習和貢獻新想法。開放的溝通和透明的決策過程有助於減少對 AI 的恐懼和保留。

步骤 5：道德与合规

遵守道德與法律標準至關重要。公司應該針對人工智慧的道德使用制定明確的指引與標準。這包括遵守資料保護法，並確保所有應用程式都符合道德標準。可以成立倫理委員會來監督 AI 的使用，並確保所有活動都符合既定標準。應定期進行倫理與法律方面的訓練，以提高意識。

步骤 6：自己的部门

每個部門都應該找出可以透過 AI 改善的特定任務。這些可以是庫存管理、客戶服務或行銷部門的工作。部門主管應發展小型試驗專案，以測試人工智慧在其領域的可行性與效益。定期的會議和回饋有助於評估這些專案，並在必要時對其進行調整。與 IT 部門密切合作可確保技術需求得到滿足。

步驟 7：其他部門的構想

部門之間交流想法和最佳做法至關重要。應定期組織跨部門會議，分享想法和經驗。可以建立一個內部論壇或平台，讓各部門可以報告他們的 AI 專案，並共同開發解決方案。這樣可以促進合作，並確保成功的方法可以在組織的所有領域實施。

步骤 8：员工技能发展

持續訓練對於保持員工的技能與時俱進是非常重要的。公司應該提供各種訓練機會，例如線上課程、網路研討會和工作坊。與教育機構合作可協助提供員工認證的 AI 課程。應鼓勵員工參加這些課程，並持續擴展他們的知識與技能。

步驟 9：經理的技能發展

管理者在實施 AI 戰略中扮演著決定性的角色。應該制定專門的訓練計畫，著重於 AI 使用的策略層面。高階主管應學習人工智慧如何有助於實現組織目標，以及如何支援其團隊有效使用人工智慧。參與大學的高階主管教育計畫，有助於擴展主管的知識與技能。

科学研究的观点

人工智能為 DIY 商店帶來的機遇

AI 為 DIY 業界提供了優化流程和改善客戶服務的廣泛機會：

• 人工智能支援的需求預測可以更準確地預測需求。這有助於優化倉儲，減少庫存過剩和短缺[4][6]。
• 基于人工智能的个性化产品推荐通过锁定客户并为其提供相关优惠来提高销售额[1][2]。
• 聊天機器人和以人工智能為基礎的虛擬助理可以全天候回答客戶的詢問，從而改善客戶服務[5]。
• 在電腦視覺和感應器的幫助下，可以即時監控貨架的可用性。AI 可辨識貨架上的空隙並通知員工，以便他們快速補貨[6]。

總體而言，人工智能應用有望在建築項目中節省高達 15% 的成本，並提高建築市場的效率和生產力[1][7]。分析師預測，到 2026 年，人工智能在建築產業的年增長率為 35%[1]。

引進人工智能的挑戰

儘管前景可期，但在 DIY 商店實作 AI 時，也有一些障礙需要克服：

• 許多 DIY 商店尚未具備整合 AI 應用程式所需的技術基礎架構與 IT 系統。這裡首先需要投資[3][8]。
• 通常缺乏足夠數量的高品質資料來訓練人工智能演算法。資料收集與處理是一大挑戰[8][14]。
• 具備必要專業知識的 AI 專家非常稀少，而且相對地也很昂貴。DIY 商店必須先建立自己的專業知識[8][16]。
• 由於建築產業的結構分散，利益相關者眾多，因此許多 AI 應用所需的整體資料整合變得更加困難[9]。
• 必須釐清與資料保護相關的法律問題，以及使用人工智慧的道德憂慮，才能在客戶與員工間建立信任[8]。

為了克服這些障礙，專家建議逐步引進人工智能，從簡單的使用個案開始。與經驗豐富的技術供應商合作，以及針對性的員工培訓，也是成功的關鍵[3][8]。

在 DIY 領域引進 AI 提供了絕佳的機會，但同時也隱藏著挑戰。然而，只要有正確的策略和投資，DIY 商店就能利用人工智能的潛力來保持競爭力，並從效率提升和客戶忠誠度提高中獲益。科學家將 AI 視為產業未來的關鍵技術，並鼓勵企業及早掌握。

此 KIROI 總綱計劃提供了在 DIY 業界實施 AI 的全面性方法。透過有系統地應用 KIROI 步驟，企業可確保組織的各個層級都為使用 AI 做好準備，並能有效地使用這些技術。

了解更多信息，请访问 KIROI.ORG

資料來源與進一步閱讀：

[1] https://gitnux.org/ai-in-the-home-improvement-industry/

[2] https://mapsted.com/blog/artificial-intelligence-in-retail

[3] https://www.revivalbuilds.com/blog/how-ai-is-changing-the-home-improvement-industry

[4] https://retalon.com/blog/ai-in-the-retail-market-shaping-an-industry-examples-use-cases

[5] https://www.epicor.com/en/blog/the-pros-and-cons-of-ai-adoption-in-retail/

[6] https://www.technologyrecord.com/article/the-power-of-artificial-intelligence-in-the-retail-industry

[7] https://www.theinspiredhomeshow.com/blog/retailers-using-ai-opportunities-and-challenges/

[8] https://elearningindustry.com/ai-implementation-challenges-and-how-to-overcome-them

[9] https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S219985312201054X

[10] https://www.ecoenergyinsights.com/en/media-and-resources/case-studies/retail/a-home-improvement-retailer-uses-ai/

[11] https://scholar.google.com/citations?hl=en&user=GAc8rVoAAAAJ

[12] https://scholar.google.com/citations?hl=en&user=huGD6CUAAAAJ

[13] https://scholar.google.com/citations?hl=en&user=7u7ENCsAAAAJ

[14] https://www.statista.com/statistics/1447886/challenges-ai-implementation-businesses/

[15] https://scholar.google.com/citations?hl=en&user=0l9cJCwAAAAJ

[16] https://www.ultronai.com/blog/6-operational-challenges-of-implementing-ai-computer-vision-in-retail

[17] https://www.kyndryl.com/de/de/about-us/news/2024/05/how-ai-can-benefit-the-retail-industry

[18] https://www.linkedin.com/pulse/9-technical-challenges-implementing-ai-computer-stefanos-damianakis-mlkte?trk=public_post

[19] https://www.linkedin.com/pulse/artificial-intelligence-adoption-retail-real-rapidpricer-auiic

[20] https://www.researchgate.net/publication/358915702_Opportunities_and_Adoption_Challenges_of_AI_in_the_Construction_Industry_A_PRISMA_Review