Почему внедрение ИИ в закупках опережает фактическую готовность — анализ Сновера

Индустрия закупок сталкивается с поразительным противоречием: ИИ повсюду, а доверие к его управлению остается редкостью. Согласно отчету CPO 2026 года, каждая опрошенная организация закупок уже использует ИИ в той или иной форме, но только 11% заявляют, что полностью готовы масштабировать его на всю компанию. Этот разрыв между скоростью внедрения и уровнем подготовки привлек внимание лидеров отрасли, особенно Сновера, генерального директора ProcureAbility, который считает, что разрыв отражает более глубокие организационные проблемы, а не просто колебания.

Парадокс Сновера: все используют ИИ, но немногие чувствуют себя готовыми

Сновер посвятил много времени изучению этого противоречия в отраслевом ландшафте. «Темпы внедрения ИИ продолжают меня удивлять», — отметил он. «Он уже присутствует во всех секторах, и от всех ожидается, что они сформулируют свою стратегию по ИИ». Однако эта быстрая проникновенность скрывает фундаментальную правду: первоначальное внедрение ИИ происходит быстро, но путь к настоящей готовности идет гораздо медленнее.

Больше всего Сновера удивляет не осторожность самих организаций, а то, как быстро они уже интегрировали ИИ, несмотря на свои опасения. Он видит в этом доказательство того, что руководители закупок признают потенциал технологии, даже если еще не нашли способ эффективно управлять ею.

Настоящая проблема, по мнению Сновера, — это расширяющийся разрыв между срочностью руководства и неопределенностью команд. Руководство требует четких стратегий по ИИ, но отсутствует практическая, масштабируемая дорожная карта внедрения, которую закупочные команды могли бы реально реализовать.

Качество данных остается настоящим барьером, по мнению Сновера

Сновер выделяет готовность данных как основную преграду для более широкого внедрения ИИ. Это не сопротивление инновациям — это сложная реальность того, как в настоящее время управляются закупочные данные.

Отчет CPO 2026 подтверждает эту оценку: почти две трети респондентов выразили озабоченность по поводу конфиденциальности и соблюдения требований к данным, а более половины указали на проблемы с качеством данных и фрагментированные системы. В отделах закупок, где детали контрактов, информация о поставщиках и финансовые записи разбросаны по нескольким платформам, единые источники данных практически отсутствуют.

Сновер приводит яркое сравнение: «Представьте, что вы используете ChatGPT или Gemini и постоянно получаете неточные или устаревшие ответы. А теперь представьте, что это происходит в бизнес-среде, где данные извлекаются из различных источников одновременно — таково текущее состояние многих закупочных операций».

Его совет однозначен: «Не автоматизируйте сломанные процессы», — предостерегает он. «Улучшайте рабочие процессы перед внедрением ИИ, иначе рискуете получить ошибки и сложности». Без гармонизации данных и четких протоколов взаимодействия с ИИ организации будут испытывать трудности в получении реальной ценности от своих инвестиций в ИИ.

Почему пилотные программы доминируют в текущем ландшафте

Эта реальность объясняет, почему 65% организаций считают себя «в основном готовыми», а не полностью подготовленными. Большинство проводят пилотные проекты и целевые инициативы по ИИ вместо попыток полномасштабного внедрения.

Сновер рассматривает эти пилоты как важные механизмы обучения. «Пилотные проекты — это тренировочные колеса, позволяющие командам экспериментировать в контролируемых условиях и определить, что действительно работает», — объяснил он. Однако переход от успешных пилотов к более широкому внедрению требует организационных изменений, которых многие компании еще не осуществили: переосмысления рабочих процессов, новых структур управления и четких рамок ответственности.

По словам Сновера, большинство организаций рассматривают ИИ как отдельные проекты, а не как часть более широкой стратегии цифровой трансформации. «Часто отсутствует управление и операционные модели, а организационная структура еще не подготовлена к этому сдвигу», — отметил он.

Переформатирование сопротивления: это вопрос ясности, а не страха

Хотя более половины опрошенных опасаются, что ИИ заменит человеческое суждение, Сновер считает, что эти опасения часто преувеличены. Основная проблема — не сопротивление Луддитов, а неопределенность. Работники боятся потерять работу и контроль — не потому, что ИИ устранит их роли, а потому, что правила работы с ИИ еще не четко определены.

«Настоящая проблема — неопределенность», — объяснил Сновер. «Как только организации установят ясные протоколы и структуры управления, многие опасения исчезнут».

Видение Сновера: от пилотов к интегрированным командам с ИИ

В будущем Сновер предсказывает, что организации, преодолевшие свою нерешительность, встроят ИИ как неотъемлемую часть рабочей силы. Ведущие компании уже работают в гибридных командах, сочетающих штатных сотрудников, подрядчиков и внешних поставщиков услуг. ИИ станет еще одним важным ресурсом в этом миксе.

В этой новой модели роли человека смещаются от исполнения к надзору. Специалисты по закупкам сосредоточатся на управлении процессами, управляемыми ИИ, контроле за рабочими потоками и руководстве организационными решениями по мере развития технологий. Стратегическое мышление и управление отношениями — области, в которых превосходят люди, становятся все более ценными.

Последнее предупреждение Сновера прямо: «Те, кто медлит с внедрением ИИ, продолжат сталкиваться с проблемами эффективности и результативности». В условиях конкуренции, где ИИ все больше отделяет лидеров отрасли от аутсайдеров, задержка с принятием решений — не осторожность, а стратегическая безрассудность.