4 августа 2025 г.
По данным компании Gartner, Inc., генеративный ИИ (GenAI) в сфере закупок достиг стадии «провала разочарования». Несмотря на то, что некоторые новаторы уже получают от него выгоду, многие организации сталкиваются с нестабильной рентабельностью инвестиций или несоответствием ожиданиям. Это подчёркивает необходимость более взвешенного и стратегического подхода.
«Генеративный ИИ действительно повышает эффективность процессов, даёт лучшие аналитические данные и помогает экономить затраты в закупочных подразделениях, — говорит Кейтлин Саммерс, старший аналитик направления цепочек поставок в Gartner. — Однако разрозненные и некачественные данные в системах закупок мешают точному результату, а интеграция автономных GenAI-решений с существующими платформами зачастую осложняется техническими различиями. Несмотря на эти трудности, широкая применимость GenAI на всём протяжении цикла „от запроса до оплаты“ поддерживает к нему устойчивый интерес».
О цикле ажиотажа Gartner
Цикл ажиотажа по решениям для закупок и снабжения от Gartner представляет собой графическую модель, описывающую типичный путь новой технологии от зарождения интереса до зрелости и широкого применения. Руководители по закупкам (CPO) могут использовать это исследование для подбора технологий, соответствующих их задачам.
Среди других технологий, находящихся на стадии «провала разочарования» — то есть, после пика завышенных ожиданий — также упоминаются:
- решения для устойчивых закупок,
- предписывающая аналитика (prescriptive analytics),
- инструменты по разнообразию поставщиков,
- продвинутая аналитика контрактов.
Разговорный ИИ в закупках, согласно прогнозу, и вовсе устареет, не достигнув стадии продуктивности (см. рис. 1).
Генеративный ИИ в закупках: сферы применения
Приложения с поддержкой GenAI в закупках нацелены на автоматизацию трудоёмких повторяющихся задач, таких как:
- поиск знаний,
- резюмирование,
- контекстуализация,
- управление рабочими процессами и их исполнение.
По мере внедрения этих инструментов организации могут рассчитывать на рост производительности и эффективности, снижение операционных затрат и освобождение персонала для более ценной работы — стратегических решений и управления поставщиками.
Наиболее перспективные сценарии применения включают:
- генерацию бизнес-процессов по текстовому запросу,
- автоматизацию рабочих процессов,
- управление контрактами,
- определение объёма проектов,
- рекомендации по поставщикам,
- автоматическое создание тендерной документации (RFx).
GenAI способен обеспечить значительную экономию при сохранении или даже улучшении качества результата. Компании, начавшие использование раньше других, получают стратегическое преимущество.
Генеративный ИИ в закупках: барьеры внедрения
Организации сталкиваются с рядом проблем при внедрении GenAI в закупках, включая:
- разрозненные и некачественные данные,
- опасения сотрудников за рабочие места,
- скептицизм по поводу точности выводов ИИ,
- сопротивление изменениям,
- высокие и непредсказуемые затраты,
- сложная интеграция с существующими системами,
- растущие регуляторные требования.
Также вызывают обеспокоенность неясные нормы в сферах конфиденциальности, защиты интеллектуальной собственности и доверия к технологии.
«Организации, которые откладывают внедрение GenAI в закупочные процессы, рискуют отстать, в то время как новаторы уже преодолевают трудности и получают ощутимые выгоды, — говорит Саммерс. — Gartner прогнозирует, что GenAI в закупках станет зрелой и продуктивной технологией в течение пяти лет».
Рекомендации для CPO
Руководителям по закупкам, желающим внедрить GenAI, Gartner советует:
- Инвестировать в инфраструктуру данных, чтобы стандартизировать и интегрировать информацию из разных систем закупок.
- Изучать предложения вендоров с встроенными возможностями GenAI и соотносить их с корпоративной стратегией.
- Оценивать специализированные ИИ-инструменты для таких областей, как выбор поставщиков, управление контрактами, оценка рисков — именно здесь новаторы уже получают результат.
- Делать акцент на управление изменениями: поощрять обучение и адаптацию закупочных процессов с помощью данных и автоматизации.
- Следить за развитием нормативных требований и при необходимости обращаться за консультацией к экспертам.
- Повышать цифровую грамотность команд, обучать взаимодействию с ИИ и навыкам prompt engineering — подготовки запросов для ИИ.
Источник: Пресс-служба компании Gartner
