ИИ в закупках как стажер, который ошибается без куратора
ИИ в закупках как стажер, который ошибается без куратора К такому выводу пришли участники конференции CNews «Цифровизация закупок 2026». Модератором выступила Эльвира Тюрина, эксперт B2B-Center. Собрали основные тезисы дискуссии, как бизнес уже сегодня применяет ИИ в закупках: 🔻 Компании не ищут готовые ИИ-сервисы, а обучают модель под свои запросы. Один из крупных игроков рынка в сфере здравоохранения запустил ИИ-ассистента сразу в трёх процессах: чат-бот поддержки, подготовка ТЗ и работа с договорами. В результате рутина ужалась с 80% до 30% рабочего времени. Но главное не цифры, а подход. Компания обучила собственную языковую модель. Проще говоря, показала «стажеру», где что лежит и как у них принято работать с данными. 🔻 Данные упорядочиваются для большего эффекта от ИИ Другая компания, из нефтегазовой отрасли расписала двухлетний маршрут внедрения, включая аудит процессов, стандартизацию данных, RPA, пилот, масштабирование. Логика простая: пока нет «золотого справочника» номенклатуры, ИИ будет уверенно генерировать мусор. Поэтому сначала — порядок в данных, и только потом — внедрение нейросети. 🔻 RPA как фундамент для ИИ Третий кейс компании из сферы цифровых технологий в перевозках показал возможности ИИ с неожиданной стороны: через роботизацию рутины. Кажется, что RPA скучнее нейросетей, но именно она структурирует данные и создает цифровой след, без которого даже самый продвинутый ИИ работает некорректно. Получается, что ИИ хорош там, где к его приходу все уже готово. Технология становится последним шагом в цепочке цифровизации. Важная цифра: 30% сотрудников уже пользуются внешними ИИ-сервисами для рабочих задач. С одной стороны, здорово, что люди ищут способ работать эффективнее. С другой, вместе с задачами они неосознанно выгружают корпоративные данные вовне, а это фактически утечка информации. Поэтому параллельно с внедрением ИИ важно заранее проговаривать с командой: какими инструментами пользуемся, и какую «цифровую гигиену» соблюдаем. А в идеале: продумать внедрение и применение ИИ в защищенном контуре ✅ ❤️ – если только завели ИИ-«стажера» 🔥 – если уже работаете с ним в паре