De detailhandel blijft al jaren een belofte najagen: begrijpen wat er in de winkel gebeurt met dezelfde precisie als waarop een website elke klik meet. Tegen 2026 is die ambitie niet meer futuristisch, maar wordt ze ingezet als infrastructuur. Super Micro Computer (Supermicro) heeft aangekondigd samen te werken met een breed scala aan technologische partners om “productieklaar” AI-oplossingen voor fysieke winkels uit te rollen. Deze oplossingen omvatten toepassingen variërend van verliespreventie en digitale tweelingen tot AI-agenten en klantanalyse. Het aangekondigde project wordt gepresenteerd op NRF: Retail’s Big Show, in New York, van 11 tot 13 januari.
De kernboodschap is duidelijk: wil een winkel in “subseconden” kunnen reageren, dan kan intelligentie niet alleen in de cloud wonen. Het moet dichtbij de plaats van actie worden uitgevoerd: camera’s, kassa’s, gangen, magazijnen en sensoren. Supermicro presenteert deze aanpak als een manier om video en operationele data snel (en direct bruikbaar) om te zetten in beslissingen, zonder te vertrouwen op latentieproblemen of het verzenden van al het materiaal naar een datacentrum.
Van theorie naar praktijk: waarom “edge AI” onmisbaar is geworden
Toegepaste AI in retail maakt vaak dezelfde fout: alles proberen op te lossen met achteraf analyse. Maar de echte problemen in een winkel wachten niet op maandagrapporten. Diefstal gebeurt nu. Voorraadtekorten worden te laat ontdekt als niemand het tijdig signaleert. En incidenten bij zelfbediening leiden binnen enkele minuten tot rijen.
Daarom richt Supermicro zich op het verwerken van data aan de rand (edge): inferenties uitvoeren nabij camera’s en dagelijkse operaties zodat er direct kan worden gehandeld. Het bedrijf stelt dat veel “retail-gerichte” applicaties antwoord onder de seconde vereisen, en dat dit alleen schaalbaar is wanneer het rekenen direct aan de rand plaatsvindt.
Deze verschuiving sluit aan bij een marktklimaat dat bijzonder ontvankelijk is. Volgens een studie van NVIDIA, begin januari gepubliceerd, zegt 89% van de respondenten in retail en consumptiegoederen dat AI helpt om de omzet te verhogen, terwijl 95% bevestigt dat het kosten verlaagt.
Infrastructuur: van “fanless” systemen tot discrete GPU’s voor veeleisende workloads
Supermicro blijft niet bij woorden, maar vertaalt haar verhaal naar concrete producten. Voor “zware” scenario’s (zonder gekoelde ruimte) introduceert het de E103-serie, een ventilatorloze optie die rekenkracht naar plekken brengt waar dat voorheen niet mogelijk was. Voor compacte systemen met ventilatie wijst men op de E300-serie. En wanneer de workload serieus wordt — bijvoorbeeld beeldherkenning op meerdere camera’s of geavanceerde analyse — biedt het systemen die discrete GPU’s kunnen huisvesten, van 1U “short-depth” tot 4U-chassis.
In dat laatste segment laat het zich ook partnerschap met NVIDIA zien: Supermicro koppelt haar oplossingen aan RTX PRO-gebaseerde platformen en verwijst naar de nieuwste RTX PRO Blackwell-generatie om oplossingen “op maat” te dimensioneren.
Zowel de meest impactvolle use cases: verliespreventie, digitale tweelingen en “operationele” agents
De lijst met partners bij het announcement schetst de richting van de sector: minder mooie presentaties, meer tools die daadwerkelijk meetellen voor de bedrijfsresultaten.
- Verliespreventie en kassenefficiëntie (Everseen / Evercheck): kunstmatige visie om ongewenst gedrag bij de kassa op te sporen en verlies te verminderen, met focus op het moment dat veel incidenten plaatsvinden: de betaling.
- Video-agenten voor de fysieke wereld (WobotAI): bestaande CCTV-systemen omzetten in systemen die continu operationele fricties, patronen en beslissingen genereren en inzicht bieden.
- Winkel-ondersteunende agents (LiveX AI): “agents” inzetten als interactielaag, bijvoorbeeld via kiosken of fysieke ervaringen, om de snelheid en flexibiliteit van digitale kanalen naar de fysieke winkel te brengen.
- Digitale tweelingen (Kinetic Vision + ALLSIDES): simulatie en optimalisatie van complexe processen — van supply chain tot checkout-stations — met een hoogwaardige 3D-laag voor training en validatie.
- Zoeken en samenvatten van videobewaking (Superb AI, VSS): subjectief redeneren, zoeken in natuurlijke taal en incidenten samenvatten op basis van videobeelden.
- Autonome KPI-analyses (Aible): agents die wijzigingen in metriek uitleggen (bijvoorbeeld gemiddelde besteding of aantal aankopen) en acties bijstellen, onder toezicht van het management.
Achter elk van deze use cases ligt dezelfde gedachte: retail beweegt richting een model waarin AI niet langer slechts een “project” is, maar een permanente operationele laag — zoals ERP of POS dat ooit waren.
De lastige kant: wanneer de ‘slimme winkel’ te veel lijkt op een ‘toezichtwinkel’
Hier komt de discussie naar voren die veel persberichten slechts aanraken: een groot deel van de waarde die wordt beloofd, rust op video en continue telemetrie. Dit roept onvermijdelijk vragen op over privacy, datagovernance, biases en gebruiksgrenzen: wat wordt precies geanalyseerd? Hoe lang worden data bewaard? Wie krijgt toegang? Hoe wordt de klant en medewerker geïnformeerd?
De belofte van edge computing kan helpen bij het verminderen van dergelijke fricties doordat het lokale verwerking mogelijk maakt, waardoor het verzenden van ruwe data wordt beperkt. Maar het dilemma blijft: een winkel die optimaliseert op basis van AI voor het verminderen van rijen en verlies, kan ook een ruimte worden waarin alles wordt gemeten, gelabeld en geëvalueerd.
De uitdaging voor de sector is niet alleen technisch, maar ook cultureel: het bepalen van redelijke praktijken om de ervaring te verbeteren zonder grenzen te overschrijden die het vertrouwen kunnen ondermijnen.
Presentaties op NRF en de ware boodschap achter het announcement
Supermicro en haar partners zullen deze oplossingen presenteren op NRF: Retail’s Big Show in New York (11–13 januari), met demonstraties en een stand (#5281).
Meer dan de namen, geeft dit aankondiging een duidelijke lijn: retail beweegt naar een “industrialisering” van AI. Minder pilots op kleine schaal, meer herhaalbare implementaties. Minder algemene cloud, meer edge-oplossingen op maat van de winkel, camera’s en operationele flows.
Veelgestelde vragen
Wat is “Edge AI” in retail en waarom wordt het in fysieke winkels gebruikt?
Het is AI die dicht bij de datageneratiepunten wordt uitgevoerd (camera’s, kassa’s, sensoren) om in real-time te reageren met lage latency. Het wordt gebruikt omdat veel beslissingen (fraude, wachtrijen, voorraadtekorten) niet kunnen wachten op achteraf analyse.
Is AI in de winkel alleen bedoeld voor diefstalpreventie?
Nee. Verliespreventie is een populair voorbeeld, maar AI wordt ook ingezet voor analytische doeleinden zoals bezoekersaantallen, personeelsplanning, detectie van kassaproblemen, voorraadvoorspellingen en het verbeteren van processen via digitale tweelingen.
Wat is een digitale tweeling in retail?
Een virtuele (soms 3D) representatie van processen, ruimtes of stromen in de winkel en supply chain. Het maakt het mogelijk om veranderingen te simuleren (layout, checkout, logistiek) en de impact vooraf te meten.
Hoe beïnvloedt AI in de winkel de privacy van klanten en medewerkers?
Dit hangt af van welke gegevens worden verzameld, hoe ze worden verwerkt en hoe lang ze worden bewaard. Edge-verwerking kan het dataverkeer beperken, maar duidelijke regels, transparantie en controles blijven essentieel om invasief of disproportioneel gebruik te voorkomen.