Решили углубиться в тему ИИ и посмотреть, где уже виден реальный экономический эффект, на примере нишевых отраслей.
Аналитики Morgan Stanley представили любопытную оценку: ИИ-агенты способны принести fashion-брендам экономию от $1 до $12 млрд (в среднем $6 млрд) к 2026 году.
По расчётам инвестбанка, такая экономия может привести к росту прибыли до налогов и процентов (EBIT) в среднем по отрасли на ~20% и прибавке около 200 б.п. к марже уже в следующем году.
В отчёте MS уточняется, что речь идёт не о роботах (embodied AI), а о системах, которые самостоятельно принимают решения, автоматизируют процессы и снижают долю ручного труда. Потенциал экономии рассчитан на основе анализа десятков типичных функций — от приёма платежей до прогнозирования спроса.
Например, у продавца можно автоматизировать около 18% задач, что эквивалентно $7 000 экономии на одного сотрудника в год. При масштабировании на десятки тысяч работников эффект становится значительным.
🧩 За счёт чего могут снизиться расходы
1️⃣ Управление запасами и прогнозирование спроса.
Одна из самых очевидных сфер применения ИИ — сокращение избыточных запасов, списаний и “мертвых” остатков. Алгоритмы позволяют точнее прогнозировать, какие товары и в какие периоды будут востребованы.
2️⃣ Логистика и цепочки поставок.
ИИ может оптимизировать маршруты, управление складами и распределение товаров по точкам — с помощью моделей визуализации, прогнозов и «интуитивной» логики.
3️⃣ Маркетинг, кастомизация, персонализация.
ИИ помогает предлагать клиенту лучшие товары в онлайне, подстраивать предложения под индивидуальные предпочтения, прогнозировать интерес. Многие ритейлеры уже применяют ИИ в рекомендательных системах, но глубина внедрения пока невелика.
4️⃣ Бэкофис и административные функции.
Рутинные задачи — обработка данных, поддержка, отчётность — могут быть частично заменены ИИ, что также входит в расчёты Morgan Stanley.
🎯 Кто больше всего выигрывает?
По расчётам MS, department stores (сетевые универмаги) станут основными бенефициарами внедрения ИИ — из-за большого числа сотрудников и низкой операционной маржи, где даже небольшие сокращения расходов создают сильный эффект рычага.
Фавориты Morgan Stanley:
- Gap (GAP)
- Macy’s (M)
- Victoria’s Secret (VSCO)
Объединяет их:
▪️ масштабная операционная база,
▪️ опыт цифровых трансформаций,
▪️ уже запущенные ИИ-инициативы.
Примеры:
- Gap внедряет алгоритмы прогнозирования спроса в цепочке поставок.
- Macy’s использует машинное обучение для ценообразования и анализа маржинальности.
- Victoria’s Secret тестирует генеративные модели при разработке коллекций.
💡 Инвестиционный взгляд
Особенно интересно выглядят качественные по балансу компании с потенциалом роста рентабельности — например, Gap, где даже умеренный рост маржи заметно улучшит показатели.
Остаётся неопределённость по тарифам, которая может давить на цены.
Отдельно стоит следить за Macy’s — пока в отчётах и конф-коллах эффекта от внедрения ИИ не видно, но даже небольшое повышение маржи способно заметно увеличить прибыль.
Нет сомнений, что ИИ действительно сэкономит отрасли миллиарды.
Вопрос только — в каком году это произойдёт: 2026, 2027 или 2036?
От этого и зависит инвестиционный кейс: если эффект не проявится в ближайшие годы, темпы внедрения ИИ могут резко замедлиться.
#акции #технологии #мнение
#GAP #M #VSCO #AI
