О технологиях искусственного интеллекта (ИИ) сейчас говорят везде, и на то есть серьезные основания. По данным консалтинговой компании PwC
[1], мировой ВВП к 2030 году вырастет на 14% за счет использования технологий ИИ. Этот прирост равен 15,7 триллионов долларов, что превышает текущий суммарный ВВП Китая и Индии.
Повышенный интерес к ИИ появился с выходом ChatGPT компании Open AI. Это приложение установило рекорд по скорости роста пользователей — потребовалось 5 дней, чтобы достичь 1 млн пользователей и 2 месяца для отметки в 100 млн пользователей. Для примера, TikTok набрал 100 млн пользователей за 9 месяцев
[2].
Применение ИИ в решении бизнес-задач открывает новые возможности для повышения эффективности и конкурентоспособности компаний. Однако, наряду с перспективами, его использование сопровождается рядом недостатков:
- Ограничения данных. Эффективность И И в значительной степени зависит от объема и качества данных, на которых обучена модель. Таким образом, модель может оперировать только той информацией, которую разработчики использовали при создании этой модели.
- Галлюцинации. ИИ может генерировать ответы, не соответствующие действительности, что потенциально может привести к принятию неверных решений.
- Конфиденциальность данных. Внедрение И И в корпоративные процессы вызывает опасения по поводу защиты конфиденциальной информации, особенно при использовании публично-доступных ИИ-сервисов.
Решением этих проблем является использование специализированных ИИ-агентов, которые представляют собой программы, интегрированные в защищенную корпоративную инфраструктуру. Эти ИИ-агенты используют методы искусственного интеллекта для выполнения определенных задач, таких как поиск информации в сети, оптическое распознавание символов (OCR), а также доступ к транзакционным и мастер-данным из корпоративных информационных систем. Они могут анализировать данные, принимать решения и взаимодействовать с другими системами или пользователями, что позволяет автоматизировать процессы и улучшить работу с информацией в компании.
За последний год появление ИИ-агентов анонсировали многие крупные вендоры корпоративных информационных решений. Например, SAP запускает ИИ-агента Joule, который будет глубоко интегрирован в экосистему решений SAP, предоставляя возможность реализовывать бизнес-процессы в рамках единого окна в формате чата с доступом к внутренним транзакционным и мастер данным, а также к внешним данным, предоставленных сторонними решениями.
Сценарии использования ИИ для преобразования закупочных процессов
Согласно отчету
[3] консалтинговой компании Bain, использование ИИ в данной области можно разделить на шесть ключевых направлений: закупочные стратегии, организационная и операционная модель, категорийное управление, управление поставщиками, корпоративная социальная ответственность и операционные закупки.
Количество точек на инфографике ниже отображает количество сценариев с использованием ИИ в каждом направлении. В материале будут рассмотрены следующие сценарии: категорийное управление (сбор данных о рынке для создания категорийных стратегий, проведение закупочных процедур и управление договорами) и операционные закупки (создание заявок на закупку).
[1] https://pwc.to/349x8w5[2] https://www.reuters.com/technology/chatgpt-sets-record-fastest-growing-user-base-analyst-note-2023−02−01/[3] https://www.bain.com/insights/generative-ai-procurement-interactive/