Setelah naik sekitar 20% pada tahun 2026 dan mencapai kapitalisasi pasar bersejarah senilai $1 triliun pada awal Februari—menjadi retailer tradisional pertama yang mencapai pencapaian tersebut—perusahaan kini menghadapi tantangan untuk membenarkan penilaian tersebut dengan pertumbuhan yang berkelanjutan, khususnya dalam operasi e-commerce dan berbasis teknologi.
Dengan harga saham Walmart yang mendekati rekor tertingginya, pertanyaan besar bagi investor adalah: apakah perusahaan tersebut dapat terus memberikan hasil yang cukup kuat untuk mendukung kenaikan harga sahamnya, atau apakah sebagian besar transformasinya sudah diperhitungkan?
Grafik kandil harian Walmart. Sumber: ActivTrader
WalmartMasuknya Trump ke dalam klub bernilai triliunan dolar ini menandai lebih dari sekadar pencapaian simbolis. Hal ini mencerminkan perubahan mendasar dalam cara investor memandang perusahaan. Secara historis dikategorikan sebagai pengecer yang defensif dan bermargin rendah, Walmart semakin dilihat dari sudut pandang yang berbeda—yaitu yang menekankan pada teknologi, data, kecanggihan logistik, dan keekonomian platform.
Dengan melampaui ambang batas kapitalisasi pasar sebesar $1 triliun, Walmart bergabung dengan kelompok terpilih yang sebagian besar terdiri dari para pemimpin teknologi seperti Apple, Amazon, Microsoft, Nvidia, Meta, Tesla, dan Broadcom. Kini mereka berada di samping konglomerat seperti Berkshire Hathaway dan perusahaan energi kelas berat Saudi Aramco. Bagi perusahaan yang sudah lama berhubungan dengan toko fisik dan toko kelontong, perubahan dalam kelompok sejawat ini sangatlah signifikan.
Tonggak penting lainnya yang memperkuat reposisi ini adalah keputusan Walmart pada bulan Desember 2025 untuk mentransfer pencatatan sahamnya dari New York Stock Exchange ke NASDAQ, setelah lebih dari lima dekade berada di NYSE. Meskipun secara teknis merupakan perubahan daftar, langkah tersebut memiliki bobot simbolis. NASDAQ secara tradisional dikaitkan dengan perusahaan dengan pertumbuhan tinggi dan didorong oleh inovasi. Dengan memilih bursa tersebut, Walmart memberi isyarat bahwa mereka tidak lagi ingin dilihat sebagai pengecer fisik, melainkan sebagai platform logistik dan perdagangan yang didukung teknologi.
Evolusi strategis ini terlihat dalam model operasi perusahaan. Rantai pasokan Walmart semakin dikelola dengan sistem perkiraan berbasis AI, gudang-gudangnya sangat bergantung pada otomatisasi dan robot, platform e-commerce-nya terus berkembang pesat, dan bisnis periklanan digitalnya berkembang seiring dengan aliran pendapatan dengan margin lebih tinggi. Dengan kata lain, teknologi tidak lagi menjadi fungsi pendukung—teknologi sudah tertanam dalam inti bisnis.
Reli saham Walmart baru-baru ini didukung oleh berbagai katalis. Namun, analis Wall Street telah menunjukkan antusiasme khusus terhadap pertumbuhan penjualan online dan perluasan margin perusahaan, yang keduanya terkait erat dengan investasinya pada kecerdasan buatan dan otomatisasi. Peningkatan efisiensi dalam bidang logistik, peningkatan manajemen inventaris, dan keputusan perdagangan berdasarkan data telah membantu memperkuat profitabilitas, memperkuat argumen bahwa beberapa orang percaya bahwa Walmart layak mendapatkan penilaian yang mendekati penilaian platform berbasis teknologi dibandingkan pengecer tradisional.
Kecerdasan buatan menjadi bagian struktural dalam cara Walmart beroperasi. Hal ini tidak terbatas pada satu tim atau satu alat. Sebaliknya, AI terintegrasi dalam peramalan, manajemen inventaris, logistik, operasi gudang, dan pengambilan keputusan internal. Contoh-contoh ini menggambarkan beberapa penggunaan AI yang paling terlihat saat ini, meskipun perusahaan sedang mengembangkan banyak alat dan teknik lain di balik layar.
Salah satu penerapan AI yang paling penting di Walmart mungkin adalah perkiraan permintaan.
Ritel pada dasarnya adalah memprediksi apa yang akan dibeli pelanggan, di lokasi mana, dan pada saat apa. Sistem AI menganalisis data penjualan historis dalam jumlah besar bersama dengan variabel eksternal seperti musim, prakiraan cuaca lokal, peristiwa regional, dan kondisi ekonomi.
Misalnya, jika suhu tinggi yang tidak biasa diperkirakan terjadi di suatu negara bagian, AI dapat mengantisipasi peningkatan permintaan air kemasan, kipas angin, atau unit AC di toko-toko yang berlokasi di wilayah tersebut. Daripada bereaksi setelah rak kosong, Walmart dapat memindahkan inventaris terlebih dahulu. Hal ini mengurangi kehabisan stok sekaligus membatasi kelebihan persediaan yang seharusnya disimpan di gudang dan mengikat modal. Logika yang sama berlaku untuk pengiriman internasional, di mana AI membantu menentukan waktu pengiriman yang optimal dan memantau tren kualitas, sehingga meningkatkan keandalan di seluruh rantai pasokan global.
AI juga memberi Walmart visibilitas real-time atas inventaris di seluruh jaringan toko, pusat pemenuhan, dan pusat distribusinya yang luas.
Karena perusahaan beroperasi dalam skala besar, inefisiensi kecil sekalipun dapat menimbulkan kerugian yang sangat besar. Sistem yang didukung AI terus memperbarui tingkat inventaris dan mendeteksi gangguan secara otomatis. Jika jalur logistik diblokir karena cuaca buruk atau jika pusat distribusi menghadapi masalah operasional, sistem dapat mengalihkan produk melalui fasilitas alternatif. Hal ini membuat rantai pasokan lebih fleksibel dan tangguh.
Selain itu, teknologi computer vision digunakan untuk memeriksa barang masuk. Kamera yang dikombinasikan dengan model AI dapat mendeteksi kerusakan kemasan atau masalah kualitas sebelum produk mencapai rak toko, sehingga mengurangi pengembalian dan melindungi reputasi merek.
Di dalam gudang, AI bekerja bersama robotika dan sistem otomasi untuk meningkatkan produktivitas dan keselamatan.
Banyak tugas manual yang berulang, seperti penyortiran, pemindaian, dan pemindahan barang, sebagian dilakukan secara otomatis. Kamera pintar memantau pengoperasian secara real-time dan mengidentifikasi penyimpangan, seperti palet yang salah letak atau hambatan alur kerja. Ketika masalah terjadi, sistem AI dapat mengingatkan karyawan yang tepat atau merekomendasikan tindakan perbaikan.
Alat AI generatif juga membantu manajer menafsirkan data operasional dengan lebih cepat, mengubah metrik mentah menjadi ringkasan dan wawasan yang dapat dipahami. Hal ini mengurangi waktu henti, meningkatkan hasil, dan menurunkan risiko cedera di tempat kerja, sekaligus membantu Walmart mengoperasikan jaringan distribusinya dengan lebih efisien.
Sektor lain yang mengalami peningkatan besar akibat AI adalah logistik dan transportasi.
Bagi pengecer sebesar Walmart, mengoptimalkan rute truk dan efisiensi muatan secara langsung memengaruhi profitabilitas. Algoritme AI mengevaluasi jadwal pengiriman, alternatif rute, dan peluang konsolidasi untuk menyeimbangkan kecepatan dan biaya.
Misalnya, daripada mengirimkan beberapa truk yang terisi sebagian, sistem dapat menggabungkan pengiriman untuk meningkatkan tingkat pengisian truk sambil tetap memenuhi tenggat waktu pengiriman. Hal ini meningkatkan margin, mengurangi konsumsi bahan bakar, dan meningkatkan keandalan layanan. Pengiriman yang lebih cepat dan lebih dapat diprediksi pada akhirnya menghasilkan kepuasan pelanggan yang lebih baik.
Inovasi yang lebih bersifat internal namun penting secara strategis (disebutkan dalam laporan pendapatan Q4 2025) adalah “Wally,” asisten AI generatif yang dikembangkan untuk tim pedagang Walmart.
Merchant bertanggung jawab untuk memilih produk, menetapkan harga, dan memantau kinerja di ribuan SKU (Stock Keeping Unit). Biasanya, pekerjaan ini memerlukan analisis data manual yang ekstensif. Wally mempercepat proses ini dengan menganalisis kumpulan data kompleks secara instan, mengidentifikasi anomali dalam kinerja produk, dan membantu mendiagnosis akar penyebab ketika penjualan menyimpang dari ekspektasi.
Misalnya, jika suatu produk berkinerja buruk di toko tertentu, sistem dapat menganalisis perbedaan harga, penundaan rantai pasokan, atau pola permintaan lokal untuk memberikan kemungkinan penjelasannya. Wally mengotomatiskan tugas admin yang memakan waktu, memungkinkan pemilik bisnis menghabiskan energinya untuk pertumbuhan strategis.
Secara keseluruhan, contoh-contoh ini menunjukkan bagaimana AI membantu Walmart meningkatkan akurasi perkiraan, mengurangi biaya operasional, meningkatkan ketahanan, dan meningkatkan pengalaman pelanggan. Namun, penerapan ini hanya mewakili sebagian dari transformasi yang lebih luas. Perusahaan terus mengembangkan kemampuan AI tambahan di berbagai bidang seperti personalisasi, deteksi penipuan, penetapan harga dinamis, dan otomatisasi layanan pelanggan. Pada skala Walmart, peningkatan efisiensi yang kecil sekalipun dapat menghasilkan dampak finansial yang signifikan.
Di Bagian Kedua, kami akan fokus pada aspek lain yang harus menjadi fokus trader dan investor dalam rilis pendapatan mendatang.
Sumber: Walmart Global Tech, Walmart, Investopedia, Jurnal Wall Street, SupplyChainDive
