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 в 12:00 (МСК) проведём воркшоп «ИИ для закупщика: от вопроса в чат до закрытого контура компании».
На примере одной реальной закупочной задачи разберём, как использовать ИИ для сравнения коммерческих предложений и проверки поставщиков. Возьмём три КП на закупку оборудования, сопоставим их с техническим заданием, найдём несоответствия и скрытые расходы, приведём цены к единой базе и определим, какое предложение действительно выгоднее.
Эту задачу мы последовательно проведём 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 рассмотрим работу в закрытом контуре и разберём, когда локальная модель действительно необходима, а когда она лишь усложняет процесс.
Воркшоп будет полезен специалистам по закупкам и снабжению, категорийным менеджерам, сотрудникам тендерных отделов и руководителям, которые хотят использовать ИИ в работе не эпизодически, а системно.
О чём будем говорить на воркшопе
- Какую роль ИИ может выполнять в закупках. Покажем, какие задачи можно передать нейросети, а какие решения и проверки обязательно должны оставаться за человеком.
- Четыре уровня использования ИИ. Рассмотрим путь от разового вопроса в чат-боте до полноценного закрытого контура. Сравним затраты, возможности, ограничения и области применения каждого уровня.
- Практический разбор коммерческих предложений. На примере трёх КП покажем, как ИИ может провести анализ, сравнить несколько предложений и дать рекомендации
- Готовый промпт для сравнения КП. Разберём структуру рабочего промпта: роль, задача, исходные данные, критерии, формат ответа и правила проверки. Участники получат шаблон, который можно использовать для собственных ТЗ и коммерческих предложений.
- Почему ИИ часто ошибается в таблицах и расчётах. Покажем 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. Рассмотрим 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. Разберём лестницу защиты информации: правила работы с публичными сервисами, обезличивание документов, корпоративные решения и локальный закрытый контур.
- Как выбирать ИИ-инструмент под конкретную задачу. Разберем 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. Обозначим 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. Покажем 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!
