Aatish Dedhia и Zycus: три волны ИИ и почему платформа важнее инструментов
Центральное интервью номера — разговор с Аатишем Дедхиа, основателем и CEO Zycus. История компании — редкий пример того, как текущий лидер рынка не только пережил несколько технологических волн, но и оказался на их гребне.
Три последовательные волны
Дедхиа описывает эволюцию Zycus через три взаимосвязанных этапа. Первый — машинное обучение: классификация спенда, аналитика контрактов, автоматизация кредиторской задолженности, скоринг рисков. Merlin AI был запущен в 2018 году — за несколько лет до того, как тема ИИ в закупках стала мейнстримом. Второй этап — генеративный ИИ: работа с неструктурированными данными в масштабе, когда LLM позволили обрабатывать то, что раньше требовало ручного разбора. Третий — агентный ИИ: автономное исполнение сквозных процессов.
Конкурентное преимущество, которое из этого вытекает: каждая волна строится поверх предыдущей, а не заменяет её. «Стартап, входящий на рынок сегодня, строит первую волну. Мы находимся на третьей, имея за плечами анализ триллионов долларов спенда и 32 патента».
Архитектурный тезис: нет хребта — нет автономии
Главный аргумент интервью касается не технологии, а архитектуры среды, в которой ИИ работает. По мнению Дедхиа, агент способен функционировать автономно только при наличии полноценного транзакционного хребта: чётко описанных рабочих процессов, политик, журналов аудита, структурированных данных поставщиков, репозитория контрактов. Без этой основы ИИ не создаёт автономию — он создаёт сложную интеграционную проблему.
«Стартап может создать красивую архитектуру данных. Но что происходит после этого? Где применяется политика? Где контракт? Где трёхстороннее сопоставление? Если эти вещи живут в разных системах, вы не автономны — вы интегрированы. Это совершенно другая и гораздо более сложная проблема».
Практический вывод: «ИИ не починит фрагментированный технологический ландшафт. Он просто усилит фрагментацию». Прежде чем инвестировать в агентные решения, необходима оценка качества и структуры данных, которые будут их питать. Эта тема раскрыта в нашем материале об агентном ИИ и том, как CPO избежать хайпа.
Ответ Zycus — единая кодовая база, на которой работают и транзакционные процессы, и ИИ, без промежуточного слоя программного обеспечения. «Это даёт нам доступ к в десять раз большему объёму данных, чем у внешнего инструмента. Данные — это топливо для ИИ».
Zycus прошла через период агентного расползания — 50–60 маленьких специализированных агентов. Итоговый вывод потребовал смены фундаментального вопроса: не «что может делать ИИ?», а «какую работу ИИ может заменить?»
«Не задачу. Значимую часть роли — 30, 40, 50% того, что человек реально делает. Если агент не заменяет значимую долю рабочего времени, он не стоит создания как ключевое решение».
Практическим воплощением стала ANA (Autonomous Negotiation Agent) — система, которая проводит переговоры с поставщиками от начала до конца автономно: поиск поставщиков, инициация события сорсинга, переговорный процесс, финальная рекомендация. Человек задействован только для итогового утверждения. Это принципиально иной уровень автономии по сравнению с «AI-подсказками» или аналитическими инструментами.
Метафора: паровой двигатель и сборочная линия
Для описания текущего момента Дедхиа использует историческую перспективу: «То, что промышленная революция сделала для мышц, ИИ делает для умов. Паровой двигатель не трансформировал производство сам по себе. Сборочная линия — да. Агентный ИИ — это сборочная линия. Он преобразует сырую мощь LLM в рабочие процессы, которые реально достигают результата. LLM — это 99%. Агентный ИИ — 1% сверху, который организует эту мощь».
Архитектурная рекомендация для лидеров закупок: «Сначала экспериментируйте — но на глубоких пользовательских кейсах, а не точечных задачах». И принципиальное предупреждение: «ИИ не исправит фрагментированный технологический ландшафт. Успешными окажутся не те, кто внедрит ИИ быстрее всех на поверхностном уровне, а те, кто построил основания для его масштабирования».
Horizon EU & UK 2026: что думают 200 лидеров закупок
Форум Horizon прошёл в Вене на площадке InterContinental в марте 2026 года. Более 200 руководителей из европейских и британских компаний — банки, производство, FMCG, энергетика, логистика — собрались для разговора о современных трендах
Прогноз Gartner
Magnus Bergfors (Senior Director Analyst, Sourcing and Procurement Technology, Gartner) открыл форум ключевым тезисом: «К 2028 году 90% всех событий сорсинга по объёму транзакций будут поддерживаться той или иной формой ИИ. При этом 25% будут выполняться полностью автономно». Добавив: «Агентный сорсинг — это уже не просто видение. Окно позиционирования — прямо сейчас».
От транзакционного к трансформационному: голоса с форума
Участники форума из разных отраслей описывают одну и ту же эволюцию — как закупки перестают быть функцией обработки запросов.
Benoit Severin-Delos (Associate Director, Global Procurement Operations, Bristol Myers Squibb): «К концу 2027 года наши операции будут в значительной мере агентно-ориентированными и самообслуживаемыми, позволяя бизнесу двигаться значительно быстрее.
Marco Maffè (Procurement Director, Università Bocconi): «Мы начинали с очень транзакционной, ручной и человекоёмкой ситуации. Сейчас пытаемся двигаться к более автоматизированной модели, где закупки — не обработка запросов, а активное участие в принятии решений».
Philip Halanen (Procurement & Sustainability Director, Chelsea Football Club): «Закупки теперь воспринимаются как функция бизнес-партнёрства — источник ценности, а не просто процесс. Это про то, чтобы получать больше от отношений с поставщиками со временем».
Vlad Tomita (Purchasing Director EMEA, Bekaert): «Мы движемся от обслуживания бизнеса к тому, чтобы стать реальным партнёром, вносящим вклад в улучшение маржи и создание добавленной стоимости — а не просто исполняющим транзакции».
Агентный ИИ: практические наблюдения
На фоне технологического оптимизма форума прозвучали и важные практические предостережения.
Halanen: «Главный вывод для меня — не бегите, пока не умеете ходить. Если ваши базовые процессы не выстроены, наслоение ИИ сверху не сработает — нужны прочные основания, прежде чем масштабировать».
Andre Brockmoeller (Director Global Sourcing, Filtration Group): «Сегодня даже старшие байеры завязаны на транзакционной работе. Если ИИ возьмёт это на себя, они смогут сосредоточиться на реальных закупочных задачах — стратегии, отношениях с поставщиками и создании ценности».
Severin-Delos: «Я не воспринимаю это как „человек в контуре". Это скорее партнёрство — ИИ дополняет то, что мы делаем, и берёт на себя работу, на которой мы не хотим фокусироваться, чтобы мы как люди могли приносить больше ценности».
Панельная дискуссия: что остаётся человеческим
Панель «Закупки 2030: Люди + ИИ-агенты» (EY, Leeds University Business School) поставила вопрос честно: что остаётся по-настоящему человеческим, когда агенты могут анализировать, вести переговоры и исполнять решения? Ответ оказался последовательным у всех участников: суждение, стратегия, управление отношениями с поставщиками и организационными изменениями — это то, что машина не заменяет, а усиливает.
Sydney Tshibubudze (Procurement Executive): «ИИ всё ещё нуждается в человеческом прикосновении — особенно в части стратегического мышления и логики за данными. Там, где данных нет, технология не работает без людей».
Maffè: «Технология — это поддержка, не замена. Способность понимать стейкхолдеров, интерпретировать потребности и принимать правильные решения по-прежнему требует человека».
Выбор AI-партнёра как стратегическое решение
Одна из ключевых дискуссий форума — панель с участием Tenneco, Tate & Lyle и Air Liquide — сформулировала вывод, который прозвучал как главный вывод дня: «Выбор AI-партнёра — это уже не технологическое решение. Это стратегическое операционное обязательство».
Корпоративные кейсы: Air Liquide, Bolt, Tenneco, Tiger Brands
Air Liquide: от сложности к агентной готовности
Директор по инновациям в закупках Air Liquide (один из мировых лидеров в производстве промышленных газов) Corinne Hodan, удостоенная на Horizon премии Innovative Changemaker Award, описывает трансформацию функции в условиях высокой операционной сложности. Закупки Air Liquide охватывают тысячи поставщиков, широкий спектр категорий и значительную географическую диверсификацию. Ключ к «агентной готовности» — не в выборе платформы, а в перестройке информационной архитектуры: данные, которые раньше были разрозненными, должны стать единым структурированным ресурсом. «Данные — это топливо», и это утверждение в контексте Air Liquide приобретает буквальный смысл.
Bolt: автономный прыжок в закупках
John Mahjoubi, Procurement Director Bolt (платформа мобильности, 45+ стран) и обладатель High Performing Leader Award форума, представил честный практический разбор внедрения модели "от приемки - до результата". Bolt — показательный кейс для быстрорастущих технологических компаний: стремительный рост требует, чтобы закупки масштабировались без пропорционального роста команды. Автономизация транзакционной части — не выбор, а необходимость. При этом Mahjoubi подчёркивает: реализация требует не только технологических решений, но и изменений в governance, обработке исключений и управлении внутренними изменениями. Это подтверждает тезис Halanen: технология не работает без операционной готовности.
Tenneco: агентный ИИ в традиционном производстве
Tenneco (производитель автокомпонентов, работающий с крупнейшими автопроизводителями) представляет другой тип вызова: как применять агентный ИИ в сложных производственных цепочках с высокими требованиями к качеству и соответствию. Ключевой вопрос — определение правильных точек входа для автономии без потери контроля над критическими категориями решений. Tenneco движется осторожно, но методично: сначала — автоматизация рутинных транзакций, потом — более сложные сорсинговые задачи.
Tiger Brands: трансформация на развивающемся рынке
Stedrick Saayman, руководящий закупками Tiger Brands (один из крупнейших FMCG-производителей Африки), — обладатель Transformative Trailblazer Award форума. Кейс Tiger Brands интересен тем, что компания проходит аналогичную трансформацию в контексте развивающегося рынка: неоднородная база поставщиков, инфраструктурные ограничения, необходимость адаптировать глобальные практики к местным условиям. Трансформация строится не от технологических возможностей, а от изменения операционной логики: перейти от «обработки заказов» к функции, которая активно формирует бизнес-решения. Этот подход резонирует с опытом, описанным в материале об операционной трансформации Intel.
Amazon Business: данные об исполнении как инструмент совершенствования
Материал Amazon Business представляет подход, при котором данные об операционных сбоях и задержках в доставке становятся входными данными для системного улучшения процессов. Закупочные команды, которые работают с Amazon Business, получают аналитику не только о стоимости и сроках, но и о закономерностях операционных проблем — и могут использовать эти данные для пересмотра условий сорсинга, изменения категорийных стратегий или корректировки политик заказа. Это пример того, как платформенные данные превращаются в инструмент непрерывного совершенствования, а не просто транзакционной отчётности.
Ethica26: права человека в цепи поставок как операционный вопрос
Репортаж с форума ethica26 фиксирует растущее внимание к теме принудительного труда и прав человека в глобальных цепях поставок — прежде всего в контексте ужесточающихся требований к due diligence. Практическое следствие для функции закупок: мониторинг поставщиков на предмет социальных рисков перестаёт быть задачей отдельной ESG-команды и становится частью категорийного управления. Компании, выстроившие системы видимости цепи поставок для операционных целей, оказываются в выигрышном положении: та же инфраструктура данных, которая помогает управлять операционными рисками, используется для соответствия социальным требованиям.
Синтез: ключевые идеи 71-го номера
Переход от S2P к I2O — смена операционной логики, а не терминологии. Source-to-pay описывает процесс. Intake-to-outcomes описывает результат. Это разные способы организации функции — с разными метриками успеха, разными KPI и разными ролями людей.
Архитектура данных — предпосылка, а не результат трансформации. Ни один из успешных кейсов не строится на неупорядоченных данных. Инвестиция в качество данных предшествует инвестиции в интеллект.
Автономия строится поэтапно. Принцип «don't run before you can walk» — не консерватизм, а прагматизм. ИИ на непрочных основаниях автоматизирует дисфункцию.
Человеческий вклад смещается, но не исчезает. Стратегическое суждение, управление отношениями и организационные изменения — это то, что отличает сильную закупочную функцию в мире автономных агентов. Эволюция роли CPO в этом направлении описана в нашем материале об иерархии закупок будущего.
