Александр Ткаченко, ГК ФСК: «Мы внедряли ИИ, чтобы сделать департамент закупок центром прибыли, а не затрат» ●
Александр Ткаченко, директор по закупкам, ГК ФСК и спикер форума «Закупки в бизнесе: стратегии, инновации, практики» рассказал, как проходит внедрение искусственного интеллекта в процессы закупок и дал несколько советов начинающим.
Почему вы решили внедрять ИИ в закупочные процессы?
Это был не тренд, а вынужденная необходимость и четкий бизнес-расчет. В девелопменте маржинальность сжимается, и мы уперлись в потолок ручного труда: 70% времени менеджеров уходило на рутину (сравнение смет, проверка дублей в номенклатуре, ответы на типовые запросы). Мы увидели, что ИИ позволяет не просто экономить, а менять модель работы: перераспределять человеческий капитал с транзакций на стратегию — управление рисками поставщиков, поиск альтернативных материалов и глубокая аналитика рынка. По сути, мы внедряли ИИ, чтобы сделать департамент закупок центром прибыли, а не затрат.
Как вы определяете, какие процессы в закупках можно автоматизировать с помощью ИИ?
Мы используем трехступенчатый тест на «зрелость для ИИ»:
1. Правило «Трех Т»: процесс должен быть Трудозатратным (много часов), Типовым (повторяется цикл в цикл) и иметь четкие Текстовые/цифровые данные (на входе и выходе).
2. Диагностика ошибок: Мы смотрим, где у нас больше всего человеческих ошибок (например, разночтения в коммерческих предложениях или «мусор» в справочнике материалов). Если ошибка возникает из-за усталости, а не из-за экспертизы — это кандидат №1.
3. Принцип «безопасного сбоя»: Мы не трогаем критический тендерный процесс с большими бюджетами, пока не отработаем технологию на вспомогательных задачах (обработка входящих запросов, пресейл). Если ИИ ошибется в чате — мы поправим, если ошибется в ценообразовании — это фатально.
Какие технологии или платформы ИИ вы используете?
Мы строим стек вокруг ChatGPT как базового LLM-ядра. Почему он? Лучший баланс рассуждений (reasoning) для длинных контрактов и цены за токен.
Как внедрение ИИ повлияло на вашу команду и её структуру? Какие навыки стали особенно важными?
Мы находимся на этапе разработки ИИ-агентов. Безусловно это поменяет структуру команды. Понимаем, что это потребует новых навыков и компетенций, исходя из которых, возможно, поменяется структура подразделения.
Какие результаты вы уже наблюдаете после внедрения ИИ в процессы закупок?
Пока преждевременно говорить о результатах.
С какими основными вызовами вы столкнулись при внедрении ИИ?
Самый большой вызов – это компетенции специалистов, способных разработать полноценных ИИ-агентов. Здесь одновременно требуются системность мышления, глубокое понимание процессов закупок, навыки программирования, отладки и внедрения.
Второй вызов – защита данных. Очень сложно убедить безопасников разрешить выгрузку даже обезличенных данных в облачный LLM. Решили через локальное развертывание и шифрование на стороне клиента.
Третий вызов – «мусор на входе». ИИ бесполезен, пока мы не приведем в порядок свои же внутренние регламенты.
Какие советы вы могли бы дать другим компаниям, которые только начинают внедрять ИИ в закупки? Какие ошибки стоит избегать?
1. Начинайте с «больной точки», а не с «красивой технологии». Не запускайте всё сразу. Выберите один узкий процесс (например, только анализ КП) и доведите точность до 95%.
2. Инвестируйте в метрики оценки ИИ раньше, чем в само железо. Создайте тестовую выборку из 100 кейсов, где вы точно знаете правильный ответ. И тестируйте каждую новую версию промпта на этой выборке.
Главные ошибки, которых стоит избегать:
· Ошибка №1: Доверять ИИ без «человека в петле» (Human-in-the-loop). Первые 2 месяца каждый ответ ИИ должен перепроверяться человеком.
· Ошибка №2: Покупать готовое «коробочное» решение под названием «ИИ для закупок». Рынок перегрет. Берите дешевый API (как Claude) и пишите тонкий слой кастомизации под свои ТУ (технические условия) — это окупится быстрее.
· Ошибка №3: Забывать про обучение команды. Если вы просто дадите доступ к чат-боту, люди им не воспользуются. Нужны еженедельные «разборы полетов», где мы учимся правильно формулировать запросы.
О спикере
Александр Ткаченко, директор по закупкам, ГК ФСК
Общий опыт более 20 лет
В ГК ФСК более 6 лет
Опыт работы в (управлении закупками) компаниях: ГК ПИК (15 лет) и X5 Group (2 года)
Достижения:
Почему вы решили внедрять ИИ в закупочные процессы?
Это был не тренд, а вынужденная необходимость и четкий бизнес-расчет. В девелопменте маржинальность сжимается, и мы уперлись в потолок ручного труда: 70% времени менеджеров уходило на рутину (сравнение смет, проверка дублей в номенклатуре, ответы на типовые запросы). Мы увидели, что ИИ позволяет не просто экономить, а менять модель работы: перераспределять человеческий капитал с транзакций на стратегию — управление рисками поставщиков, поиск альтернативных материалов и глубокая аналитика рынка. По сути, мы внедряли ИИ, чтобы сделать департамент закупок центром прибыли, а не затрат.
Как вы определяете, какие процессы в закупках можно автоматизировать с помощью ИИ?
Мы используем трехступенчатый тест на «зрелость для ИИ»:
1. Правило «Трех Т»: процесс должен быть Трудозатратным (много часов), Типовым (повторяется цикл в цикл) и иметь четкие Текстовые/цифровые данные (на входе и выходе).
2. Диагностика ошибок: Мы смотрим, где у нас больше всего человеческих ошибок (например, разночтения в коммерческих предложениях или «мусор» в справочнике материалов). Если ошибка возникает из-за усталости, а не из-за экспертизы — это кандидат №1.
3. Принцип «безопасного сбоя»: Мы не трогаем критический тендерный процесс с большими бюджетами, пока не отработаем технологию на вспомогательных задачах (обработка входящих запросов, пресейл). Если ИИ ошибется в чате — мы поправим, если ошибется в ценообразовании — это фатально.
Какие технологии или платформы ИИ вы используете?
Мы строим стек вокруг ChatGPT как базового LLM-ядра. Почему он? Лучший баланс рассуждений (reasoning) для длинных контрактов и цены за токен.
Как внедрение ИИ повлияло на вашу команду и её структуру? Какие навыки стали особенно важными?
Мы находимся на этапе разработки ИИ-агентов. Безусловно это поменяет структуру команды. Понимаем, что это потребует новых навыков и компетенций, исходя из которых, возможно, поменяется структура подразделения.
Какие результаты вы уже наблюдаете после внедрения ИИ в процессы закупок?
Пока преждевременно говорить о результатах.
С какими основными вызовами вы столкнулись при внедрении ИИ?
Самый большой вызов – это компетенции специалистов, способных разработать полноценных ИИ-агентов. Здесь одновременно требуются системность мышления, глубокое понимание процессов закупок, навыки программирования, отладки и внедрения.
Второй вызов – защита данных. Очень сложно убедить безопасников разрешить выгрузку даже обезличенных данных в облачный LLM. Решили через локальное развертывание и шифрование на стороне клиента.
Третий вызов – «мусор на входе». ИИ бесполезен, пока мы не приведем в порядок свои же внутренние регламенты.
Какие советы вы могли бы дать другим компаниям, которые только начинают внедрять ИИ в закупки? Какие ошибки стоит избегать?
1. Начинайте с «больной точки», а не с «красивой технологии». Не запускайте всё сразу. Выберите один узкий процесс (например, только анализ КП) и доведите точность до 95%.
2. Инвестируйте в метрики оценки ИИ раньше, чем в само железо. Создайте тестовую выборку из 100 кейсов, где вы точно знаете правильный ответ. И тестируйте каждую новую версию промпта на этой выборке.
Главные ошибки, которых стоит избегать:
· Ошибка №1: Доверять ИИ без «человека в петле» (Human-in-the-loop). Первые 2 месяца каждый ответ ИИ должен перепроверяться человеком.
· Ошибка №2: Покупать готовое «коробочное» решение под названием «ИИ для закупок». Рынок перегрет. Берите дешевый API (как Claude) и пишите тонкий слой кастомизации под свои ТУ (технические условия) — это окупится быстрее.
· Ошибка №3: Забывать про обучение команды. Если вы просто дадите доступ к чат-боту, люди им не воспользуются. Нужны еженедельные «разборы полетов», где мы учимся правильно формулировать запросы.
О спикере
Александр Ткаченко, директор по закупкам, ГК ФСК
Общий опыт более 20 лет
В ГК ФСК более 6 лет
Опыт работы в (управлении закупками) компаниях: ГК ПИК (15 лет) и X5 Group (2 года)
Достижения:
- 2021, 2023, 2024, 2025 вошел в ТОП-1000 лучших менеджеров России по версии газеты Коммерсант – лучший Директор по закупам
- 2023, 2024, 2025 вошел в ТОП-5 рейтинга РА Эксперт - лучший Директор по закупкам России
- 2023, 2024, 2025 вошел в ТОП-20 рейтинга, Человек года Строительного комплекса России (Умный Город) – лучший Директор по закупкам