500 тендеров в неделю: зачем ИИ, если за заявку всё равно отвечает сотрудник? — 29 мая 2026 г. в 08:54:30.818
500 тендеров в неделю: зачем ИИ, если за заявку всё равно отвечает сотрудник? В тендерной работе за заявку отвечает специалист: ему нужно понимать требования, сроки, цену, обеспечение, опыт, гарантии и риски. Прежде чем изучить закупку даже бегло, её нужно открыть, найти ТЗ и приложения, проверить требования и понять, стоит ли передавать тендер в расчёт или отказаться от участия. В нашем кейсе восемь человек из тендерного отдела успевали проанализировать около 200 тендеров в неделю, а публиковались на площадках около 500 потенциально интересных тендеров. То есть отдел принимал решения только по той части закупок, которую физически успевал обработать. Где здесь помогает ИИ? Конечно, в первую очередь, делает много скучной и монотонной работы: система ищет и собирает новые закупки, убирает явно неподходящие, сама анализирует прикреплённую к карточке документацию, извлекает из неё сроки, объёмы, требования, ограничения и показывает фрагменты документов, на которых основан разбор. Высвобождает время сотрудников. Но ведь это время может просто раствориться в рабочем дне, и тогда ИИ помог только конкретному сотруднику, а компании не помог. Не зря мудрый Gartner везде говорит, что «Time saved is not money saved». Другой вариант — посмотреть, как изменить что-то и для компании в целом. Например, компания станет выигрывать больше подходящих тендеров при той же штатной численности, реже ошибаться, «заходить» в новые категории. 🔸Первое направление — охват. Обрабатывать больше тендеров. 🔸Второе направление — сложные тендеры, которые раньше не брали в работу. Раньше в них могли не участвовать из-за большого объёма документации, сложности анализа и риска пропустить важное условие. Когда ИИ за несколько минут анализирует всю документацию и указывает сотруднику на спорные пункты, ситуация меняется. Руководитель теперь может дать команде новую задачу: начать регулярный анализ сложных, крупных или смежных категорий закупок, которые раньше даже не открывали. То есть ИИ не просто ускоряет, а позволяет брать в работу новые тендеры, где маржинальность выше, но требования к анализу документации жёстче. Это уже не оптимизация, а создание нового бизнес-участка. 🔸Третье направление — история решений. По каждому тендеру должна сохраняться история: почему взяли в работу, где запросили разъяснение, что стало стоп-фактором, почему отказались, чем закончились торги, какие были корректировки. Когда причины решений сохраняются, следующий выбор становится точнее. Другими словами, компания сохраняет и накапливает свою экспертизу. Получается, что корпоративный ИИ полезен не тогда, когда экономит часы и ФОТ, а когда даёт возможность работать с теми проектами, которых раньше компания не делала, и наращивает экспертизу компании. Подробнее — в нашей статье: https://blogs.epsilonmetrics.ru/avtomatizacziya-raboty-s-tenderami/