Привет, друзья!

Знаете мем про «six seven»? Когда шесть или семь — «ну примерно одно и то же». Смешно ровно до тех пор, пока так не начинает думать ИИ, разбирая юридические документы.

Сейчас копаю очень интересную задачу — научить ИИ прогнозировать решение ФАС по конкретной жалобе.

Первая идея кажется очевидной: взять базу жалоб с решениями, загрузить в векторную базу и искать похожие кейсы. Классический RAG. Казалось бы, работа на один вечер.

Но дальше начинается самое интересное.

Векторный поиск оценивает смысловую близость текста. Для него «ч. 6 ст. 42» и «ч. 7 ст. 42» почти одинаковы. «Жалоба признана обоснованной» и «жалоба признана необоснованной» — тоже стоят очень близко: отличается всего несколько символов, а юридический смысл противоположный.

Добавьте сюда чанкинг: решение режется на фрагменты, и аргумент заявителя из одного дела легко оказывается рядом с выводом комиссии из другого. Поиск честно находит «похожие» документы, но в юридической практике похожий текст далеко не всегда означает похожий вывод.

Поэтому обычный RAG здесь работает плохо.

Решение — гибридный поиск. Сначала точные совпадения по статьям закона, реквизитам и другим метаданным. И только потом — семантический поиск. В этом случае шесть остаётся шестью, семь — семью, а вероятность получить релевантную практику становится значительно выше.

Завтра на воркшопе нашей группы по ИИ в18-00 МСК 20.07.26 будем устанавливать Claude на сервер (задача одного из участников). Заодно соберём простой RAG, посмотрим, где он ошибается, и разберём, как эти ошибки исправлять на практике.

Если интересно присоединиться — пишите в личку @Unknowntender.

Дайджест: ИИ в госзакупках (неделя 13–19 июля 2026)

1. Правительство утвердило KPI по внедрению ИИ для 19 отраслей, включая госуправление. 16 июля вице-премьер Дмитрий Григоренко сообщил, что показатели эффективности внедрения ИИ разработаны для всех ключевых отраслей — от финансов и госуправления до сельского хозяйства, в обсуждении участвовали более 350 ведомств и организаций. Акцент — на измеримых эффектах; для контрактной системы это означает, что у ведомств появятся формальные обязательства по внедрению ИИ, в том числе в закупочных процессах. Источники: [government.ru](http://government.ru/news/59344/), [Интерфакс](https://www.interfax.ru/russia/1103679)

2. CNews анонсировала конференцию «Цифровизация закупок 2026» (29 сентября). В анонсе от 14 июля главным драйвером отрасли названа интеграция ИИ и предиктивной аналитики: нейросети прогнозируют спрос, динамику цен и надёжность поставщиков; на конференции обещают кейсы заказчиков и поставщиков. Источник: [cnconf.ru](https://www.cnconf.ru/news/top/2026-07-14_konferentsiya_cnews_tsifrovizatsiya)

3. США: отрасль подала официальные комментарии к ИИ-оговорке GSA. 17 июля Coalition for Government Procurement направила первичные предложения по новой оговорке GSAR об ИИ (MAS Refresh 31): просит сузить требование сообщать о «любом» несоответствии как избыточное и привести оговорку в соответствие с другими нормами. Развитие сюжета о правилах GSA, освещавшегося ранее, — теперь идёт формальная стадия доработки. Источник: [thecgp.org](https://thecgp.org/2026/07/17/initial-input-on-gsas-artificial-intelligence-clause/)

Дайджест ИИ в госзакупках 20.07-26.07.
1. Бизнес пользуется ИИ в закупках, но выбор поставщика ему не отдаёт.
Свежее исследование ЭТП «ТендерПро»: более 75% компаний не готовы доверить ИИ полный цикл закупки. Что пугает — потеря контроля (73%), юридические риски (62%), утечка данных (56%). Самое «неавтоматизируемое», по мнению 78% опрошенных, — анализ технических предложений и итоговое сравнение условий поставщиков.
На пальцах: рынок сходится на схеме «человек + ИИ». Алгоритм готовит решение, подпись и ответственность — за закупщиком. [CNews](https://corp.cnews.ru/news/line/2026-07-20_biznes_ispolzuet_ii_v_zakupkah)

2. МТС завела ИИ-ассистента в закупки «ТГК-16».
Два модуля на дообученных языковых моделях. «Ценовой анализ» сопоставляет позиции ТЗ с коммерческими предложениями, считает среднерыночную цену и проверяет обоснованность НМЦК. «Технический анализ» сверяет характеристики, сроки, количество и единицы измерения с извещением. Точность — не ниже 95%, время обработки заявок упало в разы.
На пальцах: заказчик теперь читает ваше КП машиной. [CNews](https://www.cnews.ru/news/line/2026-07-15_ii-assistent_mts_pomog_zakupshchikam)

3. Мировой срез: где ИИ в госзакупках уже даёт эффект.
Обзор Open Contracting Partnership по четырём сценариям — обработка данных, автоматизация рутины, контроль, рыночная аналитика. Из цифр: корейская система BRIAS перелопачивает около 60 000 закупок в год по данным 720+ заказчиков и за семь лет собрала штрафов почти в 40 раз больше стоимости своего обслуживания. Бразильская ALICE за 2023-й проверила ~191 000 процедур и запустила аудиты по контрактам на 4,5 млрд долларов.
На пальцах: везде, где ИИ реально работает, он сидит на нормальных данных. Качество данных решает больше, чем модель. [Open Contracting Partnership](https://www.open-contracting.org/2026/07/09/ai-in-public-procurement-between-experimentation-and-impact/)

4. США: ИИ пошёл искать мошенничество в господдержке.
14 июля Управление по делам малого бизнеса объявило новую фазу партнёрства с Palantir: аналитика на ИИ ищет аномалии в данных по пандемийным программам поддержки, ускоряет расследования и возврат средств. Началось всё с пилота на 300 тысяч долларов в январе.
На пальцах: там, где вчера сидел инспектор с выборкой, сегодня работает алгоритм по всей базе. К нам это придёт тем же путём. [FedScoop](https://fedscoop.com/small-business-administration-palantir-anti-fraud-work/)

Плюс мимо темы ИИ, но важное: 21 июля правительство поддержало законопроект об упрощении госзакупок — до конца 2027 года предлагают поднять предельную НМЦК и увеличить лимит закупок у МСП с 20 до 30 млн рублей. [Ведомости](https://www.vedomosti.ru/economics/articles/2026/07/21/1215158-kabmin-podderzhal-zakonoproekt-ob-uproschenii-protseduri-goszakupok)

Привет, друзья! 🤝

Хочу похвалить Диму и его коллег. Ходили на все воркшопы и делали домашку. Иногда лениво, иногда одной левой, за полчаса до созвона — но делали. И вот результат: Дима с коллегами собрал себе сервис, который закрывает сразу несколько ёмких задач по закупкам.

Отзыв — на видео 👆

Завтра, 27 июля в 18:00 МСК, — пятая и завершающая встреча первого блока. Идём в ЕИС и собираем скилл с инструментами по аналитике.

Раз блок закрывается, скажу главное про формат:

⚡️ Работаем на ваших задачах. Каждый приносит свою, её и разбираем.

🔧 Блоки можно проходить несколько раз. Это не повтор материала: с накопленным опытом в тех же темах уходишь глубже.

🎥 Запись есть. Цена прежняя — 2000 ₽ за занятие.

Присоединиться к завтрашней встрече или забрать запись — в личку @Unknowntender.

Первый блок был экспериментом. Собирать второй? Голосуй 👇

Друзья, коррективы в расписание 👇
Сегодняшний воркшоп по ИИ для закупок переносится. Не рассчитал загрузку — лучше сделать нормально в среду, чем на бегу сегодня.
Новая дата: среда, время то же.
Извините за смещение, но так будет полезнее для всех 🤝

PS. Кто голосовал, что готовы стартовать - пишите в личку, есть предложение)

Привет, друзья!
Я фанат тайм-менеджмента и статистических исследований — у меня даже пара патентов есть, связанных с анализом данных. Поэтому мимо свежего интервью Максима Дорофеева (того самого, «Джедайские техники») пройти не смог.
Дорофеев сделал то, на что решится редкий автор методик: взял все практики из своих книг, набрал 260 участников и прогнал через корреляционный анализ с бутстреп-симуляцией. Проверил собственный продукт статистикой.
Результат отрезвляет: выжила примерно половина 📊 И это при том, что под каждую технику у него были ссылки на научные работы.
Что подтвердилось (>95% в бутстрепе):
🎯 план на день и на неделю + итоги дня и недели
🎯 отделять задачи от проектов и идей — «купить молока» и «запустить стартап» в одном списке не живут
🎯 разгружать голову во внешнее хранилище
🎯 увидеть дно инбокса
🎯 сделать одну задачу до проверки сообщений
🎯 15 минут наедине со своими мыслями
Что не показало связи с продуктивностью: отключение оповещений (сам Дорофеев в него верит, но цифры молчат), помидорка — работает только у части людей. Матрицу Эйзенхауэра он разнёс отдельно: срочность и важность — свойства не задачи, а человека и его целей.
Полный выпуск — в подкасте Кирилла Мокевнина: https://youtu.be/7Ipt0a43U4Q
Мне здесь дорога сама постановка: не защищать методику, а честно посчитать, где она не сработала. В тендерах тот же принцип. «Чуйка» говорит, что ниша перспективная, а выгрузка по 200 закупкам показывает сборные лоты, двух монополистов и маржу в минус.
Хотите проверить свою нишу цифрами, а не верой — приносите товар, разберу по реальным тендерам: объёмы, цены, крупнейшие заказчики и честный вывод «заходить или нет». Личка: @Unknowntender 🤝
А вы пользуетесь чем то? Пишите в комменты 👇

PS. Сегодня в 18-00 МСК 5 Воркшоп по ИИ.

Коллеги, нужна помощь.
Есть ли среди вас специалисты, которые хорошо разбираются в GetCourse?
Нужна консультация по нескольким техническим вопросам: настройка процессов, автоматизации и логика работы платформы. Если сможете помочь сами или можете порекомендовать человека с хорошим опытом — буду очень благодарен.
Напишите, пожалуйста, в комментариях или в личные сообщения. Спасибо!

⚡️ Госзакупки захватывают маркетплейсы
Привет, друзья! Свежее из Думы: 23 июля в третьем чтении приняли закон об эксперименте — с 1 октября 2026-го закупки «с полки» пустят через маркетплейсы, наряду с привычными ЭТП. Обкатали на школах и колледжах: 17 контрактов, от выбора до поставки 3–6 дней.
Кто «полку» ещё не щупал: это витрина предварительных предложений, из которой заказчик сам выбирает товар. Без заявок и комиссий — побеждает карточка с лучшей ценой в момент выбора.
Но есть нюанс: на «полке» ты играешь вслепую. Чужих предложений не видно, о проигрыше не узнаешь. Маркетплейс устроен иначе — цены конкурентов открыты, как на Озоне: зашёл и смотри.
А открытые цены — это данные. Тут я бы сразу поставил робота:
🔧 раз в день собирает цены конкурентов по моим позициям со всех витрин;
📊 показывает, где я выпал из топ выдачи и на сколько рублей;
🎯 утром выдаёт сводку в три строки: здесь подними, здесь опусти, сюда зашёл новый игрок.
Так у меня уже работает робо-тендер: машина листает площадки, человек принимает решения.
Коллеги, кто-то уже пробовал тему? Расскажите здесь или в личку 👇