По оценке The Hackett Grou, почти половина компаний (43%) активно пилотирует ИИ для анализа предложений поставщиков и других закупочных задач. Но, по прогнозу Gartner, свыше 40% таких проектов будет свёрнуто до конца 2027 года.
Причины, по которым это происходит, обычно не связаны с выбором платформы: объём работы с регламентом и данными компании недооценивают до старта, процесс для пилота выбирают такой, где результат нельзя измерить, а ответственность за решение системы заранее не определяют.
Команда экспертов «Авандок» и «ДАР» (входит в ГК «КОРУС Консалтинг») провели вебинар и разобрали конкретные возможности ИИ по 5 этапам закупочного цикла, с реальными кейсами и статусами готовности по каждому.
Главные тезисы:
🟨Платформу можно выбрать за неделю, но результат зависит от команды, которая переводит регламент в проверяемый формат. Типовые причины провала агентного ИИ обычно не связаны с выбором платформы.
🟨Операции закупочного цикла делятся на три класса: сверка с эталоном — автоматизируется полностью, понимание смысла — частично и с участием человека, оценочное решение — не должно автоматизироваться.
🟨Больше всего автоматизации — в планировании и отчётности, где есть эталон для проверки. Меньше всего — в допуске заявки, выборе победителя и приёмке, где решение остаётся за человеком.
🟨Самый недооценённый этап — исполнение договора: не из-за сложности, а потому что на входе нет единого проверяемого документа. Пока это ограничение без готового решения.
🟨При расчёте окупаемости чаще недооценивают не инвестиции, а потери от пропущенных ошибок. В закупках они нередко оказываются выше, чем экономия на труде специалиста.
Этапы и примеры автоматизации показали на примере «Авандок.ИИ», нашей безопасной корпоративной ИИ-платформы.
👉 Получить чек-лист «Автоматизация закупок: с чего начать и что спросить у подрядчика»
🤝 Telegram | MAX | ВКонтакте | Хабр