从ChatGPT写邮件，到AI替你谈判：1300多天，采购AI经历了什么？

受2026BPD第九届生物药工艺发展大会主办方易贸医疗邀请，名迪仕管理咨询创始人卢山在上海张江科学会堂做了一场名为《AI+采购供应链：重塑、赋能、进化》的主题演讲。

本篇是演讲实录的第五篇。前四篇速览如下：

• ChatGPT出现1378天后，采购供应链到底变了什么？

• 库存、流程、供应商：AI到底能帮采购解决什么？

• AI进入采购之后，真正值钱的不是降本，而是这件事

• 辉瑞、九州通、阿斯利康：AI正在怎样重做采购？

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2022年11月30日，ChatGPT发布。1300多天之后，如果再回头看采购供应链与AI的关系，会发现真正发生变化的，并不只是“AI越来越聪明”，而是AI和采购工作的关系变了：最开始，它只是一个会聊天、会写邮件、会整理资料的工具；后来，它开始进入企业知识库和业务流程；再后来，它开始参与判断；而现在，一些AI Agent已经开始在明确规则和权限范围内，直接执行采购任务，甚至代表采购人员与供应商谈判。

这其实是一条非常清晰的演进路径：从“AI帮助人工作”，走向“AI参与工作”，再走向“AI自己完成一部分工作”。如果把过去1300多天的变化压缩来看，我更愿意把它理解为四次跃迁：工具革命、知识革命、流程革命，最终走向决策和执行革命。

第一阶段，是“认知觉醒”：AI首先成为采购人的个人工具。

ChatGPT出现之后，采购人最容易想到的场景，其实非常朴素：写一封供应商邮件、翻译一份英文报价、总结会议纪要、分析合同条款、整理供应商信息、生成谈判提纲。

这个阶段的AI，本质上还是Copilot——“副驾驶”。人负责提出问题、判断结果、执行动作，AI负责提高个人效率。

它解决的是“一个采购人一天能做多少事情”的问题，却没有真正改变采购流程。采购经理依然需要打开系统、找数据、做审批、联系供应商、推进合同，AI只是让其中一些环节变快了。

但很快，企业发现了一个更深的问题：真正限制AI价值的，不是模型本身，而是企业自己的知识。

采购人员每天处理的大量信息——历史价格、合同条款、供应商绩效、质量记录、谈判经验、品类策略、审批规则——过去散落在ERP、SRM、Excel、邮件甚至个人脑子里。大模型即使“懂很多”，也并不知道你公司的具体规则。

于是第二阶段出现了：从“AI会回答问题”，走向“AI开始拥有企业知识”。

企业知识库、RAG（检索增强生成）、企业数据连接等技术开始进入采购场景。AI不再只是调用公共知识回答“采购应该怎么做”，而是开始调用企业自己的数据回答“我们公司过去是怎么做的”。

这一步看起来只是增加了一个知识库，实际上却改变了AI的价值基础。

因为采购经验第一次有机会从“人的经验”，变成“企业可以调用的知识”。一个资深采购经理过去做了十年的谈判，价值可能主要存在于他的脑子里；当这些经验、规则、案例和历史数据被结构化之后，AI就可以把它们重新调用到新的采购场景中。

所以，AI进入企业之后真正重要的变化，并不是多了一个聊天机器人，而是企业开始尝试把“人的经验”变成“机器可以调用的组织能力”。

第三阶段，是“流程嵌入”：AI开始从旁边看，走进采购流程里。

这时候，问题又变了。

企业真正缺的往往不是一份AI写出来的分析报告，而是有人把报告里的建议真正执行下去。AI告诉你“这个供应商存在风险”，接下来谁去核查？AI发现“这个报价高于历史水平”，谁去发起谈判？AI发现“这笔采购需要审批”，谁去推动流程？

于是AI开始进入Workflow，也就是业务工作流。

这也是为什么近年来越来越多的采购AI项目，不再满足于“问答”和“生成”，而是开始和ERP、SRM、P2P、合同系统等企业系统连接起来。AI开始获得触发流程、调用数据、执行任务的能力。

辉瑞的采购实践就是一个很有代表性的例子。根据CPO Rising披露的案例，其采购申请审批流程涉及26个步骤，包括供应商信息、保险文件、合规附件等多项检查。辉瑞与ORO Labs合作，让AI Agent执行其中的检查，并采用“human-in-the-loop（人在回路中）”的方式进行监督；项目目标是在早期阶段达到90%的准确率，从而逐步减少人工审批。这里最值得关注的，其实不是“AI能不能写审批意见”，而是AI开始真正进入一个业务流程，并承担其中一部分判断和执行工作。【来源：CPO Rising】

这时候，Copilot和Agent之间的边界开始出现。

Copilot的逻辑是：你告诉AI该做什么，AI给你一个答案，你再去执行。

Agent的逻辑则是：你告诉AI目标、规则、权限和边界，AI自己完成任务，遇到超出边界的情况再把问题交给人。

这是一种完全不同的工作关系。

第四阶段，就是正在发生的“系统重构”：AI开始获得执行权。

采购最典型的场景之一，就是谈判。

过去，AI可以帮采购人员分析供应商报价、整理历史价格、生成谈判策略，甚至模拟供应商可能提出的问题。但最后真正发邮件、谈条件、确认价格、推进协议的人，还是采购。

现在，这个边界正在被突破。

以Pactum为例，其2026年9月最新发布的信息显示，其AI Agent已经进一步进入直接采购、间接采购和供应商管理场景，包括分析供应商涨价理由、调用成本和市场数据、执行战术寻源、验证报价结果，以及在设定的策略和规则范围内进行供应商谈判。其系统还可以连接Coupa、SAP Ariba和SAP S/4等企业采购系统。【来源：Pactum】

这里必须特别强调：Pactum是供应商自身披露的信息，因此其中关于产品能力、客户数量、节省金额等数据，应当视为企业披露，而不能直接等同于经过第三方验证的行业结论。但即使只看产品能力的变化，也足以说明一个趋势——采购AI正在从“给建议”走向“执行”。

而这一步真正改变的，是采购组织的产能。

过去，一个采购经理一天只能谈几十个供应商，很多长尾供应商根本没有机会进入谈判范围。不是采购不知道那里可能有价值，而是人没有足够的时间。

AI Agent改变的恰恰是这个约束：如果一个Agent能够同时处理大量标准化、规则明确、风险可控的谈判任务，那么采购管理的对象，就可能从“重点供应商”逐渐扩大到整个供应商池。

所以，1300多天的AI演进，表面上看是模型越来越强，背后其实是采购工作的“人机分工”发生了变化。

第一阶段，人做所有事情，AI只是帮忙；

第二阶段，人开始把知识交给AI；

第三阶段，人把部分流程交给AI；

第四阶段，人开始把部分执行权交给AI。

也因此，未来采购最重要的问题可能不再是“AI能不能替代采购”，而是另外三个问题：什么工作可以交给AI？什么决策必须由人做？人应该如何设计AI的权限和边界？

这也是为什么我越来越倾向于把未来的采购人员理解成“AI的管理者”，而不仅仅是采购流程的执行者。真正高价值的能力，会逐渐从“亲自做每一个动作”，转向制定策略、设定规则、管理例外、判断风险，以及决定哪些事情可以放心交给机器。

认知觉醒，是知道AI；工具化探索，是会用AI；流程嵌入，是离不开AI；而系统重构，则意味着开始信任AI替自己完成一部分工作。

从ChatGPT帮你写一封供应商邮件，到AI按照你的策略替你谈判，真正发生的不是一个工具升级，而是一场采购工作方式的重新分工。

而这场变化，下一步真正值得关注的，已经不是“AI还能替采购做什么”，而是：当采购人开始管理一群AI，采购部门本身，会变成什么样？

图片来源：2026 BPD第九届生物药工艺发展大会、AI+采购供应链_重塑赋能进化_演讲PPT

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