AI w zakupach: rola Kupca i wyniki działu zakupów | Profitia

Jak AI w zakupach zmienia rolę Kupca i specjalisty ds. zakupów? 

AI w zakupach jest dziś najbardziej widocznym symbolem transformacji funkcji. Łatwo jednak pomylić reflektor z głównym bohaterem. Z perspektywy CPO ważniejsza od samej listy zastosowań jest zmiana podziału pracy między technologię i człowieka — i odpowiedź na pytanie, jak AI zmienia rolę Kupca. 

McKinsey szacuje, że AI oparte na agentach może zwiększyć efektywność działu zakupów o 25–40%, przede wszystkim poprzez przejęcie części aktywności rutynowych i transakcyjnych. Ta prognoza nie oznacza jednak, że odpowiedzialność Kupca maleje. Przeciwnie: jeśli technologia szybciej przygotowuje analizę rynku, porównuje dane, wspiera kontrakty czy porządkuje wydatki, wartość człowieka przesuwa się w stronę interpretacji, wyboru i odpowiedzialności za decyzję. 

W kolejnym badaniu firmy Deloitte Global CPO Survey 2025 podobnie jak rok wcześniej kompetencje cyfrowe w Zakupach oraz cyfryzacja oparta na danych i AI staje się dominującym elementem strategii przetrwania rynkowego — tutaj nie chodzi o biegłość w obsłudze jednego narzędzia, ale zdolność rozumienia, gdzie technologia może automatyzować tradycyjne procesy, gdzie może je wspierać i jak łączyć potencjał ludzi z umiejętnościami cyfrowymi w nowych sposobach pracy. To rozróżnienie jest ważne, bo redukuje ryzyko traktowania szkolenia ze Sztucznej Inteligencji jako „kolejnego” kursu do „odhaczenia” lub tworzenia poleceń (promptów) oderwanego od realnej pracy Zakupów. 

W praktyce Sztuczna Inteligencja może przygotować pierwszą wersję RFI a następnie RFP/RFQ, wesprzeć analizę umowy, sklasyfikować wydatki albo pomóc zbudować warianty scenariusza negocjacyjnego. Nie rozwiąże jednak automatycznie źle zdefiniowanej potrzeby, politycznego konfliktu interesariuszy, błędnego założenia w modelu TCO czy braku alternatywy dotyczącej wyboru dostawcy. AI może przyspieszyć bieg; nie wybiera za organizację kierunku. Im lepsze narzędzie, tym wyraźniej widać jakość osądu osoby, która z niego korzysta. 

Najnowsze badania Harvard Business School dobrze ilustrują ten mechanizm poza samymi zakupami. W analizie opublikowanej w marcu 2026 badacze pokazali, że generatywna AI potrafi znacząco skrócić czas wykonania części zadań i pomaga osobom wychodzić poza ich dotychczasową domenę wiedzy, ale nie usuwa przewagi doświadczenia w zadaniach wymagających kontekstowej interpretacji i praktycznego wykonania. Autorzy podsumowują ten efekt w prostym obrazie: technologia może dostarczyć mapę, ale nawigowanie w terenie pozostaje innym problemem. 

Dla zakupów ta granica jest szczególnie istotna. Dobra analiza danych nie jest jeszcze dobrą strategią kategorii. Poprawnie wygenerowany scenariusz negocjacyjny nie zastępuje innych narzędzi typu BATNA. Automatyczna ocena dostawcy nie eliminuje potrzeby rozumienia ryzyka operacyjnego i relacji z biznesem. Technologia może podać mapę i skrócić czas jej czytania; ktoś nadal musi rozpoznać teren i wziąć odpowiedzialność za wybór drogi. 

Dlatego „AI w zakupach” warto traktować równolegle jako temat technologiczny i kompetencyjny. Narzędzia zmieniają sposób wykonywania pracy, a rozwój ludzi decyduje o tym, czy ich wykorzystanie przesunie funkcję zakupową w stronę większej wartości, czy jedynie przyspieszy istniejące procesy. 

Profitia rozwija ten obszar również w praktyce szkoleniowej: program AI w Zakupach obejmuje zastosowanie AI na poziomie strategicznym, taktycznym i operacyjnym — m.in. w analizie rynku, kategoryzacji wydatków, przygotowaniu RFX, ocenie ofert czy negocjacjach — z ćwiczeniami odnoszącymi wykorzystanie narzędzi do rzeczywistego procesu zakupowego. 

Czy Twój zespół jest gotowy pracować ze Sztuczną Inteligencją w realnym procesie zakupowym?

Podczas bezpłatnej konsultacji Profitii możemy wspólnie określić, jak rozwijać kompetencje technologiczne Kupców i gdzie AI może przynieść rzeczywistą wartość — od analizy rynku i wydatków po RFX, ocenę ofert i negocjacje. 

Umów bezpłatną konsultację z Profitią → 

Kompetencje zakupowe a wyniki: co pokazują badania o skuteczności działów zakupów? 

W tym miejscu pojawia się pytanie, którego L&D nie może rozstrzygnąć samodzielnie: czy rozwój kompetencji jest rzeczywiście widoczny w wynikach funkcji? Najnowsze raporty nie dają prostego równania „szkolenie = oszczędności” — i dobrze. Dają natomiast coraz więcej danych pokazujących, że kompetencje zespołu występują obok technologii, modelu operacyjnego i procesu jako jeden z elementów różnicujących wyniki działu zakupów. 

Deloitte Global CPO Survey 2025 porównuje organizacje określane jako Liderzy cyfrowi z grupą pozostałych organizacji. Liderzy nie są definiowani wyłącznie przez zakup technologii; łączą cyfryzację z rozwojem talentu i zmianą sposobu pracy. W danych Deloitte 96% liderów cyfrowych osiągnęło lub przekroczyło plan oszczędności wobec 80% pozostałych organizacji. W przypadku uniknięcia kosztów było to 94% wobec 75%, a dla wyników dostawców i satysfakcji wewnętrznych interesariuszy — 84% wobec 59%. Największa różnica pojawiła się we wspieraniu innowacji: 56% wobec 24%. 

To korelacja, nie dowód, że sam rozwój kompetencji powoduje lepsze wyniki. Dla CPO jest to jednak sygnał trudny do zignorowania: kompetencje ludzi nie pojawiają się w tych danych jako miękki dodatek do technologii, lecz jako część tego samego systemu wyników. 

Podobny sygnał daje McKinsey w analizie transformacji prowadzonych przez zakupy. W programach, w których rozwój kompetencji był prowadzony proaktywnie i wsparty dedykowanym szkoleniem, ponad połowa projektów zakupowych była realizowana na czas lub wcześniej. W transformacjach bez ukierunkowanego rozwoju kompetencji odsetek spadał do około jednej trzeciej. 

Znów: nie należy czytać tego jako obietnicy konkretnego ROI z każdego szkolenia. Ciekawszy jest mechanizm. Wynik działu zakupów powstaje przecież nie w sali szkoleniowej, ale w portfelu realnych inicjatyw — postępowań zakupowych, renegocjacji, strategii kategorii, zmian specyfikacji, rozwoju dostawców czy programów optymalizacji kosztów w zakupach. Jeżeli rozwój kompetencji poprawia zdolność zespołu do prowadzenia tych inicjatyw, zaczyna działać znacznie bliżej wyników biznesowych niż klasyczna metryka „liczba przeszkolonych osób”. 

Najbardziej użyteczne pytanie nie brzmi więc: „czy szkolenie było dobre?”. Brzmi: „co po nim zespół potrafi zrobić lepiej w realnym procesie zakupowym?”. 

Technologia może przyspieszyć pracę, uporządkować dane i podpowiedzieć możliwe scenariusze. O jakości decyzji nadal jednak decydują ludzie — ich doświadczenie, osąd i gotowość do wzięcia odpowiedzialności za kierunek, który wybiera organizacja. 

W części 3 wrócimy do pytania, od którego zaczyna się prawdziwa wartość rozwoju: co musi się wydarzyć, żeby wiedza ze szkolenia nie została na slajdzie, ale zaczęła pracować w realnych decyzjach zakupowych. 

Jak przełożyć AI i rozwój kompetencji na wyniki działu zakupów? 

Porozmawiajmy o sytuacji Twojego zespołu, najważniejszych lukach kompetencyjnych i praktycznych zastosowaniach AI, które wspierają decyzje zamiast tworzyć kolejny oderwany od pracy projekt technologiczny. 

Umów bezpłatną konsultację z Profitią → 

FAQ: AI i kompetencje w zakupach 

Jak Sztuczna Inteligencja zmienia rolę Kupca? 

AI przejmuje lub przyspiesza część pracy analitycznej, dokumentacyjnej i transakcyjnej. Rola Kupca przesuwa się w stronę interpretacji danych, budowania strategii, weryfikacji rekomendacji i odpowiedzialności za decyzję. 

Do czego można wykorzystać AI w zakupach? 

AI może wspierać analizę rynku i wydatków, przygotowanie RFI/RFP, porównanie ofert, analizę umów, ocenę dostawców oraz tworzenie wariantów scenariuszy negocjacyjnych. 

Czy Sztuczna Inteligencja zastąpi Kupca? 

AI może automatyzować część zadań, ale nie zastępuje kontekstowego osądu, rozumienia interesariuszy, oceny ryzyka ani odpowiedzialności za kierunek decyzji zakupowej. 

Jakich kompetencji potrzebuje Kupiec pracujący z AI? 

Potrzebuje kompetencji technologicznych, umiejętności oceny jakości danych i rekomendacji, rozumienia procesu zakupowego, myślenia strategicznego oraz zdolności łączenia narzędzi AI z realnymi celami biznesowymi. 

Autorka artykułu: 

Konstancja Belskaia 
L&D Specialist, Profitia