Как AI Studio оптимизирует процесс покупок в Asana

В сложном мире корпоративных закупок успех зависит не только от покупки и продажи. 

Речь идет о стратегической навигации — балансировании отношений с поставщиками, финансовом управлении и организационном риске. Для команды закупок Asana эта сложность особенно выражена.

«В наших самых сложных соглашениях могут участвовать до семи межфункциональных команд с бесчисленными передачами», — объясняет Дженнифер Лю, руководитель отдела закупок Asana.

Именно эта сложность делает закупки главным кандидатом на инновации в области ИИ. Опрос, проведенный Icertis в 2025 году, показывает, что 90 процентов старших руководителей по закупкам уже используют или изучают ИИ для повышения эффективности.

Осознавая эту возможность, команда по закупкам Asana применила стратегический подход к интеграции ИИ с помощью AI Studio, нашего конструктора без кода. Они сосредоточились на трёх ключевых задачах:

• Эффективная сортировка больших объёмов задач

• Помощь заинтересованным сторонам в быстром поиске нужной информации

• Получение аналитики из архивных записей о контрактах и решениях

Важно отметить, что команда не стремилась к полной трансформации. Вместо этого они сосредоточились на улучшении существующих рабочих процессов и устранении точек трения — подход, который улучшил как вовлечение заинтересованных сторон, так и соблюдение требований к контролю за закупками.

Это возможность облегчить жизнь многим людям.”

Давайте подробнее рассмотрим каждую задачу и решения на основе ИИ.

Задача №1: сортировка большого объёма задач 

Первой и самой простой возможностью для команды было использование Asana AI Studio для автоматизации назначения задач соответствующим представителям. 

«В 2025 финансовом году в нашем проекте по закупкам было 1137 заявок, каждая из которых состояла из трёх отдельных задач, требующих назначения межфункциональным представителям. Это примерно 300 заданий в месяц». 

Анализируя информацию о регионе и отделе из формы приема, ИИ теперь автоматически направляет задачи соответствующим членам команды в отделах закупок, финансов и юридических вопросов. 

Это происходит до любого ручного вмешательства, что обеспечивает более быстрое время обработки и снижает административные издержки.

Задача №2: эффективный поиск нужной информации

Специалистам по финансам и бюджету приходится просматривать длинные описания задач в Asana, содержащие важную информацию для нескольких команд. Это требует много усилий.

«Поскольку в процессе задействовано так много межфункциональных команд, в форме приёма заявок возникает довольно много вопросов», — говорит Лю. Теперь, благодаря интеграции с ИИ, такие команды, как финансовое планирование и анализ, получают сводки, которые включают только информацию, необходимую им с точки зрения бюджета.

Результат? Вместо того чтобы просматривать нерелевантные данные, межфункциональные партнёры теперь могут быстро извлекать необходимую информацию благодаря AI Studio.

Задача №3: анализ исторических решений, которые могут повлиять на нынешнюю работу

Самый инновационный рабочий процесс команды — использование ИИ и API Asana для поиска релевантных задач в истории по названиям, описаниям и комментариям, даже если названия поставщиков представлены в разных форматах. Например, он может идентифицировать контент, относящийся к «Acme Corporation», независимо от того, написано ли он как «Acme», «Acme Corp.» или «Acme.com, Inc.». 

Вот как это работает:

Функция «действия со скриптами» в встроенном конструкторе правил Asana позволяет вызывать API Asana с помощью JavaScript. Используя комбинацию правил ИИ и действий со скриптами, команда закупок развертывает четыре правила, которые последовательно работают для поиска соответствующих исторических задач.

• Шаг 1. ИИ генерирует предлагаемые поисковые запросы.

• Шаг 2. Действия скрипта вызывают API Asana для поиска точных совпадений с этими поисковыми запросами среди названий задач, описаний и комментариев в данном проекте. Действие скрипта также объединяет названия и описания соответствующих задач в одном комментарии.

• Шаг 3. ИИ проверяет комментарий, чтобы убедиться, что совпадения не являются ложными срабатываниями, и комментирует бриф только тех задач, которые кажутся закупками у одного и того же поставщика.

• Шаг 4. Действия скрипта копируют сводку ИИ в исходную задачу (шаги 1–3 выполняются в отдельной справочной задаче).

В результате получается аккуратный отчёт со ссылками на соответствующие задачи в истории. 

Этот рабочий процесс особенно полезен для юристов, поскольку сокращает время, затрачиваемое на поиск в базах данных договоров. Один только этот шаг, скорее всего, сэкономит 5–10 минут на каждое задание. Если умножить это на 1000 задач в год, получится около 125 часов экономии рабочего времени юристов.

«Это значительно ускоряет и упрощает поиск последних версий документов», — говорит Бьянка Лопес, коммерческий консультант по закупкам в Asana. «Это делает нас более последовательными в этих проверках „в ретроспективе“».

Подведение итогов и преимущества

AI Studio уже оказывает значительное влияние на команду закупок Asana:

• Повышение эффективности. Автоматизируя ручные действия в рабочем процессе, участники команды могут сосредоточиться на более стратегических задачах, а не на административной маршрутизации и поиске. 

• Снижение трения. Автоматизированная сортировка и целевые сводки помогают оптимизировать процесс как для инициаторов, так и для проверяющих, повышая эффективность и позволяя команде обрабатывать больший объем запросов.

• Улучшенное соответствие требованиям. Функция поиска по истории задач помогает команде по закупкам с лёгкостью находить соответствующие соглашения. «Мы можем убедиться, что наши новые контракты основаны на предыдущих соглашениях», — объясняет Лю.

Что дальше

Лю предвидит еще более сложные приложения ИИ в процессе закупок, такие как использование исторических данных о задачах для предварительного заполнения информации для возобновления закупок, что сократит избыточный ввод данных и еще больше упростит процесс как для инициаторов, так и для проверяющих.

«Сегодня мы рассматриваем возможности ИИ не как замену человеческому опыту, а как расширение наших возможностей», — говорит Лю. «Мы превращаем закупки из трудоёмкой функции в стратегического партнёра, который может двигаться быстрее, мыслить умнее и приносить больше пользы всей организации».