О технологиях искусственного интеллекта (ИИ) говорят слишком часто: крупные корпорации разрабатывают собственные модели, средний бизнес тестирует пилотные версии, малый — использует отечественные наработки.
По данным международной консалтинговой компании PwC (на июнь 2025 года), за счёт использования ИИ мировой ВВП к 2030 году вырастет на $15,7 трлн, что превышает совокупный ВВП Китая и Индии.
Согласно исследованию Ассоциации больших данных, Б1 и TAdviser, российский рынок, включающий в себя big data и ИИ, по итогам 2025 года должен увеличиться на 20% по сравнению с 2024–м, превысив 520 млрд рублей.
Общеизвестные искусственные модели ChatGPT, DeepSeek, GigaChat и ряд других, как показывают многочисленные опросы, чаще всего используются для генерации картинок, написания поздравительных открыток и составления коммерческих предложений. Между тем реальный опыт доказал, что ИИ повышает эффективность и качество решений, сокращая рутину и позволяя экономить время и ресурсы, чтобы менеджеры высвободившееся время стали тратить на решение стратегических задач.
Могут ли искусственные модели изменить принцип закупочных процедур и какие наработки привели к синергетическому эффекту, обсудили руководители отделов закупок крупных компаний на деловом завтраке "ДП".
Консервативные отрасли используют гибриды
Текущий рынок big data РФ (больших данных) представляет собой сложную экосистему, включающую более 500 отечественных игроков: разработчиков, консультантов, интеграторов, поставщиков платформ, дата–центров и облачной инфраструктуры, аналитических сервисов. И в каждой сфере требуется собственный ИИ, умеющий понимать её специфику и упрощать взаимодействие между заказчиками и поставщиками.
"Раньше оптимизация закупок в строительстве была в стиле “здорово, если просто что–то есть”, сейчас это уже необходимый фактор. Без грамотной оптимизации нельзя создать конкурентоспособный продукт, на неё работают целые команды, — рассказывает основатель архитектурно–продюсерского агентства “Форма и Среда”, эксперт оптимизации закупок в строительстве Максим Воробьёв. — Как правило, сегодня существует несколько моделей организации закупок. В традиционную вовлечены люди. Рассылается запрос коммерческих предложений, затем организуется тендер. Часто в такой модели его выигрывает поставщик или подрядчик на основании личностных предпочтений лица, принимающего решение". По словам эксперта, второй способ — тендерные площадки. На них приглашают всех желающих. Претендентам иногда приходится тратить 3–5 дней, чтобы пройти аккредитацию. "В этом случае всё происходит формально, бездушно и порой бездумно. Заполняются таблицы, оферты по форме покупателя, а договоры поставки в основном односторонние, в которых ничего нельзя изменить. Все условия и удобства в пользу покупателя, — продолжает Максим Воробьёв. — Чем хороши такие площадки? Когда в них интегрирован искусственный интеллект". Он убирает большое количество рутины: при заведении номенклатуры не задваиваются наименования товаров, при последующем тендере документация автоматически рассылается поставщикам, аккредитованным на площадке. Кроме того, ИИ позволяет не вычитывать договоры вручную и постоянно вносить правки, особенно когда файл в формате pdf без режима правок. Достаточно просто загрузить документ.
"Как мы знаем, сфера строительства достаточно консервативная отрасль, в которой что–то новое интегрировать очень тяжело. Мы говорим про искусственный интеллект, а отрасль работает по ГОСТам прошлого столетия. Лучшая модель оптимизации закупок в строительстве — гибридная: человек и ИИ", — резюмировал эксперт.
Скорость и оптимизация затрат
"Мы компания, для которой купить на 500 тыс., 5 млн или 50 млн рублей требуется примерно один и тот же пакет документов. Одно дело, когда закупщик покупает, условно говоря, филе сельди на миллиард, собирает для этого документацию и проводит тендерную процедуру. Другая история, когда необходимо обеспечить производство широким спектром расходников, инструментов, которые стоят, условно, 10 рублей, но пакет документов плюс–минус остаётся такой же, — перечисляет директор по закупкам компании “Балтийский берег” Юрий Белодед. — Нам потребовалась трансформация самого подхода в первую очередь потому, что процесс связан с людьми. У закупщика стоит KPI, 98% заказов он должен исполнить и провести в срок. Из оставшихся 2% некоторые позиции просто физически не всегда успевает сделать. И конечно, сотрудник сначала закрывает стандартные позиции, которые легко купить. Если возникает сложность, например, с какими–то запчастями, начинает их отрабатывать, но вовремя не успевает. Это не приводит к остановкам производства, но может создать ситуацию, когда производство где–то начинает работать на грани. И постепенно закупка сложных позиций у нас начала проваливаться, физически перестало хватать рук. Сначала мы думали расширить количество персонала, но это привело бы к увеличению расходов, поэтому мы пошли иным путём. Идея перевести закупки на некий промышленный маркетплейс, чтобы на нём можно было купить всё для крупного производства, витала в воздухе".
В результате компании удалось найти решение и отсечь большой пул рутинной работы, которую раньше делал менеджер по закупкам в учётной системе. "Конечные инициаторы закупки, сервисные инженеры, электронщики и прочие сотрудники, размещают заказы непосредственно на Industrial.Market — маркетплейсе для производственных компаний. Руководитель, уполномоченный на согласование закупки, производит согласование заявки. После этого заказ на маркетплейсе попадает в работу. В нашей учётной системе автоматически создаются все необходимые документы — внутренний заказ, заказ поставщика, — рассказывает IT–директор компании “Балтийский берег” Максим Горланов. — По факту приёмки товара и отображения на платформе у нас создаётся поступление товаров в учётной системе, документ на оплату, проводится оплата. Соответственно, как итог мы получили значительное сокращение использования ресурсов. И полностью перевели рутину на искусственный интеллект и непосредственно на маркетплейс. Закупщик, который один работает по этому направлению, теперь занимается творчеством, какими–то сложными запчастями, различными методами закупки товаров, которые зарубежные партнёры нам не очень–то хотят продавать", — говорит Максим Горланов. В результате срок поставки товара сократился с нескольких месяцев до 2 недель.
"У искусственного интеллекта есть огромное преимущество над мэтчингом товаров — стандартной механикой, которую используют большинство маркетплейсов, то есть просто сопоставления номенклатуры заказчика с номенклатурой маркетплейса. Это долго и сложно, — говорит директор по продукту B2B–маркетплейса для промышленности и производств Industrial.Market Артём Беспалов. — По сути есть три проблемы, которые удалось решить внедрением ИИ на нашу платформу. Первая — низкая поисковая точность и высокие затраты. Закупщик сталкивается с тем, что в его CRM–системе загружены каталоги, которые абсолютно не соответствуют тем наименованиям, которые есть у поставщиков на других B2B–маркетплейсах. У товаров достаточно сложные характеристики, не каждый поисковый движок их вообще может найти. И чтобы обеспечить качественный пользовательский опыт, стандартных алгоритмов недостаточно. Такие проблемы порождают финансовые риски, например доставку не того товара".
Вторая проблема — необходимость постоянно поддерживать устаревающие каталоги, так как товары обновляются у поставщиков. И это ресурсы. "Мы создали нейронную сеть, которая понимает промышленные товары, а не просто сравнивает название и выдаёт результат. И научились её по–разному применять, — продолжает Артём Беспалов. — Сначала усовершенствовали поиск, который стал понимать сложные наименования, синонимы, сокращения, учитывает технические параметры и контекст сферы использования товара. Потом внедрили автоподбор по заявке: система автоматически подбирает и ранжирует предложения. В результате на одну позицию в закупке, то есть с полным оформлением и до подтверждения заказа, тратится в целом одна минута".
Участники круглого стола пришли к выводу, что ИИ в закупках позволил снизить операционные затраты, ускорить закупочные процессы и вовремя получать нужные комплектующие.
