Можно ли доверить нейросети сравнение коммерческих предложений? Способен ли ИИ самостоятельно проверить соответствие ТЗ, найти скрытые доплаты и выбрать поставщика? Как использовать рабочие документы и при этом не раскрыть конфиденциальные данные? Какой инструмент вообще выбрать: обычный чат-бот, ИИ-агента или локальную модель?
20 августа 2026 года провели воркшоп «ИИ для закупщика: от вопросов в чат до закрытого контура компании».
На примере одной реальной закупочной задачи разобрали, как использовать ИИ для сравнения коммерческих предложений и проверки поставщиков. Взяли три КП на закупку оборудования, сопоставили их с техническим заданием, нашли несоответствия и скрытые расходы, привели цены к единой базе и определили, какое предложение действительно выгоднее.
Эту задачу мы последовательно провели через четыре уровня применения ИИ: от простого вопроса в чат-боте до агента, который самостоятельно читает файлы, выполняет расчёты и формирует сравнительную таблицу в Excel. Отдельно рассмотрели работу в закрытом контуре и разобрали, когда локальная модель действительно необходима, а когда она лишь усложняет процесс.
Запись будет полезна специалистам по закупкам и снабжению, категорийным менеджерам, сотрудникам тендерных отделов и руководителям, которые хотят использовать ИИ в работе не эпизодически, а системно.
Запись воркшопа — ниже, программа и спикер — под видео.
О чём говорили на воркшопе
- Какую роль ИИ может выполнять в закупках. Показали, какие задачи можно передать нейросети, а какие решения и проверки обязательно должны оставаться за человеком.
- Четыре уровня использования ИИ. Рассмотрели путь от разового вопроса в чат-боте до полноценного закрытого контура. Сравнили затраты, возможности, ограничения и области применения каждого уровня.
- Практический разбор коммерческих предложений. На примере трёх КП показали, как ИИ может провести анализ, сравнить несколько предложений и дать рекомендации
- Готовый промпт для сравнения КП. Разобрали структуру рабочего промпта: роль, задача, исходные данные, критерии, формат ответа и правила проверки. Участники получили шаблон, который можно использовать для собственных ТЗ и коммерческих предложений.
- Почему ИИ часто ошибается в таблицах и расчётах. Показали основные ошибки нейросетей при работе с числами: пропущенные значения, перепутанные строки и столбцы, неверные расчёты и потерянные условия, спрятанные в тексте.
- Как устроен ИИ-агент для закупок. Рассмотрели сценарий, в котором агент самостоятельно читает файлы ТЗ и КП, извлекает характеристики, рассчитывает стоимость и выгружает сравнительную таблицу в Excel.
- Как работать с конфиденциальными данными. Разобрали лестницу защиты информации: правила работы с публичными сервисами, обезличивание документов, корпоративные решения и локальный закрытый контур.
- Как выбирать ИИ-инструмент под конкретную задачу. Разобрали, какие инструменты лучше подходят для разных задач: поиск поставщиков и информации о рынке, сравнение КП, анализ документов, подготовка писем, работа с внутренней базой знаний и запуск моделей локально.
- Где ИИ лучше не доверять. Обозначили красные зоны: автономный выбор и утверждение поставщика, неподтверждённые расчёты, работа с чувствительными документами в неодобренных сервисах и выполнение внешних действий без контроля человека.
- Как начать применять ИИ после вебинара. Показали практичный порядок внедрения ИИ в работу закупщика
Спикер
Александр Грицай
CEO и основатель компании Forecast NOW!
Эксперт в области управления запасами, постоянный приглашенный спикер на конференциях по логистике и УТЗ
Автор программы для управления запасами Forecast NOW!
