ИИ в закупках: когда он начинает не советовать, а работать

Год назад я писал о том, что будущее закупок за интеграциями. За тем, чтобы ERP, SRM и электронные торговые площадки наконец научились работать вместе, а закупщик перестал вручную переносить данные из одной системы в другую

Эта задача никуда не исчезла. Но за последний год произошло ещё одно важное изменение: компании всё активнее вкладываются в собственный искусственный интеллект. Кто-то покупает серверы, кто-то разворачивает локальные модели внутри компании, кто-то создаёт AI-ассистентов и агентов для сотрудников

И здесь возникает логичный вопрос: что этот ИИ будет делать?

Пока чаще всего он умеет:
— отвечать на вопросы
— искать информацию
— готовить документы
— помогать сотруднику принять решение

Но следующий этап гораздо интереснее: ИИ начинает не только советовать, но и выполнять действия в рабочих системах

🤖 Представьте хорошего помощника. Вы не объясняете ему каждый раз, куда нажать и какое поле заполнить. Вы говорите, какой результат вам нужен, а он уже понимает, какими инструментами воспользоваться.

Примерно такую роль постепенно начинает играть искусственный интеллект.

Одна из технологий, которая это позволяет, называется MCP.
Если совсем просто, MCP даёт ИИ «руки»: возможность не только прочитать информацию, но и сделать что-то в другой системе

Например:
— создать закупку;
— получить нужные данные;
— заполнить параметры процедуры;
— подготовить черновик;
— выполнить другое заранее разрешённое действие

И вот здесь для закупок начинается самое интересное

⚙️ Раньше интеграция с электронной торговой площадкой часто напоминала капитальный ремонт. Сначала нужно разобрать справочники, описать процессы, определить, какая система за что отвечает, написать техническое задание, найти ресурсы ИТ-команды. И только потом начинать пользоваться результатом.

Всё это по-прежнему важно.

Но сегодня необязательно ждать окончания всего ремонта, чтобы включить свет хотя бы в одной комнате

Можно взять один конкретный сценарий и автоматизировать его уже сейчас. Например, научить корпоративный ИИ подготавливать закупочную процедуру и передавать её на ЭТП. Потом добавить следующий сценарий. Затем ещё один.

То есть путь может выглядеть иначе:
— сначала один работающий сценарий;
— потом ещё один;
— затем постепенное расширение автоматизации.

💡 И это, на мой взгляд, один из самых интересных сдвигов последних лет.

Если компания уже купила собственный сервер, разворачивает локальный ИИ или строит AI-агентов, стоит задать следующий вопрос:

Какую реальную работу мы готовы им поручить?

Не только написать письмо или найти информацию. А выполнить конкретное действие в бизнес-процессе

В закупках такие сценарии уже появляютс

📌 Если ваша компания уже работает с корпоративным ИИ, локальной моделью или AI-агентами и вам интересно, как связать это с электронной торговой площадкой (Bidzaar), предлагаю уже сейчас связаться с Ольгой Щербак

Такой сценарий уже можно показать на практике и вместе понять, с чего начать именно в вашей компании

Написать Ольге: https://t.me/olyaento

P.S. Год назад мы учились соединять системы между собой. Теперь, кажется, учимся давать искусственному интеллекту руки, чтобы он мог работать внутри этих систем!