TYLKO U NAS | Z najnowszego wydania Stacji Benzynowej & Convenience Store
Sztuczna inteligencja może wspierać sprzedaż, zarządzanie zapasami, politykę cenową i organizację pracy na stacjach paliw. Nie powinna być jednak wdrażana wyłącznie dlatego, że stała się jednym z najważniejszych trendów technologicznych. O jej rzeczywistej wartości zdecydują zwrot z inwestycji oraz wpływ na doświadczenie klienta – wskazuje Katarzyna Rajewska, ekspertka rynku paliw.
W artykule opublikowanym w najnowszym wydaniu „Stacji Benzynowej & Convenience Store” autorka analizuje, w jaki sposób cyfryzacja i sztuczna inteligencja mogą zmienić model funkcjonowania stacji paliw w warunkach rosnącej presji kosztowej, transformacji energetycznej i zmieniających się oczekiwań konsumentów.
Stacje paliw w punkcie zwrotnym
W ciągu ostatnich 30 lat polskie stacje paliw przeszły drogę od prostych punktów tankowania do wielofunkcyjnych centrów handlowo-usługowych. Podjazd nadal przyciąga kierowców, ale walka o marżę i lojalność klientów coraz wyraźniej przenosi się do sklepu, strefy gastronomicznej, kawiarni i usług dodatkowych.
Tradycyjny model biznesowy przestaje wystarczać. Operatorzy muszą jednocześnie mierzyć się ze zmiennością marż paliwowych, wzrostem kosztów pracy i energii, nowymi regulacjami oraz szybkim rozwojem technologii.
Na koniec 2025 roku ogólnodostępna sieć w Polsce liczyła 7919 stacji, a wartość sprzedaży paliw oszacowano na 177 mld zł. Ponad 83 mld zł z tej kwoty trafiło do budżetu państwa w postaci podatków i opłat. Skala rynku pozostaje więc bardzo duża, a elektromobilność w krótkiej i średniej perspektywie nie powinna doprowadzić do gwałtownego spadku popytu na paliwa płynne.
Najpilniejszym wyzwaniem nie jest zatem natychmiastowa utrata klientów tankujących paliwa, lecz tempo dostosowania biznesu do rewolucji cyfrowej.
Zobacz zapowiedź nowego numeru „Stacji Benzynowej & Convenience Store
AI może wspierać sprzedaż i ograniczać koszty
Sztuczna inteligencja może pomagać operatorom odchodzić od zarządzania opartego głównie na intuicji i podejmować decyzje na podstawie danych. Algorytmy analizujące historię sprzedaży oraz zmiany popytu pozwalają lepiej planować zamówienia, ograniczać braki towarowe i zmniejszać ilość kapitału zamrożonego w magazynie.
AI może również wspierać dynamiczne zarządzanie cenami. Systemy analizujące elastyczność popytu, profil klientów i lokalną konkurencję pomagają dopasowywać ceny zarówno w sklepie, jak i na pylonie.
Kolejnym obszarem jest organizacja pracy. Prognozowanie natężenia ruchu umożliwia tworzenie grafików odpowiadających rzeczywistym potrzebom stacji. Telemetria i monitoring urządzeń pozwalają natomiast wcześniej wykrywać ryzyko awarii, ograniczając przestoje oraz związane z nimi straty.
Praktyczne zastosowania obejmują również kontrolę ekspozycji produktów za pomocą kamer, elektroniczne etykiety cenowe, cyfrowe materiały POS i automatyzację części zadań administracyjnych.
Klient oczekuje wygody, nie technologii dla samej technologii
Działanie sztucznej inteligencji często pozostaje dla klienta niewidoczne. Jego efektem mogą być jednak krótszy czas obsługi, większa dostępność produktów, sprawniejsze płatności mobilne i lepiej dopasowane promocje.
AI wykorzystywana w programach lojalnościowych pozwala analizować historię zakupów i przygotowywać oferty odpowiadające potrzebom konkretnego klienta. Może to zwiększać wartość koszyka i częstotliwość wizyt.
Technologia nie powinna jednak całkowicie eliminować człowieka z procesu obsługi. Automatyczne płatności przy dystrybutorze mogą skracać kolejki, ale jednocześnie ograniczać kontakt z personelem oraz możliwość sprzedaży dodatkowych produktów w sklepie. Nie wszyscy klienci są również gotowi na korzystanie wyłącznie z terminali samoobsługowych.
Dlatego coraz większego znaczenia nabiera automatyzacja nadzorowana. Technologia wspiera pracownika, ale pozostawia mu możliwość kontroli i reagowania w sytuacjach, których algorytm nie potrafi właściwie ocenić.
ZAPRASZAMY DO WSPÓŁPRACY – STACJE PALIW – SPRZEDAŻ DETALICZNA. RAPORT 2026
Każde wdrożenie musi mieć uzasadnienie biznesowe
Wprowadzanie rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji wiąże się z kosztami zakupu, integracji ze starszymi systemami, utrzymania i regularnych aktualizacji. Ryzykiem są również błędy systemowe, ograniczona elastyczność algorytmów oraz tzw. halucynacje AI.
Każdy projekt powinien więc mieć przygotowany business case, określony zwrot z inwestycji i jasno zdefiniowane wskaźniki efektywności. Mogą nimi być wzrost sprzedaży, ograniczenie braków towarowych, skrócenie czasu obsługi, spadek kosztów operacyjnych, mniejsza liczba reklamacji lub poprawa satysfakcji klientów.
Pytanie o rolę sztucznej inteligencji nie dotyczy wyłącznie jej potencjału technologicznego. Sprowadza się do konkretnej kwestii: czy poprawia wynik finansowy stacji – podkreśla Katarzyna Rajewska.
Jeżeli technologia przynosi wymierne rezultaty, może stać się stałym elementem modelu biznesowego. W przeciwnym razie pozostanie kosztownym eksperymentem, który szybko zweryfikują rynek i klienci.
Ostatecznym recenzentem zmian pozostaje doświadczenie klienta. Cyfryzacja i sztuczna inteligencja będą odgrywać coraz większą rolę w funkcjonowaniu stacji paliw, ale o ich sukcesie zdecyduje umiejętne połączenie efektywności ekonomicznej z rzeczywistymi potrzebami konsumentów.
Pełny artykuł Katarzyny Rajewskiej ukazał się w najnowszym wydaniu „Stacji Benzynowej & Convenience Store”.
Czytaj pełny wywiad w bezpłatnym wydaniu online „Stacji Benzynowej & Convenience Store”.
© BROG B2B Spółka z ograniczoną odpowiedzialnością sp.k.
Dalsze rozpowszechnianie powyższego materiału jest zabronione.