Компании готовы использовать искусственный интеллект для обработки данных и документов, но сохраняют за человеком право принимать решения и финансовые обязательства.
Искусственный интеллект уже рассматривают как рабочий инструмент для закупок — обработки данных, подготовки документов и поиска информации. Однако доверие к алгоритму резко снижается, когда речь заходит о выборе поставщика и заключении договора.
Более 75% компаний не готовы передать ИИ полный закупочный цикл — от анализа предложений до определения контрагента. Такие результаты показал опрос электронной торговой площадки «ТендерПро», проведенный среди компаний-заказчиков — пользователей площадки.
Автоматизировать работу — да, передать решение — нет
Граница доверия проходит между подготовкой информации и принятием решения.
ИИ можно поручить собрать данные, обработать документы, найти нужную информацию и подготовить материалы для сравнения. Но окончательная оценка поставщика связана не только с формальными параметрами предложения.
Цена, срок поставки и условия оплаты поддаются сопоставлению. Надежность контрагента, его опыт и деловая репутация требуют оценки в контексте конкретной закупки. Именно на этом этапе автоматическое ранжирование может оказаться недостаточным.
По данным исследования, более 78% компаний относят анализ технических предложений и итоговое сравнение условий поставщиков к наиболее сложным этапам автоматизации.
Почему компании опасаются автономных закупок
Главным барьером участники опроса назвали возможную потерю контроля — этого опасаются 73% компаний.
Еще 62% указали на юридические риски. Если система самостоятельно рекомендует или выбирает поставщика, компании необходимо заранее определить, кто отвечает за принятое решение, как проверить основания выбора и каким образом оспорить ошибочный результат.
Риск утечки данных беспокоит 56% респондентов. Закупочные системы работают с ценами, коммерческими предложениями, условиями договоров, сведениями о поставщиках и внутренними потребностями заказчика. Перед подключением ИИ придется проверить, какие данные получает модель, где они обрабатываются и могут ли использоваться за пределами корпоративного контура.
Сложнее всего формализовать не цену
Алгоритм способен быстро сопоставить числовые и текстовые параметры предложений. Но выбор поставщика редко сводится к одной таблице.
Техническое предложение может содержать неоднозначные формулировки, ссылки на разные стандарты и дополнительные условия. Самая низкая цена также не всегда означает наиболее выгодный вариант, если поставщик не подтверждает нужные сроки, качество или способность выполнить обязательства.
Поэтому автоматизация сравнения должна включать не только итоговый рейтинг, но и возможность увидеть исходные данные, критерии оценки и основания, на которых система сформировала рекомендацию.
Какая модель применения ИИ выглядит реалистичной
Результаты опроса указывают на модель, в которой искусственный интеллект не заменяет закупщика, а готовит основу для его решения.
Системе можно поручить:
- извлечение параметров из коммерческих и технических предложений;
- поиск расхождений в документах;
- сопоставление цен и условий поставки;
- подготовку сравнительных таблиц;
- выделение предложений, требующих дополнительной проверки;
- поиск недостающих документов и сведений.
За специалистом остаются оценка существенных различий, проверка рекомендаций системы, выбор поставщика и ответственность за финансовое решение.
Такая схема позволяет сократить объем ручной обработки документов, не передавая алгоритму полномочия, последствия которых компания пока не готова контролировать.
Что проверить перед внедрением
До запуска ИИ-инструмента в закупках необходимо определить, какие действия он выполняет самостоятельно, а какие требуют подтверждения сотрудника.
Отдельно стоит зафиксировать:
- перечень данных, к которым получает доступ система;
- критерии оценки и сравнения предложений;
- порядок проверки результатов;
- случаи, когда автоматическая рекомендация не используется;
- полномочия сотрудников при согласовании решения;
- правила хранения закупочной и коммерческой информации;
- ответственность за ошибку в данных или рекомендации.
Чем ближе ИИ подходит к выбору контрагента и принятию финансовых обязательств, тем важнее возможность восстановить ход оценки и объяснить, почему система предложила конкретный результат.
Пока российский бизнес готов доверить ИИ роль аналитического помощника, но не самостоятельного участника закупочного процесса. Алгоритм может ускорить сравнение предложений. Право выбрать поставщика и ответственность за этот выбор компании оставляют человеку.
Источник: исследование ЭТП «ТендерПро», опубликованное CNews 20 июля 2026 года.
