АИ в ИИ

🏆 Мы вошли в топ-20 Sber500 × GigaChat. И превратили 15 лет закупочной экспертизы в AI-продукт

⚡️ Коротко о главном. 16 июля мы дошли до финала акселератора Sber500 × GigaChat — представили Supplier Co-Pilot топ-менеджменту и руководителям направлений Сбера. Из 400+ заявок, поданных осенью 2025 года, именно мы вошли в топ-20. И это, друзья, реально победа.

Девять месяцев назад у нас были сильная экспертиза и идея продукта. На финальной сцене — уже работающий Supplier Co-Pilot, реальный кейс и разговоры о совместных пилотах.

Как мы туда попали 🔥

Началось в октябре 2025. Мы в ICS Consulting 15 лет делаем закупочные стратегии для крупной промышленности — нефтегаз, металлургия, химия, машиностроение. За эти годы наработали методологию, шаблоны, десятки успешных кейсов. Но всё это жило в головах экспертов и в отчётах под конкретных заказчиков. Хотелось большего — упаковать этот опыт в продукт, который тиражируется.

Когда открылся набор в акселератор Sber500 × GigaChat — для нас это был идеальный трек: GigaChat как ядро плюс возможность выйти на промышленных клиентов Сбера напрямую. Подали заявку. Прошли в Bootcamp.

⏳ За 9 месяцев прошли путь от Bootcamp до финальной питч-сессии: отбор из 400+ заявок, топ-50, топ-20 и финал в Сбере — с месяцами менторской работы, кейсбуком, актёрским мастерством и очными тренировками до последней запятой.

🎯 Что мы построили — Supplier Co-Pilot

Наш продукт — ИИ-отдел закупочной разведки на GigaChat. Закупщик крупной корпорации задаёт категорию товаров или услуг, а система за часы делает то, что раньше занимало месяцы:

▶️ OSINT-разведка по поставщикам — публичные источники, тендерная история, финотчётность, производственные мощности
▶️ Анализ рынка — цены, конкуренты, драйверы, санкционные риски, логистика
▶️ Агрегация данных — сборка сотен разрозненных источников в единую структурированную картину по категории
▶️ Готовые аргументы для переговоров — с трассировкой каждой цифры до первоисточника

💡 Ключевой принцип продукта — ни одного утверждения без доказательства. Каждый факт имеет цифровой след до конкретного абзаца документа-источника, а неподтверждённые выводы блокируются или явно маркируются. Именно строгая работа с источниками превращает Supplier Co-Pilot в корпоративный инструмент, которому можно доверить подготовку сделки на миллиард.

🎯 Что отметило жюри — наша фишка

Один из членов жюри сформулировал наше отличие точнее, чем мы сами:

> *«Мне очень понравился подход Supplier Co-Pilot. Проблема знакомая — закупки. Но здесь это делается через призму взгляда поставщика — второго участника цепочки. Это действительно свежо. Это выводит продукт на новый метауровень, где мы использовали искусственный интеллект, чтобы смоделировать ситуацию глазами того, с кем ты будешь вести переговоры, и заранее к этому подготовиться.»*

Именно так. Supplier Co-Pilot не просто автоматизирует закупочный процесс. Он разворачивает картину и показывает сделку глазами вашего поставщика: его расчётную структуру себестоимости, переговорную позицию и ограничения. Ваш закупщик заходит в переговоры, зная что, почему и сколько должно стоить — и о чём поставщик готов торговаться.

⚡️ Живой кейс из практики

Готовили категорийную стратегию по насосно-компрессорным трубам для крупной нефтегазовой компании. Ставки — миллиарды, десятки поставщиков, сложный рынок.

Загрузили в систему 377 документов и 12 000+ страниц. За 3,5 часа Supplier Co-Pilot выдал 790 проверенных фактов — каждый с трассировкой до первоисточника. Экономия рабочего времени — более 90%.

Результат: восстановлена расчётная модель себестоимости поставщика, определены ценовые драйверы и точки для торга. Переговорная позиция заказчика стала принципиально сильнее. Не «красивый текст», а инженерия фактов.

🤯 Что было самым важным лично для меня

15 лет закупочной экспертизы компании нужно было упаковать в понятную для рынка форму — чтобы её увидели, поняли и захотели попробовать потенциальные корпоративные клиенты.

Акселератор дал возможность раскрыть этот опыт: показать методологию, продукт и реальный кейс перед топ-менеджментом Сбера — и через них выйти на крупнейших промышленных заказчиков страны. Именно ради этого мы шли все 9 месяцев.

🙏 Отдельное огромное спасибо команде Sber500 × GigaChat

Ребята из акселератора провели нас через все этапы с исключительным профессионализмом. Помогали абсолютно во всём:
▶️ структурирование продукта и упаковка бизнес-кейса
▶️ координация всех этапов программы
▶️ работа с менторами
▶️ подготовка финального питча до последней запятой
▶️ актёрское мастерство и работа со сценой (да, было и это!)
▶️ репетиции, обратная связь, дизайн презентаций

Без этой поддержки топ-20 не случилось бы. Настоящие профи и очень тёплые люди.

🚀 Что дальше — и почему я это пишу

Топ-20 — это финальный статус в акселераторе, но для нас только точка старта. Supplier Co-Pilot из акселераторного проекта превращается в полноценный продукт, готовый к пилотам в реальных корпорациях.

🎯 Сейчас мы ищем партнёров:

1. Промышленные компании для запуска пилотов — нефтегаз, металлургия, химия, машиностроение. Крупные корпорации с закупочными категориями на десятки миллиардов рублей, где даже 1% экономии измеряется сотнями миллионов.

2. Команды разработчиков и системных интеграторов — тех, кто уже работает с закупочными системами крупных клиентов (SAP, 1С, e-procurement платформы, системы категорийного управления). Готовы обсуждать интеграцию Supplier Co-Pilot в ваши экосистемы. Ваши клиенты уже спрашивают про AI в закупках. Вместе мы можем дать им готовый ответ.

ICS Consulting — 15 лет закупочных стратегий для крупной промышленности. Сегодня мы соединили этот опыт с силой GigaChat — и получили продукт, который меняет правила игры в промышленных закупках.

Дальше — пилоты, партнёры и реальные внедрения. Если вы видите здесь задачу своей компании — давайте поговорим.

#Sber500 #GigaChat #SupplierCoPilot #ICSconsulting #закупки #промышленность

⚠️Как внедрять без войны культур

▶️Human-in-the-loop по умолчанию. Экспертное ревью закладывается в регламенты там, где высока цена ошибки. Для расчёта ROI удобно использовать те же метрики, что в GDPval: время/стоимость человека (HT/HC), время/стоимость модели (MT/MC), время и стоимость ревью (RT/RC), плюс доля побед модели (w).▶️ Роли и границы. Назначить владельцев процессов и «ворота качества», прописать классы запрещённых данных/кейсов и порядок аудита.

▶️Обучение на реальных артефактах. Пилоты берите из зон быстрой выгоды — «цифровые, хорошо описанные, с файлами». В GDPval именно такие задачи: они отражают крупные отрасли экономики и опираются на труд реальных экспертов (в среднем 14 лет опыта).

📌Важные оговорки

GDPval — про знаниевую цифровую работу «на компьютере». Физический труд и длительные интерактивные процессы пока вне охвата. Автогрейдер удобен, но он лишь приближён к человеческой оценке (66% совпадений против 71% межэкспертного согласия). Поэтому выводы стоит применять там, где есть ревью и контроль рисков.

💡Итог для бизнеса. ИИ уже эффективен в «правильно поставленных» задачах: где есть ясное ТЗ и проверяемый формат, а поверх — быстрый человеческий контроль. В этих структурах модели работают как сильные «мидлы» и местами сравнимы с экспертами; экономический эффект реален при конвейере «несколько попыток → автоматические проверки → ревью». Всё остальное — вопрос организационного дизайна, а не «магии ИИ».

🚀Если хотите превратить ИИ из экспериментов в измеримый результат — обращайтесь в ICS Consulting. Поможем выбрать кейсы из «зоны быстрых побед», выстроить human-in-the-loop и политику данных, настроить KPI и процесс качества, обучить команды и пройти культурные барьеры без сопротивления. Напишите — обсудим вашу карту внедрения и план изменений.