Один из типичных примеров — процесс закупок.
Чтобы производить продукцию, компании необходимо закупать материалы. Этот процесс регулируется внутренними положениями, составленными на основе действующего законодательства: до определённой суммы — выбор по карте, выше — через тендерные процедуры.
Обычно инженер по закупкам:
- собирает заявки от поставщиков,
- формирует «карту выбора»,
- и на основе якобы «объективной» оценки выбирает поставщика.
Проблема в том, что:
- критерии оценки часто формальны или устаревшие,
- баллы могут быть необоснованными,
- человеческий фактор (в том числе коррупционный) влияет на итоговый выбор.
Как думаете, инженер по закупкам не преследует личных мотивов при такой схеме, построенной ещё при царе Горохе?
А зачем её менять — процесс вроде идёт, всё «нормально»:
всё плохое (неликвид по завышенной цене) контора спишет на баланс, а в карман всем заинтересованным, глядишь, что-то и «прилетит».
Как может помочь искусственный интеллект?
Допустим, компания создаёт онлайн-сервис, в который инженер оформляет процедуру закупки и туда же сгружаются все полученные заявки от поставщиков.
К сервису через API подключается определённая ИИ-модель, соответствующая решению данной задачи, которая:
- анализирует параметры заявок,
- выявляет несоответствия в критериях,
- предлагает рекомендации по улучшению системы оценки,
- и напрямую указывает оптимального поставщика по ключевым параметрам (цена, сроки, качество, надёжность и т.д.).
Результат:
- исключается субъективность и коррупционный след,
- повышается эффективность закупок,
- снижается себестоимость продукции за счёт оптимального выбора сырья и материалов.
Так ИИ становится не абстрактной «технологией будущего», а реальным инструментом, который экономит деньги, системно улучшает процессы и выбрасывает за борт бестолочей и коррупционеров.
Из личного примера.
Когда-то я занимался небольшим бизнесом по пошиву постельного белья.
И часто сталкивался с тем, что компании запрашивали коммерческие предложения, но на деле их интересовал просто отклик на их заявку для своей фиктивной карты выбора — для отчётности по проведённому «объективному» процессу. Ключевые параметры, такие как плотность ткани (которая напрямую влияет на качество и цену), вообще не учитывались, хотя это очень важный критерий выбора. Главное для них было — цена и тип комплекта.
Например, полуторка может весить 1 кг, а может 2,5 (где расход хлопка в 2,5 раза больше), — но сравнивали формально. В итоге мои предложения считались «дорогими», хотя по факту были качественнее, да и по цене относительно веса не были дороже. Это создавало ощущение, что выбор поставщика делался под заранее определённого кандидата, а объективность в закупках — формальность.
Вот теперь вопрос — почему и кому ИИ в бизнес-процессах может быть неинтересен? Информация для размышления.
