在拉斯维加斯举行的Shoptalk 2026上，超过1万名零售和商业领袖探讨了代理商业的现状。尽管代理商业受到关注，许多零售商仍在应对市场快速变化的挑战。主要讨论了三个主题：代理商业需要标准框架、代理超越聊天窗口，以及品牌在AI时代的重要性。零售商需整合客户数据，提升品牌信任度，以适应新兴商业环境。

SKAI Intelligence推出了首个专注零售业的AI生成内容生产管线B.THREE，实现全流程3D内容自动化，生产效率提升95%。该平台支持多种产品转化为超逼真3D资产，计划分阶段向公众开放。

零售业迎来AI助手新纪元，沃尔玛的Sparky和Williams-Sonoma的烹饪伴侣通过个性化服务提升客户体验，简化购物流程并提供专业建议。全渠道整合确保顾客在不同平台获得一致体验，数据驱动的个性化服务将成为竞争优势。

SpreeAI通过高精度尺码匹配技术（99%准确度）和逼真的试穿体验，革新零售业，提升购物体验并降低退货率。公司估值达到15亿美元，计划与奢侈品牌合作。

播客在文化和政治中的影响力日益增强，但广告支出增长缓慢。尽管全球播客听众持续增加，品牌仍面临广告投资不足和测量工具缺乏的问题。预计2024年全球播客广告支出将达48亿美元，增长率逐年放缓。美国是最大市场，广告支出主要来自零售业。年轻群体对播客接受度高，视频内容的引入可能推动进一步增长。

生成式人工智能通过Together AI与MongoDB Atlas的结合，提升了零售业的客户体验、运营效率和收入。Together AI支持多模态模型，MongoDB Atlas提供灵活的数据管理，二者实现个性化推荐、动态定价和库存管理，显著提高了零售效率和客户满意度。

Talkdesk推出名为AI Agents for Retail的新代理AI产品，旨在提升零售客户服务体验。该产品利用生成式人工智能，提供全天候自助服务，支持复杂的零售流程管理，具备自然语言处理、平台兼容性和多任务支持等新功能，以优化客户体验和提高效率。

预测显示，拉美地区的杂货业将在2023年以5%的速度增长，但通货膨胀和消费者偏好转变是需要注意的问题。杂货零售商需要快速调整以满足消费者需求，并投资于新的能力，特别是先进的分析工具。

在企业环境中，管理和同步复杂数据是挑战。多云和边缘计算的结合带来优势和挑战。开源KubeMQ的Java SDK为解决这些挑战提供了理想解决方案。通过零售连锁店案例展示了该解决方案如何实现可靠、高性能的数据同步。

在快节奏的零售环境中，RFID技术与MongoDB Atlas的集成可以提高库存准确性和顾客满意度。MongoDB Atlas简化了RFID数据的捕获和分析过程，支持库存管理和员工效率提升。关键词：RFID技术、MongoDB Atlas、库存管理、员工效率、顾客满意度。

零售业中的生成式人工智能（gen AI）在市场上越来越受欢迎，有潜力释放数十亿美元的经济价值。然而，由于技术能力、人才、数据质量和隐私问题等挑战，很少有零售商成功地大规模实施gen AI。零售商可以在营销、软件开发和店内运营等领域受益于gen AI。gen AI还可以通过个性化的聊天机器人助手提升客户体验。为了扩大gen AI的规模，零售商应该确定转型机会，提升人才技能，组建跨职能团队，建立可扩展的技术架构，并确保数据质量。

生成式人工智能，特别是检索增强生成（RAG），正在通过整合多样化的数据源来个性化客户体验、提高运营效率和增强客户互动，从而改变零售行业。然而，解决数据孤岛问题和建立人工智能使用的伦理准则至关重要。MongoDB Atlas 通过统一结构化和非结构化的运营数据提供了可扩展的解决方案。零售业的未来在于无缝整合数据和人工智能，以创建更智能的商业模式。

美国零售业面临员工流失问题，缺乏职业发展和薪酬竞争力是主要原因。零售商需要提高员工参与度，重视员工流失问题，并投入资源提升员工价值。同时，培养优秀的前线经理和重新设计前线工作也是重要的。

77%的设备利用AI，85%的AI用户使用生成AI来创建内容。零售业和IT电信行业分别有72%和63%的企业使用AI。AI带来了显著的好处，如Netflix通过机器学习技术节省了10亿美元。然而，智能机器人可能在2030年影响全球30%的劳动力，影响3.75亿个职业。AI对技术行业的影响包括代码助手、网络安全和智能助手。

本文介绍了AI在零售业中的关键应用，包括生成式AI、数据驱动的决策、个性化购物体验、搜索和向量搜索、需求预测和预测分析。