当采购人开始管理AI，供应链的下一场革命来了

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六篇（终结篇）。前五篇速览如下：

• 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？

• 从ChatGPT写邮件，到AI替你谈判：1300多天，采购AI经历了什么？

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前面五篇，我们花了很长篇幅回看过去1300多天：从ChatGPT帮采购人写邮件、做分析，到企业知识库、RAG、Workflow，再到AI Agent进入审批、寻源甚至谈判。写到这里，一个更重要的问题已经无法回避：接下来呢？

如果只是把今天的趋势简单向前延长，答案可能是“AI会越来越聪明”。但我认为，这远远低估了未来3—5年可能发生的变化。真正值得关注的，不是AI又多会了几个采购技能，而是采购供应链最基本的工作方式可能被重新定义——我们正在从“人使用AI”，进入“人和AI共同组成一个组织”的阶段。

一、未来不是一个采购人配一个AI，而可能是一群Agent共同工作

今天很多企业对AI的想象，仍然停留在Copilot：采购经理旁边坐着一个“AI助手”，帮他分析数据、写报告、做供应商研究。但2026年以来，一个越来越明确的方向已经出现——Multi-Agent，也就是多智能体协作。

德勤Deloitte在2026年的采购研究中已经描绘了一种更激进的场景：未来Source-to-Pay采购体系中，可以存在寻源、合同、供应商准入、供应商风险、绩效管理、品类管理、采购执行、发票与付款等多个Agent群组，它们共享企业数据，并协同完成跨系统、跨流程的采购任务。【来源：Deloitte】

想象一个并不遥远的场景。

需求部门提出：“下季度需要增加一批关键原材料。”

需求Agent首先分析历史消耗和生产计划；市场情报Agent判断原材料价格趋势；寻源Agent寻找潜在供应商并完成初步筛选；风险Agent检查供应商的财务、地缘政治和合规风险；谈判Agent按照采购策略与部分供应商进行沟通；合同Agent检查条款偏差；订单Agent最终把结果送入ERP。

过去，这是一群人操作一堆系统。

未来，它可能变成一个人管理一群Agent。

这不是简单的“自动化升级”。过去的自动化，是把固定流程写进软件：如果A发生，就执行B。Agent真正不同的地方，是它能够理解目标、调用工具、分析环境，并在设定的权限范围内决定下一步做什么。Deloitte把这种变化概括为采购从“digitizing workflows”走向“autonomous execution”——从流程数字化走向自主执行。【来源：Deloitte】

二、采购部门最重要的资产，可能不再只是人，而是“人＋知识＋Agent”

这会带来第二个变化：企业之间AI能力的差距，越来越不只是模型的差距。

因为模型会逐渐成为公共基础设施。今天你可以买OpenAI，明天竞争对手也可以买；你能使用某个采购AI平台，对手同样可以使用。真正难以复制的，是企业过去十几年甚至几十年积累的供应商数据、价格记录、合同条款、品类策略、质量事件、谈判经验和风险案例。

McKinsey在2026年的采购研究中提出，未来采购体系需要建立统一的“data spine”，把支出、供应商、合同和市场基准等数据连接起来，并进一步把Agent作为新的运营基础设施。它甚至用了一个很值得关注的表达：企业未来可能运营“factories of agents”——Agent工厂。【来源：McKinsey】

这与我们在第三篇提出的“AI投入是资产，而不仅仅是成本”恰好形成闭环。

过去，一个优秀采购经理离职，十年经验可能跟着人一起走了。未来，如果这些经验能够被结构化为知识、规则和Agent能力，那么组织第一次有机会把个人经验沉淀为一种可以持续复用、不断迭代的数字资产。

所以未来采购部门衡量实力，可能不只是问：“我们有多少采购人员？”

还要问：“我们有多少高质量知识？多少可以调用的数据？多少经过验证的Agent？这些Agent拥有什么权限？”

三、最先被改变的，不一定是采购岗位，而是采购组织结构

这也是我认为未来几年最容易被低估的变化。

McKinsey在2026年的研究中明确提出，Agentic AI正在推动采购走向“hybrid workforce”——混合型劳动力，即采购专业人员与“digital coworkers”共同工作。其分析估计，技术可能使采购职能效率提高25%—40%，大量事务性工作转移给Agent，人类员工则把更多精力投入战略决策。【来源：McKinsey】

需要强调的是，25%—40%是McKinsey的分析估算，不等于所有企业未来一定能实现，更不能简单理解成“采购部门可以裁掉25%—40%的人”。

真正值得关注的是背后的组织逻辑。

今天，一个采购经理可能管理5名采购人员。未来，他管理的也许是3个人＋10个Agent。人负责品类战略、供应商关系、复杂谈判、异常判断和最终责任；Agent负责市场监控、数据分析、标准寻源、长尾谈判、合同检查和风险预警。

管理对象变了，采购经理的能力模型自然也要变。

四、未来最值钱的采购人，可能不是“最会采购”的那个人

过去评价一个优秀采购人，我们经常看几件事：懂不懂市场、会不会谈判、熟不熟供应商、能不能降本。

这些能力不会消失，但还不够。

当AI能够分析几千家供应商、读取几万份合同、全天候监控市场、按照规则同时执行大量任务之后，人再和机器比“处理信息的速度”，意义已经不大。

未来真正稀缺的能力，可能变成五件事：定义问题、制定策略、构建知识、设计规则、管理AI。

其中最重要的甚至不是“会不会写Prompt”。

因为企业一旦真正把执行权交给Agent，最困难的问题就从“怎么问AI”变成了“AI可以做什么、做到什么程度、什么情况下必须停下来找人”。

世界经济论坛2026年关于AI Agent治理的报告就特别强调了Authorization——授权：当AI Agent越来越能够自主行动时，企业必须明确它在什么条件下有权采取行动，并持续监控这种权限。【来源：World Economic Forum】

这在采购领域尤其关键。AI可以推荐供应商，和AI可以批准供应商，是两件完全不同的事情；AI可以建议价格，和AI可以代表企业签署交易，也完全不是一个风险等级。

未来企业需要管理的，可能不只是采购授权矩阵，还要增加一套“AI授权矩阵”。

五、再往前一步，甚至可能出现“机器买家对机器卖家”

Gartner在2026年3月已经使用了一个很有冲击力的概念——Machine Buyers，即代表企业执行采购活动的“机器买家”；到了5月，Gartner进一步讨论Agent-to-Agent，也就是A2A采购场景。【来源：Gartner】

这意味着再往前走，可能出现一种今天听起来还有些科幻的商业场景：

你的采购Agent在寻找原材料，对方的销售Agent自动响应；两个Agent交换规格、交期、库存、价格和付款条件，在双方企业预先设定的商业规则内完成多轮谈判；只有遇到重大价格偏差、战略供应商、合规风险或者超出授权额度时，人才重新进入流程。

今天这还远远不是企业采购的普遍现实，不能把它写成已经成熟落地的事实。但它提出了一个非常重要的问题：如果未来交易双方越来越多的标准化商业活动由Agent完成，那么企业采购竞争的核心，很可能从“谁的人更多、流程更熟”，进一步转向“谁的数据更好、规则更优、Agent更聪明、治理更成熟”。

这也解释了为什么未来企业AI转型最大的障碍，可能不是模型。

而是数据、权限、治理和信任。

所以，回看整个《AI＋采购供应链：重塑、赋能、进化》系列，我越来越觉得，过去1300多天只是上半场。

上半场，我们讨论的是怎么让AI帮助采购人。

下半场，我们真正需要回答的是：当AI开始成为采购组织的一员，我们应该如何管理它？

这也是我对未来3—5年“AI＋采购供应链”最重要的判断：采购不会简单地被AI取代，但采购工作的边界、采购人的能力模型以及采购组织的形态，都可能被重新定义。

未来最有竞争力的采购组织，未必拥有最多的人，也未必购买了最多的AI工具。

它可能是那个最早完成三件事情的组织：把经验变成知识，把知识变成Agent，再让人学会管理Agent。

从ChatGPT帮我们写第一封供应商邮件，到未来一个采购经理管理一群数字员工，这场变化真正改变的，从来不只是采购效率。

它改变的是——采购这份工作本身。

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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