Юрий Невоструев, BIOCAD: «Наиболее эффективное применение ИИ – быстрая аналитика данных, выводы и построение плана»

Юрий Невоструев, руководитель отдела по закупкам лабораторного оборудования и непроизводственных материалов, BIOCAD, и спикер Третьей конференции «Управление закупками в промышленности», рассказал CFO Russia, какие реальные экономические результаты дают ИИ-инструменты и цифровые решения в закупках.

Какие ИИ-инструменты и цифровые решения вы используете в закупках и в чём их главная польза для вашей компании?

Мы разделяем инструменты на две категории: для личной эффективности и общекорпоративные решения. В первой категории многие компании уже преуспели – сотрудники активно используют чат-боты как в бытовой жизни, так и в рабочей среде, поэтому привычка в целом прижилась.

При выборе решений мы исходим из базового принципа: сохранение конфиденциальности и защита данных. Это может ограничивать применение внешних сервисов по части задач. Поэтому основной стек мы строим на локальных моделях, снабжая их всеми необходимыми ресурсами (по производительности, по навыкам, по данным).

Эти модели выполняют роль агентов, которые уже перешли от рассуждений и обработки данных к действиям, заменяя рутинные задачи end-to-end. Это как раз обширная и самая интересная тема, к решению которой стремятся многие крупные компании сейчас.

Какие задачи в закупках ИИ и цифровые инструменты решают лучше всего, а где их применение пока не даёт заметного эффекта?

Наиболее эффективное применение – быстрая аналитика данных, выводы и построение плана. То есть ИИ создаёт «пищу для ума» и последующего осмысления человеком – это уже обязательный навык сотрудника в корпоративной среде белых воротничков.

Агенты помогают довольно быстро обнаружить проблемы, предложить набор действий, которые часто являются весьма прикладными, проанализировать показатели поставщика, историю взаимодействия с ним, затраты и т.д., а также создать презентацию с графиками. Например, с целью подготовки фактуры для переговоров – отличный вариант задачи для агента.

Где применение пока ограничено: если говорить о более сложных данных, например, в области управления запасами, то задача по-прежнему решаемая, но сильно зависит от чистоты ваших данных, прозрачности логики связей между разными таблицами и показателями. Иначе агента придётся долго и мучительно обучать работе с вашим «мусором», а вероятность ошибки при этом очень большая, как и цена такой ошибки.

Все еще непросто перейти от рассуждений к действиям, если речь идет о той же необходимости локализации – не просто скинуть файл в чат, а забрать его из какой-то системы; не просто написать о необходимых действиях, а пойти выполнить их и отчитаться о завершении.

С какими сложностями вы сталкиваетесь при внедрении и использовании ИИ-инструментов и цифровых решений в закупках? Как удаётся их преодолевать?

Работа с данными – очень важная часть процесса. Необходимо освоить навыки их систематизации и обработки, и в этой задаче агенты эффективно выполняют роль ассистентов.

Разрозненность данных существенно усложняет настройку объёмной аналитики — а это и без того непростой процесс, поэтому проблему необходимо решать.

Что мы для этого делаем? Чистим накопленные данные и отсекаем мусор на входе, а также учим сотрудников делать это с помощью AI-ассистентов, вводим в рутину. Переформатируем процессы, чтобы исключать накопление ошибок, и постепенно подключаем в эту рутину роботизацию и контрольные дашборды.

Конечная цель – предоставить агенту доступ ко всем данным, которые сейчас доступны рядовым сотрудникам. И только так удастся полностью применить весь потенциал агентов.

И непременно общайтесь с ИТ-службами – они должны разрабатывать базовых агентов и давать им прямые доступы к данным.

Задать свои вопросы Юрию и узнать больше об опыте BIOCAD вы сможете на Третьей конференции «Управление закупками в промышленности», которая пройдет 5 июня 2026 года.

Мария Харитонова