В России разработали нейросеть для подбора импортозамещающих компонентов

Компания «Сибур» совместно с Сбербанком разрабатывает ИИ-ассистента для оптимизации закупок на базе русскоязычной нейросети GigaChat. Этот ИИ-ассистент анализирует техническую документацию и находит аналоги товаров, которые могут быть лучше по цене, качеству и доступности, что особенно важно в условиях импортозамещения.

На данный момент проект находится на стадии создания пилотной версии. В первой версии пользователи смогут общаться с ИИ через чат, чтобы уточнить параметры закупаемого оборудования или найти подходящие аналоги. Эта версия должна выйти до конца 2024 года и обойдётся в несколько десятков миллионов рублей. В дальнейшем планируется создание более сложного продукта, который можно будет интегрировать в существующие бизнес-процессы и системы компании. Эта фаза, с большими затратами и сроками до 2025 года, будет включать автоматизацию и интеграцию в системы планирования и закупок.

Разработка ИИ-ассистента включает обучение модели на базе технической документации и корпоративных стандартов. Модель будет искать не только параметрические аналоги, но и учитывать внутренние корпоративные политики и матрицы замены. Это позволит улучшить управление запасами, уменьшить неликвидные остатки и расширить перечень потенциальных товаров для закупки. Важно, что информация для ИИ-ассистента будет храниться на собственных серверах «Сибура», а не в облаке, чтобы обеспечить безопасность данных. Возможно, в будущем этот ИИ-ассистент будет доступен и другим компаниям, что откроет новые возможности для оптимизации закупок в разных отраслях.