Perakende sektöründe uzun yıllardır değişmeyen bir gerçek var: Kategori yöneticileri ve merchandiser’lar, işlerinin büyük bölümünü ürün seçmek, müşteri ihtiyaçlarını anlamak ve tedarikçilerle strateji kurmak yerine rapor üretmeye, veri tutarsızlıklarını gidermeye ve geçmiş performansı açıklamaya harcıyor. McKinsey’nin 9 Ocak 2026 tarihli çalışması, bu dengenin Agentic AI sayesinde kökten değişmek üzere olduğunu ortaya koyuyor.
Agentic AI, bugüne kadar alıştığımız otomasyon ve üretken yapay zekâdan farklı olarak yalnızca analiz yapan değil, hedef koyan, plan yapan, karar alıp uygulayan ve her döngüde kendini geliştiren dijital sistemleri ifade ediyor. McKinsey bunu, her kategori yöneticisinin yanında 7/24 çalışan onlarca süper analist olması gibi tarif ediyor. Fiyat analizi, kampanya performansı, stok dengesizlikleri, tedarikçi maliyetleri ya da raf uyumu gibi konular artık haftalık raporları beklemeden anlık olarak izleniyor, yorumlanıyor ve aksiyona dönüştürülüyor.
Neden Bugünkü AI Beklentileri Karşılamıyor?
Araştırmaya göre bu dönüşüm, merchandiser’ların zamanının yaklaşık yüzde 40’ını geri kazandırma potansiyeline sahip. Bugün bu zamanın büyük bölümü, düşük katma değerli işler olan veri birleştirme, rapor hazırlama ve sistemler arası tutarsızlıkları düzeltme gibi faaliyetlerle harcanıyor. Agentic AI bu yükü devraldığında, insanlar yeniden işin özüne, yani kategori stratejisine, ürün seçimine, müşteri davranışına ve tedarikçi ilişkilerine odaklanabiliyor.
Buna rağmen McKinsey’nin küresel anketi, sektörün büyük bölümünün bu sıçramaya henüz hazır olmadığını ortaya koyuyor. Katılımcıların yüzde 71’i bugüne kadar kullandıkları AI tabanlı merchandising araçlarının işlerine sınırlı ya da hiç etkisi olmadığını söylüyor. Sorun çoğu zaman teknolojinin kendisi değil; dağınık veriler, kopuk sistemler ve AI çıktılarının iş süreçlerine gerçek anlamda entegre edilememesi.
Agentic AI Neyi Farklı Yapıyor?
Bugüne kadar kullanılan otomasyon ve üretken yapay zekâ araçları, parçalı ticari veriler üzerinde çalışmakta zorlanıyor. Çakışan SKU dosyaları, eksik fiyat geçmişleri ve farklı kaynaklardan gelen çelişkili bilgiler, modellerin güvenilirliğini düşürüyor. Agentic AI ise veriyi yalnızca kullanmakla kalmıyor, kendisi temizliyor, uzlaştırıyor ve her döngüde daha iyi hale getiriyor. Senaryoları doğal dil üzerinden üretip test edebiliyor, farklı fonksiyonlardaki ajanlarla birlikte çalışarak tedarikçiden mağaza rafına kadar uzanan kesintisiz bir iş akışı kurabiliyor.
Bir Kategori Yöneticisinin Yeni Günü
McKinsey’nin örneğindeki Natalie artık sabahına onlarca raporla değil, tek bir öncelik ekranıyla başlıyor. Hangi kampanyanın zayıf gittiği, hangi mağazalarda fiyat adaletsizliği oluştuğu ya da hangi ürün grubunda indirim fırsatı doğduğu sistem tarafından zaten süzülüp önüne konuyor. Natalie onay veriyor ve fiyatlar, promosyon bütçeleri ile stok dağılımları otomatik olarak güncelleniyor.
Haftalık performans toplantıları yerini her gün yapılan kısa, aksiyon odaklı karar oturumlarına bırakıyor. Kampanya planları, A/B testleri ve fiyat simülasyonları önceden çalışılmış halde geliyor. Tedarikçi görüşmeleri ise geçmişi tartışan rutinler olmaktan çıkıp birlikte büyümeyi planlayan stratejik toplantılara dönüşüyor.
Organizasyon da Yeniden Şekilleniyor
Agentic AI sadece işi hızlandırmıyor, organizasyonu da değiştiriyor. Kategori yöneticisi artık yalnızca ürün seçen kişi değil; AI ajanlarını yöneten, hedefleri ve kuralları belirleyen bir orkestra şefi. Yeni ortaya çıkan kategori veri ortakları, AI’ın kullandığı veriyi ticari sonuçlara bağlayan köprü rolünü üstleniyor. Çapraz fonksiyonel aktivasyon ve tedarikçi başarı ekipleri, AI’ın tespit ettiği fırsatların gerçekten sahada hayata geçmesini sağlıyor. Güven ve politika sorumluları ise fiyat adaleti, marka tutarlılığı ve regülasyon uyumunu sistemlerin içine yerleştiriyor.
Yanlış Yapılırsa Ne Olur?
McKinsey, kuralsız otonominin fiyat karmaşasına, eski sistemlere geri dönmenin verimlilik kaybına, kısa vadeli kampanya takibinin ise uzun vadeli kategori sağlığının bozulmasına yol açabileceğini vurguluyor. Güvenlik ve yönetişim eksiklikleri de şirketlerin ticari verilerini riske atıyor. Bu yüzden dönüşümün küçük pilotlarla, kontrollü şekilde ilerlemesi öneriliyor.
Merchandising Yeniden Merkezde
Agentic AI ile merchandising artık haftalık rapor döngüleriyle değil, her gün öğrenen ve kendini optimize eden bir sistemle çalışıyor. İnsanlar yönü ve stratejiyi belirliyor, AI analiz ediyor ve uyguluyor. Sonuçta merchandiser’lar tekrar işlerinin merkezine dönüyor: geçmişi açıklayan değil, geleceği şekillendiren aktörler haline geliyor.
Kaynak:
McKinsey & Company – Merchants Unleashed: How Agentic AI Transforms Retail Merchandising, 9 Ocak 2026
Bu haber ilk kez PerakendeSektoru.com tarafından yayınlanmıştır.
