Годы идут, а я всё еще периодически смотрю как публикуют сведения о госзакупках в мире и в РФ, самое интересное в этом сейчас (по крайней мере для меня) это применение ИИ для контроля процесса и тут, как бы сказать, пока применение это очень ограниченное, при довольно таки больших возможностях применения, но как раз эти возможности могут создать изменения к которым системы госуправления не готовы сейчас и не факт что будут готовы в скором времени.

Тем не менее, у ИИ в госзакупках есть множество применений, я обозначу лишь некоторые:

1. Автоматизация контроля по "красным флажкам"
Это самое очевидное и активно внедряется во многих странах, за последний месяц я читал о внедрениях такой практики в Чили и в Албании, но уверен что делают такое многие и много где. Можно провести быстрое исследование и систематизировать эту практику, однако в её основе вполне понятная система флажков по которым закупки/контракты определяются по степеням риска. ИИ тут малополезен в части классификации закупки потому что ничего сложного в "складывании флажков" и определении баллов риска нет. Но ИИ может помочь в автоматизации идентификации флагов когда признаки риска заложены внутри текстов документов. Собственно этот анализ текстов и есть главная возможность применения резко снижающая стоимость автоматизации контроля. Все органы внутреннего и внешнего аудита уже не могут говорить "мы же не можем проконтролировать всё". Теперь можете, этот аргумент более не релевантен. Едем дальше

2. Автоматизация контроля за исполнением контрактов
Фактически это ИИзация систем мониторинга за исполнением договоров, включая спутниковый мониторинг за строительством с идентификацией текущего статуса стоительства, автоматизированный анализ фотографий и видео процесса строительства, схожие подходы для других типов контрактов на поставки то товаров, другие работы и оказанные услуги. Значительную часть этого процесса можно и нужно делать и без ИИ ассистентов, но автоматизировать выявление несоответствий в отчетных документах совершенно точно можно автоматизировано

3. Прогнозирование результатов торгов
Это вам не прогнозирование инфляции или погоды на неделю, это оценка вероятности и суммы снижения цены потенциального победителя на торгах. Вообще это реалистично и без ИИ, но, как бы это объяснить не впадая в ересь... Прогнозирование результатов очень похоже и опирается на те же данные что и контроль "красных флажков" прото результаты развернуты в другую сторону. Этот механизм также определяет заточенность закупки под конкретного поставщика, только применение другое. Оно может применяться поставщиками для оценки своих шансов (и продумывания как эти шансы увеличить).

4. Оценка рисков поставщиков и их кредиторов
Это решение задач для юристов и специалистов по оценкам рисков, но через legaltech, что включает в себя совокупный анализ НПА, документов закупки, контракта, юридической практики и тд. Автоматизирует работу юристов поставщиков, их контрагентов и кредиторов которые оценивают свои риски рассматривать договора по контрактам.
—
Отдельная история во всем что касается антикоррупционного трека, я бы его рассматривал отдельно потому что он включает существенную работу по доступу ИИ агентов к закрытым источникам данных (реестры конечных бенефициаров, данные о счетах в других странах, чрезмерные траты госслужащих и тд.). В данном случае госзакупки лишь одна из областей возможой коррупции, но антикоррупционные ИИ - это более универсальный инструмент контроля.
—

Я предположу что многие из этих инструментов или их части будут постепенно появляться в ближайшие годы.

#thoughts #ai #procurement

Полезное чтение про данные, технологии и не только:
- How to Stay Ahead of AI as an Early-Career Engineer в IEEE Spectrum о том как меняются требования к джуниорам в ИТ на фоне применения ИИ. Если вкратце то требования к кандидатам растут, хуже всего тем кто умеет не начальном уровне кодить и не вкладывался в собственное развитие многие годы. Ключевой вопрос в том как должно меняться образование?
- Congress: Protect NCAR and Climate Research союзе обеспокоенных ученых в США призывает остановить закрытие Национального центра атмосферных исследований (NCAR) США которое недавно было анонсировано администрацией Трампа
- The Hidden Price of Data статья в журнале IMF про то как измерять стоимость данных в экономике и экономическими методами, автор статьи написала книгу на эту тему, тоже полезную для понимания того как экономика данных устроена.
- Instagram CLI для тех кто любит текстовые терминалы и серьезное намерен бороться с "гниеним мозга" (brainrot) утилита для работы с инстаграмом с командной строки. Я бы пошел дальше и вместо отображения изображения сразу бы давал текстовое описание извлеченное из него с помощью LLM

#ai #instagram #data #careers #it