ИИ в закупках

ИИ в закупках – обложка

Программа построена вокруг работы закупщика, а не вокруг технологий. Каждый блок берёт типовую ситуацию — сравнить коммерческие предложения, проверить контрагента, подготовиться к переговорам о цене, собрать отчёт для руководства — и показывает, как её решать с ИИ: быстрее, полнее или иначе, чем раньше.

Восемь разделов вместе покрывают все основные функциональные области закупочной деятельности: поиск информации и работу с поставщиками, анализ и сравнение КП, договоры и деловую переписку, переговоры, планирование и прогноз, безопасность данных, а также практические аспекты внедрения ИИ в компании. Никаких разговоров «про нейросети вообще» — только то, что закупщик сможет применить на практике.

Благодаря программе участники поймут, как устроены языковые модели и почему это принципиально при работе с закупочной документацией, научатся формулировать задачи для ИИ и критически проверять результат. Освоят применение ИИ по всем функциональным зонам закупщика. Определят, где технология реально помогает, а где решение и ответственность остаются за человеком.

Программа семинара

Модуль 1. Инструментарий ИИ

Чаты. Чат — базовый инструмент закупщика, в котором закрывается большая часть повседневных задач: черновик письма поставщику, выжимка условий из договора, первый проход по таблице коммерческих предложений. Современные чаты давно перестали быть просто диалоговым окном: они принимают файлы во всех рабочих форматах, ходят в интернет, строят таблицы и диаграммы, запускают действия по запросу. Граница между чатом и агентом стремительно размывается, и закупщику важно понимать, какие задачи по-прежнему решаются одним запросом, а какие уже требуют иных инструментов.

Универсальные агенты. Архитектура, возможности и особенности ИИ-агентов применительно к задачам закупок. Персистентная память агентов позволяет вписать ИИ в особенности своих бизнес-процессов: агент помнит регламент закупок компании, историю работы с поставщиками, лимиты и договорённости. Инструменты для агентов — tools, MCP и малая автоматизация — дают доступ к поиску, документам, реестрам и выгрузкам 1С. Отдельное внимание — безопасности в работе с агентами: баланс между полезностью и риском, уровни автономии и правила эскалации к человеку.

Специализированные решения для закупок. Обзор класса готовых продуктов: ИИ-модули ELMA365, SRM-советники, прогнозные платформы Forecast NOW! и GoodsForecast, ИИ-модули 1С:ERP — что каждое из них закрывает из коробки и в каком контуре закупок применимо. Где ИИ уже реально работает в закупках сегодня: обработка коммерческих предложений, проверка контрагентов, прогноз потребности — отечественный и международный опыт, эффекты и ограничения готовых решений.

LLM — что у них «под капотом» и в чём разница с классической автоматизацией. Принципы работы больших языковых моделей и конструктивно присущие им проблемы: галлюцинации, уверенные ошибки, деградация качества в длинной сессии. Ключевые характеристики LLM и особенности моделей разных вендоров: контекстное окно, скорость генерации, размер выдачи, стоимость токенов — как читать эти параметры при выборе модели для закупочных задач. Главное отличие ИИ от классической автоматизации.

Модуль 2. Взаимодействие с ИИ

Промпт. Эффективные технологии написания промптов для бизнес-задач закупщика: роль и контекст, точная формулировка задачи, формат вывода, примеры желаемого результата. Рекомендации 2026 года — что изменилось в работе с современными моделями и почему старые подходы сегодня работают хуже. Итерационный подход к созданию сложных промптов.

Скилл. Скилл — промпт, доросший до переиспользуемого инструмента: отработанная постановка задачи сохраняется как шаблон, дополняется чек-листом проверки и своими данными на входе. Как создавать навыки и организовывать корпоративный репозиторий отдела, чтобы удачные находки одного сотрудника становились достоянием всех. Гигиена работы: у каждого навыка есть владелец, версия и правило пересмотра; откуда брать готовые навыки и как проверять их безопасность.

Воркфлоу. Цепочка навыков, идущих друг за другом, превращает разовые запросы в непрерывный процесс: «собрать КП → свести сравнение → подготовить вопросы поставщикам». Критерии пригодности процесса: повторяемость, формализуемость, стоимость ошибки. Оркестрирование и работа в мультиагентных средах — как масштабировать производительность.

Человек в цикле с ИИ — как не стать узким местом или бесполезной прокладкой. Что можно и что нельзя делегировать: обратимость действия, цена ошибки против цены проверки, полнота данных. Ловушки взаимодействия с ИИ, реальные и субъективные метрики продуктивности. Реинжиниринг процессов с участием ИИ.

Модуль 3. Сбор информации

Инструменты и провайдеры для поиска и извлечения данных. Карта доступных инструментов, которыми закупщик получает данные: веб-поиск в чате, агенты с доступом к источникам, специализированные сервисы мониторинга, извлечение данных из выгрузок 1С и файлов. Культура достоверности: верификация источников данных, различение найденного и выдуманного.

Поиск в Интернет и локальных базах данных. Мониторинг рынка и поиск поставщиков. Цены, новости, кандидаты для запроса КП. Локальные базы данных компании: RAG-подход — ИИ, отвечающий по регламентам и типовым документам организации. LLM-Wiki как источник курируемого человеком знания.

Мониторинг открытых источников. Наблюдение как регулярный процесс, а не разовая акция: новости контрагентов, изменения в реестрах, судебные дела, движение цен по категориям закупок. От разовой проверки — к подписке на события; периодический ре-скрининг источников информации как регулярная задача ИИ.

Поиск информации по реестрам. Открытые реестры для проверки контрагентов: ЕГРЮЛ, картотека арбитражных дел, исполнительные производства, реестр недобросовестных поставщиков, ЕИС, отраслевые лицензии — профильная специфика закупок. Работа с реестрами по API и через web-extract.

Модуль 4. Аналитика

Сведение информации из различных источников. Обработка коммерческих предложений: извлечение цен, условий и сроков из документов разных форматов, сопоставление с ТЗ, автоматическое выявление отклонений и неявных аномалий. Табличные приложения: сметы и спецификации на десятки листов — извлечение в Excel, сверка итогов, поиск расхождений между спецификацией и текстом договора.

Проверка материалов по заданным осям. Проверка документов по заранее заданным осям — наборам критериев: соответствие ТЗ, соответствие регламенту закупок, юридические риски, коммерческие условия. Одна и та же техника работает и на чужих КП, и на своих договорах. Сочетание ИИ и жёсткой логики.

Аналитика и работа с данными. Excel и ИИ в связке: поиск ошибок и отклонений в таблицах поставок, сводные данные из разных источников, интерпретация цифр. Отчётность для руководства: динамика цен, структура затрат по категориям. Микроавтоматизация, построение дашбордов.

Прогнозирование, построение моделей. Прогноз потребности — ИИ-кейс в снабжении: сезонность, сложная логистика и удалённые объекты, планирование в жёсткие логистические окна. Расчёт запасов: страховой запас, точка заказа, неснижаемый остаток. Границы применимости ИИ-моделей: плохие исторические данные, холодный старт по новым позициям, смена режима закупок.

Модуль 5. Работа с документами

Письма — работа с эмоцией, ролью, тоном. Карта переписки закупщика — от запроса КП до претензии. Калибровка тона: жёсткая претензия без хамства, вежливое напоминание без потери требовательности. Где ИИ-черновик портит текст: извинения, конфликтные письма, личные отношения с поставщиком. Юридическая сторона переписки. Хуманизаторы текстов и детекция нейрослопа.

Договоры, отчёты — работа со структурой документов. Генерация документов со сложной структурой и точными фактическими данными: ТЗ из описания в свободной форме, опросники поставщиков, внутренние обоснования закупки. Обработка сканов и OCR с помощью ИИ: проверка текстового слоя, места, где распознавание ломается.

Большие документы — многопроходное редактирование. Особенности работы с большими документами. Почему эта задача — одна из самых сложных и не решается «в лоб». Многопроходная схема работы, специализированные инструменты ИИ для работы с документами, версионирование. форматы, удобные для ИИ промежуточных документов.

Презентации, графики, диаграммы. Сборка презентации для руководства из рабочих данных: структура затрат, динамика цен, заполнение корпоративного шаблона. Подготовка диаграмм, графиков, таблиц, инфографики, технических иллюстраций. Инструменты и приёмы работы.

Модуль 6. Интеллектуальное партнёрство

Подготовка к сложным переговорам. Подготовка к переговорам с ИИ: профиль поставщика, его интересы и давление, слабые места позиции, аргументы для снижения цены, сценарии «если — то». Репетиция с ИИ-оппонентом: ролевой прогон переговоров в безопасной среде и дебриф по итогам — сильные моменты, ошибки, альтернативные формулировки.

Решение нестандартных проблем с помощью ИИ. Генератор альтернатив при выборе поставщика или схемы логистики. Структурирование проблемы: дерево решений, карта заинтересованных сторон, «пять почему». «Сократический диалог», «адвокат дьявола» и другие режимы интеллектуального взаимодействия с ИИ в сложных ситуациях.

ИИ в развитии персонала. Онбординг новичка: ИИ-тьютор. Разбор инцидентов, накопление базы кейсов без поиска виноватых. Тренировка навыков стажёров: ролевые прогоны переговоров и претензионной работы. Разработка индивидуальных планов развития.

Модуль 7. Безопасность

Правовое регулирование ИИ в РФ. Персональные данные и 152-ФЗ: что можно передавать в ИИ-сервис и как обезличивать. Коммерческая тайна в работе с облачными сервисами. Ответственность за ошибки ИИ. Регламент использования ИИ в отделе: допустимые сервисы, правила передачи данных, обязательная проверка результатов.

Защита конфиденциальных данных. Выбор между облаком и локальным контуром ИИ: критерии выбора под типы данных, чек-лист безопасности при входе в новый ИИ-сервис — где живут данные, кто их видит, на чём обучается модель. Что уходит в облако после очистки, а что не покидает контур ни в каком виде.

Защита ИИ-систем от новых типов атак. Промпт-инъекция через документы поставщиков — главный вектор атаки в закупках. Атаки на агентов: избыточные права инструментов, утечки через внешние запросы, подмена данных в источниках. Кибергигиена нового поколения: ИИ-фишинг, голосовые и видеодипфейки в переписке и переговорах.

Модуль 8. Внедрение ИИ

Оценка эффективности ИИ. Метрики эффекта от внедрения ИИ. Оценка агента: набор типовых задач с эталонными ответами, доля эскалаций, перепроверка после смены модели. Оценка пилота: метрики успеха и сигналы остановки — как вовремя понять, что эффект не наступает, и свернуть проект без потерь.

Полная стоимость внедрения ИИ. Три уровня зрелости компании в отношении ИИ. Скрытые затраты, о которых забывают, и полная стоимость внедрения ИИ.

Выбор моделей и вариантов развертывания ИИ. Российские и зарубежные модели: сильные стороны, лицензии, риски; средний класс моделей — когда самая дорогая не нужна, а дешёвая не справится; бенчмарки и то, чему в них можно верить. Варианты развёртывания: облачный сервис, API-интеграция, локальные модели в закрытом контуре — скорость внедрения против периметра безопасности.

Финал: план внедрения на 30 дней

  • Каждый участник фиксирует план на 30 дней: три сценария для своей зоны закупок (по критериям быстрых побед), ожидаемый эффект в часах
  • Личная библиотека промптов: 5+ рабочих промптов под ежедневные задачи — анализ договора, сравнение КП, письмо поставщику, подготовка к переговорам
  • Техзадание на закупочного агента: карта задач, инструменты, SOUL.md, точки эскалации
  • Чек-лист проверки поставщика по реестрам с пометками, что автоматизировать
  • Регламент-скелет использования ИИ в отделе и метрики зрелости: что измерять ежеквартально

Форматы проведения

  • Открытый семинар — 8 часов, группы до 20 человек, очно или онлайн.
  • Корпоративный тренинг — 16 часов (2 дня по 8), группа до 20 человек; программа адаптируется под отрасль и контуры закупок компании
  • Компакт — 4 часа: блоки 1–3 + финальная сессия, для быстрого старта отдела

Организация обучения

Требования к помещению для проведения занятий

Для проведения семинара необходимо хорошо проветриваемое помещение, защищённое от прямых солнечных лучей. Помещение должно быть оборудовано письменными столами, белым экраном размером не менее 2х1,5 м, флип-чартом и мультимедийным проектором. Все расходы, связанные с арендой помещения и оборудования для проведения обучения, несёт заказчик.

Документация и материалы, выдаваемые слушателям

В процессе обучения слушатели получают материалы в электронном виде, которые содержат презентацию, примеры, образцы отдельных документов, а также электронную библиотеку материалов по теме обучения.

По вопросам проведения семинара обращайтесь:

телеграм:@zhartun
e-mail: vadim@zhartun.me
телефон: +7 (931) 120-43-00


Здесь можно получить информацию об авторе курса и других учебных программах.