Электронный научный журнал 12+

Информационно-коммуникационные технологии
в педагогическом образовании

ПЕРСПЕКТИВЫ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ТЕХНОЛОГИЙ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В СФЕРЕ ГОСУДАРСТВЕННЫХ ЗАКУПОК

Раздел: Прикладные задачи искусственного интеллекта

Журнал: Материалы V Всероссийской научно-практической конференции с междун. участием «ИИ в образовании. Современные достижения и перспективы применения: в генерации знаний, управлении, обучении, оценке результатов обучения и формировании компетенций обучающихся»

25 мая 2026 г.

Авторы: Шевчук Елена Владимировна , Карпачева Анастасия Александровна

Информационно-коммуникационные технологии в педагогическом образовании, 2026. № 2 (101). itped.ru

_______________________________________________________________________

 

УДК 004.896

А. А. Карпачева, Е. В. Шевчук

A. A. Karpacheva, E. V. Shevchuk

Карпачева Анастасия Александровна, студентка, СИУ РАНХиГС, г. Новосибирск, Россия.

Шевчук Елена Владимировна, к. т. н., доцент, кафедра социально-культурной и библиотечной деятельности, ФГБОУ ВО «Новосибирский государственный педагогический университет», г. Новосибирск, Россия.

Karpacheva Anastasia Alexandrovna, student, Siberian Institute of Management – branch of the Russian Presidential Academy of National Economy and Public Administration (SIU RANEPA), Novosibirsk, Russia.

Shevchuk Elena Vladimirovna, Candidate of Sciences (Technical), docent, Department of Social, Cultural and Library Activities, Novosibirsk State Pedagogical University, Novosibirsk, Russia.

 

ПЕРСПЕКТИВЫ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ТЕХНОЛОГИЙ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В СФЕРЕ ГОСУДАРСТВЕННЫХ ЗАКУПОК

PROSPECTS FOR USING ARTIFICIAL INTELLIGENCE TECHNOLOGIES IN PUBLIC PROCUREMENT

 

Аннотация. В статье рассматривается вопросы цифровизации сферы государственных закупок. На примере различных информационных систем показано, что технологии искусственного интеллекта формализовывают мониторинг соответствия процессов нормативно-правовой документации, дают измеримый экономический эффект. Рассмотрены перспективы дальнейшего использования технологий искусственного интеллекта в сфере государственных закупок.

Annotation. This article examines the digitalization of public procurement. Using various information systems as examples, it demonstrates that artificial intelligence technologies formalize the monitoring of processes' compliance with regulatory documentation and deliver measurable economic benefits. Prospects for the further use of artificial intelligence technologies in public procurement are also explored.

Ключевые слова: бизнес-процессы, государственные закупки, технологии искусственного интеллекта, цифровизация.

Keywords: business processes, public procurement, artificial intelligence technologies, digitalization.

 

2026 год в Российской Федерации ознаменовался заметным скачком в развитии технологий. Именно в этот период началось широкое применение искусственного интеллекта в закупочной деятельности. Переход оказался постепенным: сравнительно недавно нейросети в сфере государственного заказа были редким явлением и существовали в рамках экспериментов или пилотных инициатив.

Сегодня искусственный интеллект (далее – ИИ) превратился в неотъемлемый элемент работы, отсутствие которого делает соблюдение условий закупок все более сложным. С его помощью проверяются заявки на соответствие установленным реестрам, выявляются признаки картельных сговоров, оказывается консультационная поддержка участникам, автоматизируются рутинные операции.

Например, в Москве цифровой ассистент, интегрированный в систему Единой автоматизированной информационной системы торгов (далее – ЕАИСТ), ежедневно обрабатывает порядка 1 500 запросов, что позволяет ежегодно высвобождать городу свыше 5 000 часов рабочего времени. Системное хранилище данных включает 1 700 типовых ответов, каждый десятый вопрос закрывается автоматически [10]. В Росатоме сервис «Атом.Зая» берет на себя значительную часть обращений – более 30 % от общего потока: его реализация снизила объем накопившихся заявок на 35 %, а среднее ожидание предоставления ответа сократилось до 25-30 секунд [7]. В свою очередь, функционирующая на платформе «ГосТех» государственная информационная система (далее – ГИС) «Антикартель» обеспечивает непрерывную работу по фиксации сомнительных моделей поведения, не выявленных ранее [2].

Основным фактором, стимулировавшим развитие технологий и рост интереса к решениям на базе искусственного интеллекта, стало строгое правовое регулирование. Актуальность обусловлена резко возросшими стандартами, и интеллектуальные технологии уже внедряются не ради «модернизации», а потому, что традиционные подходы утратили свою эффективность.

Цель исследования – выявить закономерности влияния нового законодательства на процессы внедрения искусственного интеллекта в систему государственных закупок, проанализировать реальные кейсы использования ИИ в 2025–2026 годах и оценить их экономический эффект.

Материалы и методы исследования. Методологическую основу исследования составили методы кейс-анализа, сравнительного анализа, анализа статистических данных и системного подхода к оценке возможностей цифровизации закупок. Материалами послужили официальные данные Правительства Российской Федерации, Федеральной антимонопольной службы (далее – ФАС) России, Департамента информационных технологий Москвы, акционерного общества «Гринатом» (Росатом), а также открытые источники и средства массовой информации.

Зрелость технологий искусственного интеллекта, позволяющих автоматизировать проверочные процедуры, сделала анализ внедрения ИИ в государственный заказ не только научной, но и практической необходимостью для всех участников системы.

Самый яркий пример – ГИС «Антикартель». Она создана для контроля и предотвращения антиконкурентных практик в государственных закупках. Автоматическое выявление случаев возможного сговора между участниками торгов помогает пресекать нарушения. Система, оперируемая ФАС России, осуществляет свою работу на платформе «ГосТех», обрабатывая около 9,6 миллиона торгов с использованием 20 различных поведенческих и технических индикаторов [8]. Основное изменение произошло в начале 2026 года, когда в «Антикартель» начали интегрировать механизмы искусственного интеллекта. Правительство уточнило, что после введения в действие ИИ все открытые торги подлежат проверке системой. Функционал «Антикартеля» научился распознавать незамеченные и ранее не встречавшиеся модели нарушений, перестав ограничиваться обнаружением известных схем [9].

По данным ФАС России, заметен рост числа устраненных картельных соглашений, что доказало эффективность системы на практике. Так, если в 2019 году с ее помощью удавалось обнаружить лишь 13 сговоров, то с начала 2022 года технология помогает фиксировать около 100 подобных случаев в год [1]. 3 декабря 2025 года ФАС с использованием «Антикартеля» пресекла сговор на сумму более 1,8 миллиарда рублей в Башкортостане, что демонстрирует процесс цифровизации как ключевой аспект в обеспечении прозрачности и контроля за конкурентными торгами [9].

В Москве реализован крупнейший проект по применению искусственного интеллекта в закупочной сфере. Основой системы государственных закупок является ЕАИСТ. Платформа ежедневно обслуживает свыше 10 000 пользователей. Подключение к ней имеют более 3 000 организаций – от правительственных заказчиков и муниципальных учреждений до акционерных обществ и фондов [10]. Служба технической поддержки ежегодно получает более полумиллиона обращений, где 60 000 из них – это консультации для участников закупок, а ежедневное обслуживание доходит до 1 500 запросов [10].

В сентябре 2025 года в ЕАИСТ внедрили электронного помощника АИСТА. Всего за пару месяцев он справился примерно с 15 000 пользовательских запросов, ускорив обработку минимум на 20 % [5]. Нейросеть, располагая свыше 1 700 шаблонных решений для частых вопросов, эволюционирует благодаря вкладу технической поддержки, пополняя базу знаний откликами и данными от операторов [10]. Эффекты от внедрения: консультации занимают считанные секунды, цифровой ассистент покрывает 10% запросов, а пользовательская удовлетворенность достигла 90%. Так, перераспределение работы способствует занятости специалистов в сложных проблемах по технической части, освобождая более 5 000 часов работы в год [4, 10]. В декабре 2025 года представили новинку на платформе – цифровой аватар, ставший виртуальным ведущим вебинаров, посвященных новшествам в законодательстве и другим составляющим закупочной системы [4].

Корпорация «Росатом» ввела собственного вопросно-ответного ассистента на основе большой языковой модели с технологией Retrieval Augmented Generation (далее – RAG) – генерация с дополненной выборкой [7]. Разработка получила имя «Атом.Зая» и была официально зарегистрирована в Роспатенте. Это корпоративная RAG-система, которая интерпретирует произвольно составленные обращения и предлагает решение для пользователей. Анализ строится по шаблонам, информационным внутренним инструкциям, прошлым взаимодействиям и запросам [7]. RAG-технология связывает языковую модель с внешним хранилищем данных: помощник ищет подходящие документы через векторный поиск во внешних источниках, оценивает их по релевантности и формирует решение вопроса, затрачивая на все стадии всего 25-30 секунд [7]. Система открыта для всех сотрудников в средах 1С ERP 2.0: «Цифровой Росатом» и «ЕОС Закупки 2.0», исключая барьеры к доступу. Результаты впечатляют: работа «Атом.Заи» в системе «Цифровой Росатом» на 35 % сократила нагрузку на поддержку [7]. Это не только уменьшение временных затрат, но и существенное перераспределение нагрузки операторов, что позволяет высвобождать ресурсы для решения нестандартных или сложных ситуаций.

В Росатоме, помимо «Атом.Заи», появилась еще одна инновация: компании «Цифрум» и «Русатом Автоматизированные системы управления» (далее – РАСУ) запустили инструмент для автоматического выявления проектных требований в обширных объемах документов [11]. Интегрированный в процессы РАСУ, пробный помощник продемонстрировал высокую точность работы (90 %). В планах такая работоспособность позволит сократить время анализа документов (в сравнении с ручным трудом) в 2–10 раз [11].

Специалисты прогнозируют рост числа ИИ-функций в системах закупок. Боты эволюционируют в универсальных ассистентов: учатся предугадывать ошибки в заявках на закупки, осваивают автопроверку документов и уведомлений. В ближайшие годы ожидаются новые модули поддержки для участников закупок, автоматизация разбора имеющихся предложений, а также применение ИИ для прогнозирования и своевременного выявления рисков.

Таким образом, из эксперимента ИИ превратился в рядовой инструмент государственного заказа.

Российский опыт внедрения искусственного интеллекта в государственные закупки – часть глобального тренда. В разных странах движение идет с разной скоростью и по разным траекториям, но вектор един: алгоритмы берут на себя не только вспомогательные функции, но и принятие решений. Если наложить российские кейсы на международную картину, становятся видны общие закономерности. Первая: ИИ внедряется там, где ручной труд перестает справляться с объемом. Вторая: скорость принятия решений считается критическим показателем. Например, Казахстан сократил конкурсные процедуры с 60 до 5 дней. Россия по отдельным сегментам также публикует статистические данные (например, малые закупки через маркетплейсы – время процедуры уменьшилось до 3–6 дней). Количество нарушений при помощи автоматизации сократилось на 90 %, а средние сроки проведения закупок удалось сократить вдвое [12]. Третья: принцип «ключевое слово за человеком» соблюдается повсеместно. Албания, планируя только ИИ-управляемую систему, всё же оставляет финальное решение людям. В Казахстане сделали исключение: закупки с завышенными ценами отклоняются автоматически, без участия человека. Развитие системы государственных закупок предполагает переход от бумажной ниши и бюрократических процессов к технологическому сектору, где эффективность и оперативность алгоритмов формируют экономическое превосходство нации.

Помимо того, что Новосибирская область, как и остальные регионы страны, использует искусственный интеллект в государственных закупках, она развивает собственную ГИС. По данным контрольного управления Новосибирской области, в регионе активно развивается цифровизация закупочных процессов: с 01.01.2024 по 30.09.2025 составлено 4 053 примерных форм контрактов; опубликовано 32 примерных формы контрактов; на протяжении трех лет организуются рейтинги закупочной деятельности для государственных заказчиков; в 2025 году организованы первые рейтинги для заказчиков из муниципалитета [6].

Система ГИС Новосибирской области по закупкам расширяет цифровые возможности: позволяет оформлять электронные дополнительные соглашения, оценивает работу заказчиков через систему рейтингов и предоставляет персональные консультации по оптимизации и повышению качества их работы. Помимо этого, система инициирует проверки для участников, чьи позиции в рейтингах оказались низкими [6].

В 2026 году российская система государственных закупок прошла «точку невозврата». Эксперты полагают, что ИИ-алгоритмы к 2030 году будут включены в 60 % от всех процедур процесса государственного заказа [3]. Но дело не только в количестве процедур. Меняется сама философия: от автоматизации рутины – к интеллектуальному управлению. ИИ доказал свою эффективность не только на федеральном уровне, но и в повседневной работе рядовых заказчиков и поставщиков. Измеримый экономический эффект уже получен. Сотни тысяч сэкономленных человеко-часов, миллиарды рублей сохраненного бюджета за счет предотвращения сговоров и неэффективных трат, кратно возросшая скорость принятия решений, снижение количества ошибок при подготовке документов – все это не прогнозы, а факты, подтвержденные статистикой.

Проведенное исследование позволяет сделать следующие выводы.

Первый: необходимость соблюдения норм законодательства стимулировало применение искусственного интеллекта в государственных закупках. Автоматизация стала не преимуществом, а необходимостью.

Второй: проведённый в ходе представленного в статье исследования анализ кейсов подтвердил измеримый экономический эффект от ИИ-решений.

Список литературы

  1. Выбор решений для цифровизации закупок // CLJournal. – URL: https://cljournal.ru/vybor/264/ (дата обращения: 17.03.2026). – Текст : электронный.
  2. Дроздов, Г. В. ГИС «Антикартель»: как система выявляет сговоры в госзакупках / Г. В. Дроздов – Текст : электронный.// Про-госзаказ.ру : [сайт]. – URL: https://www.pro-goszakaz.ru/article/104793-gis-antikartel-kak-sistema-vyyavlyaet-sgovory-v-goszakupkah (дата обращения: 17.03.2026).
  3. Госзакупки-2030: взгляд бизнеса на развитие системы // Контур : [сайт]. – URL: https://kontur.ru/articles/30571-goszakupki_2030_biznes (дата обращения: 17.03.2026). – Текст : электронный.
  4. Искусственный интеллект в госзакупках: АИСТА отвечает // ZDirector : [сайт]. – URL: https://zdirector.ru/iskusstvennyj-intellekt-v-goszakupkah-aista-otvechaet/ (дата обращения: 17.03.2026). – Текст : электронный.
  5. Искусственный интеллект в госзакупках: что изменилось в работе ЕАИСТ в 2025 году // MR.Moscow : [сайт]. – URL: https://mr.moscow/iskusstvennyj-intellekt-v-goszakupkah-chto-izmenilos-v-rabote-eaist-v-2025-godu/ (дата обращения: 17.03.2026). – Текст : электронный.
  6. Новости // Правительство Новосибирской области : [сайт]. – URL: https://www.nso.ru/news/74747 (дата обращения: 17.03.2026). – Текст : электронный.
  7. Новости компании // Гринатом : [сайт]. – URL: https://greenatom.ru/press-center/companys_news/?ELEMENT_ID=59208 (дата обращения: 17.03.2026). – Текст : электронный.
  8. Правительство автоматизирует все государственные торги // Аналитический центр при Правительстве Российской Федерации. – URL: https://ac.gov.ru/news/page/pravitelstvo-avtomatiziruet-vse-gosudarstvennye-torgi-28273 (дата обращения: 17.03.2026). – Текст : электронный.
  9. Правительство анонсировало внедрение новых цифровых решений // Ведомости : [сайт]. – URL: https://www.vedomosti.ru/technology/news/2025/12/09/1161688-pravitelstvo-anonsirovalo-vnedrenie (дата обращения: 17.03.2026). – Текст : электронный.
  10. Решать вопросы пользователей помогает искусственный интеллект // CNews : [сайт]. – URL: https://www.cnews.ru/news/line/2024-08-20_reshat_voprosy_polzovatelej (дата обращения: 17.03.2026). – Текст : электронный.
  11. Росатом разработал ИИ-решение для анализа нормативной документации // IoT.ru : [сайт]. – URL: https://iot.ru/monitoring/rosatom-razrabotal-ii-reshenie-dlya-analiza-normativnoy-dokumentatsii(дата обращения: 17.03.2026). – Текст : электронный.
  12. Что видит контролер через ЕАИСТ, рассказали заказчикам Москвы // [Официальный сайт района Коньково]. – URL: https://konkovo.mos.ru/press-centre/article/he-sees-the-controller-via-east-told-customers-of-moscow.php (дата обращения: 17.03.2026). – Текст : электронный.

                                                

© Карпачева А. А., Шевчук Е. В., 2026

PDF