昨天刷到ASML的最新声明时，我正在和一位制造企业的采购总监吃午饭。他盯着手机屏幕里的“放宽对华AI芯片出口限制”字样，夹菜的手顿了顿：“去年公司花120万买的AI采购系统，至今还在服务器里‘躺平’——不是芯片不够，是我们根本没搞懂‘怎么用AI’。”
这句话像一颗石子，砸进了我朋友圈的“采购圈”。有人欢呼“终于能买到高端芯片，AI系统能跑起来了”，有人却吐槽“就算有了芯片，我们的AI采购还是‘中看不中用’”：
某零售企业的采购经理说：“AI推荐的供应商全是行业TOP10，但我们要的是‘能接受小批量定制’的中小厂商，结果推荐列表里一个都没有；”
某新能源企业的供应链总监吐槽：“AI系统和我们的ERP对接了3个月，至今还在‘数据打架’，每天还要手动核对订单；”
最扎心的是一位刚晋升的采购主管：“老板说‘买了AI就能解放人力’，结果我现在既要学AI操作，又要做原来的工作，每天加班到10点。”
为什么明明砸了钱，AI采购却成了“摆设”？
我翻了2024年《采购数字化转型报告》，里面的一组数据让我倒吸冷气：国内企业采购AI项目的失败率高达63%，其中最主要的三个原因是：
“为AI而AI”的焦虑症：老板看到同行用了AI，就急着买一套，根本没梳理自己的采购痛点；
“数据孤岛”的后遗症：AI系统和原有ERP、CRM系统对接不上，只能“孤军奋战”；
“人机对立”的误区：认为AI能替代采购人员，结果采购人员不会用，系统变成了“花瓶”。
想起去年采访的一家新能源车企，他们的采购AI项目却做得风生水起。负责采购的张总说：“我们没急着买系统，而是先花了3个月梳理采购流程——比如供应商筛选要查12项资质，价格波动要监控5个指标，这些都是我们的‘核心痛点’。”
之后，他们和AI厂商合作，把这些痛点变成了系统的“核心功能”：
针对“小批量定制”需求，AI系统增加了“供应商灵活性评分”模块，通过分析供应商过往订单的“定制化比例”和“交付周期”，推荐符合要求的中小厂商；
针对“数据对接”问题，厂商专门做了“ERP适配接口”，把原有系统的订单、库存数据导入AI，让AI能实时监控价格波动；
针对“人机协同”，他们给采购人员做了3轮培训，让大家知道“AI是辅助工具”——比如AI推荐了10个供应商，采购人员可以根据经验筛选出最适合的3个，再去谈判。
结果呢？供应商筛选时间缩短了45%，采购成本下降了18%，采购人员的加班时间减少了30%。张总说：“我们买的不是‘AI系统’，是‘解决采购痛点的方案’。”
ASML放宽AI芯片限制，给了我们更多“硬件支持”，但真正决定采购AI成败的，是“软件思维”——先给采购流程做“减法”，再给AI系统做“加法”。
我总结了3个“采购AI落地秘诀”，来自那些成功的企业案例：
#### 1. 第一步：用“痛点清单”代替“功能清单”
不要问“AI系统有什么功能”，要问“我们的采购流程有什么痛点”。比如：
是供应商筛选太慢？
是价格波动预警不及时？
是订单核对太麻烦？
把这些痛点列成“清单”，再找能解决这些痛点的AI系统，而不是“功能越多越好”。
#### 2. 第二步：用“数据打通”代替“数据堆砌”
AI的核心是“数据”，但不是“越多越好”，而是“越准越好”。比如：
把ERP的订单数据、CRM的客户数据、供应商的资质数据整合起来，让AI能“看到”完整的采购链条；
定期清理“无效数据”，比如过时的供应商信息、错误的订单记录，避免AI“学错东西”。
#### 3. 第三步：用“人机协同”代替“人机对立”
AI不是“替代者”，而是“辅助者”。比如：
让AI做“重复劳动”：比如核对订单、监控价格波动；
让采购人员做“决策劳动”：比如和供应商谈判、选择最适合的供应商；
定期收集采购人员的反馈，优化AI系统——比如AI推荐的供应商不符合需求，就调整系统的“推荐算法”。
最后，想和大家聊一个“扎心”的问题：当AI能做越来越多的采购工作，采购人员的“核心竞争力”是什么？
去年参加采购行业论坛，一位资深采购专家说：“AI能帮你筛选供应商、监控价格，但它不会‘和供应商建立信任’，不会‘在危机时协调资源’，不会‘理解企业的战略需求’——这些，才是采购人员的‘不可替代性’。”
就像那位新能源车企的张总说的：“我们的采购人员现在不是‘做更少的事’，而是‘做更有价值的事’——比如和供应商一起优化供应链、帮企业制定采购战略，这些都是AI做不到的。”
