Wpływ ceł i zmian handlowych na biznes w 2025 roku
Cła i zmiany w handlu międzynarodowym przestały być tematem dyskusji politycznych, a stały się realnym wyzwaniem dla firm każdej wielkości. W 2025 roku sytuacja gospodarcza jest wyjątkowo skomplikowana: powszechna 10% opłata importowa dotyka wszystkie towary, a stawki karne sięgające nawet 54% obejmują Chiny, Meksyk i kraje Unii Europejskiej, tworząc labirynt regulacyjnych przeszkód.
Sklepy detaliczne mają problemy z utrzymaniem przystępnych cen towarów, restauracje mierzą się z inflacją kosztów żywności, producenci dóbr konsumpcyjnych obserwują gwałtowny wzrost kosztów opakowań, a marki sprzedające bezpośrednio klientom widzą, jak ich marże spadają do zera. Te zmiany w handlu to nie tylko nagłówki gazet – to realne problemy wpływające na wyniki finansowe. Skutki są odczuwalne w każdej branży, od żywności przez odzież po sprzęt, zmieniając podstawową strukturę kosztów prowadzenia biznesu w Ameryce.
Zespoły zarządcze stoją przed trudnymi wyborami: podnieść ceny i ryzykować utratę klientów na wrażliwym rynku, wchłonąć rosnące koszty i zmniejszyć marże zysku albo szukać kompromisów operacyjnych, które mogą wpłynąć na jakość, obsługę lub dobrostan pracowników. Żadna z tych opcji nie jest łatwa.
Ta złożona sytuacja to nowa rzeczywistość dla kadry zarządzającej i jednocześnie szansa na wykorzystanie sztucznej inteligencji (AI) do znalezienia rozwiązań. W obliczu niepewności zastosowanie generatywnej AI może stać się strategiczną przewagą, która oddzieli liderów rynku od tych, którzy pozostaną w tyle.
AI jako strategiczny partner w biznesie
Generatywna AI jest często postrzegana jako technologiczna nowinka – sprytniejsza wyszukiwarka, narzędzie dla działów marketingu lub eksperyment technologiczny dla zarządów szukających innowacji. Jednak w obecnej sytuacji, gdy liderzy każdego dnia podejmują decyzje wpływające na marże, AI może stać się czymś znacznie ważniejszym: prawdziwym partnerem w procesie decyzyjnym.
Zakłócenia spowodowane cłami mają wielowymiarowy charakter. Nie dotyczą wyłącznie kosztów sprzedanych towarów. Jednocześnie wpływają na długoletnie relacje z dostawcami, tworzą wąskie gardła operacyjne, zmieniają oczekiwania klientów dotyczące cen i dostępności produktów oraz testują elastyczność zespołów. Wyzwania, przed którymi stoją firmy, nie są pojedyncze – to złożony system problemów.
Dlatego generatywna AI sprawdza się lepiej niż tradycyjna analityka. Podczas gdy tradycyjne metody dostarczają retrospektywnych wniosków, AI symuluje złożone kompromizy, przewiduje skutki w różnych obszarach biznesu i dostosowuje strategie w czasie rzeczywistym. Nie tylko przetwarza dane – analizuje możliwości. Dzięki temu liderzy mogą działać szybciej, patrzeć dalej w przyszłość i podejmować decyzje z większą pewnością.
Przewaga AI: cztery kluczowe możliwości
- Precyzyjna analiza cen
Standardowa reakcja na podwyżki ceł – czyli ogólne podniesienie cen – stała się przestarzała. Nowoczesne systemy cenowe wykorzystujące AI, takie jak te stosowane przez firmy współpracujące z Palantir, opierają się na wielowymiarowych modelach danych. Uwzględniają historyczne wzorce sprzedaży, szczegółowe wskaźniki elastyczności popytu i benchmarki konkurencji, aby rekomendować precyzyjne dostosowania cen.
Takie podejście pozwala firmom wprowadzać podwyżki wybiórczo, zwiększając marże tam, gdzie warunki rynkowe na to pozwalają, jednocześnie utrzymując stabilne ceny na produkty przyciągające klientów lub w szczególnie konkurencyjnych kategoriach. Dodatkowo AI pomaga określić optymalny moment i sposób wprowadzenia zmian cenowych.
- Restrukturyzacja łańcucha dostaw
Wpływ AI jest szczególnie widoczny w obszarze zaopatrzenia i strategii łańcucha dostaw. Systemy generatywnej AI mogą jednocześnie analizować setki rekordów dostawców, skomplikowane tabele celne oraz modelować czas dostaw i koszty logistyczne, aby zaproponować optymalne rozwiązania – w ciągu minut, a nie tygodni.
Wielkie sieci handlowe już zaczęły przenosić zakupy z obciążonych wysokimi cłami regionów, takich jak Chiny, do Wietnamu, Indii czy Ameryki Łacińskiej, kierując się prognozami generowanymi przez AI. Modele te nie tylko wskazują opcje z najniższymi cłami – uwzględniają również konsekwencje podatkowe, spójność jakości, możliwości produkcyjne, niezawodność logistyki i potencjał długoterminowej współpracy.
Sieci restauracji również wykorzystują AI do znajdowania zamienników składników, gdy ceny owoców morza czy olejów z objętych cłami krajów gwałtownie rosną. Dzięki temu zespoły odpowiedzialne za menu mogą kontrolować koszty bez rezygnacji z charakterystycznych dań. Jedna z sieci fast-casualowych twierdzi, że modelowanie substytucji z użyciem AI pozwoliło jej utrzymać docelowy koszt żywności na poziomie 28%, pomimo wzrostu cen importowanych składników o ponad 2,3 mln dolarów.
- Wykrywanie operacyjnych nieefektywności
Gdy marże są ściśnięte przez cła, marnotrawstwo operacyjne staje się nie do zaakceptowania. Analityka predykcyjna i modele uczenia maszynowego mogą zmniejszyć błędy w zarządzaniu zapasami nawet o 50%, jednocześnie poprawiając dokładność prognoz popytu o 25-35%.
Niezależnie od tego, czy chodzi o optymalizację grafiku pracowników w sklepach, czy dostosowanie poziomu przygotowań w kuchni restauracji, prognozowanie wspierane przez AI pomaga uniknąć przewymiarowania zatrudnienia i zamówień oraz minimalizować straty. Takie usprawnienia operacyjne pozwalają zrekompensować wzrost kosztów spowodowany cłami.
- Utrzymanie klientów dzięki analizie zachowań
Zachowania konsumentów zmieniają się w przewidywalny, ale złożony sposób w okresach napięć ekonomicznych – a powszechne cła napędzają wzrost cen żywności, posiłków w restauracjach, ubrań i elektroniki. AI pomaga firmom przewidywać te zmiany i odpowiednio się dostosować.
Na przykład platformy takie jak Brizo FoodMetrics umożliwiają restauratorom symulowanie konkretnych wzrostów kosztów – np. awokado o 20% – i wizualizowanie ich wpływu na rentowność dań, wzorce zamawiania oraz reakcje klientów. Detaliści stosują podobne symulacje, aby ocenić zmiany w wrażliwości cenowej różnych grup klientów i dostosować kampanie promocyjne oraz programy lojalnościowe.
Obowiązek liderów
W przeszłości firmy traktowały cła jako tymczasowe przeszkody, które można przeczekać dzięki krótkoterminowym korektom i rezerwom finansowym. Jednak przy średniej stawce celnej w USA wynoszącej 22,5% – najwyższym poziomie od 1909 roku, zespoły zarządcze muszą uznać to za zmianę strukturalną, a nie cykliczną. Doraźne rozwiązania i zabiegi finansowe nie wystarczą – konieczna jest adaptacja na poziomie systemowym, wspierana przez analizę w czasie rzeczywistym.
AI jest idealnym narzędziem do zarządzania tak złożoną sytuacją. Nie tylko automatyzuje istniejące procesy, ale też symuluje scenariusze, szybko testuje różne możliwości i rekomenduje zintegrowane strategie. Co najważniejsze, jest skalowalna, zapewniając widoczność w całym przedsiębiorstwie – od decyzji zakupowych przez strategie cenowe po inicjatywy związane z zaangażowaniem klientów.
Cła są faktem. Technologia jest gotowa. Pytanie nie brzmi, czy Twoja organizacja się dostosuje – ale czy poprowadzisz tę zmianę, wykorzystując najpotężniejsze dostępne narzędzia analityczne.