Dirbtinis intelektas ir viešieji pirkimai 2026: ką jis moka ir ko ne

Dirbtinis intelektas viešuosiuose pirkimuose 2026 m.: dokumentų analizė, kriterijų išrinkimas, techninis pasiūlymas, naudingos užklausos ir rizikos.

Atnaujinta 2026 m. rugsėjo 5 d.

Patikrinta 2026 m. rugsėjo 5 d.

2026 m. klausimas nebėra, ar naudoti kalbos modelį dalyvaujant viešuosiuose pirkimuose, o kur jis duoda tikrą naudą ir kur atima balus arba net sutartį. Riba aiški: dirbtinis intelektas puikiai skaito, apibendrina ir perrašo jam pateiktus dokumentus, bet labai prastai pats susiranda šią savaitę paskelbtus pirkimus.

Ką įmonės iš tikrųjų daro su dirbtiniu intelektu

Praktikoje kartojasi penki naudojimo būdai.

Pirkimo dokumentų analizė. Dokumentų paketas neretai užima kelis šimtus puslapių keliuose failuose. Modelis, gebantis skaityti ilgus PDF failus, per kelias minutes išrenka tikslų objektą, skaidymą į dalis, trukmę, netesybas, teikiamų dokumentų sąrašą ir rizikingas sutarties projekto nuostatas.

Santrauka ir sprendimas dalyvauti. Skelbimo apie pirkimą santrauka fiksuotu formatu – perkančioji organizacija, objektas, terminas, numatoma vertė, dalyvavimo sąlygos – leidžia gerokai greičiau perrūšiuoti skelbimų krūvą.

Vertinimo kriterijų išrinkimas. Pirkimo sąlygose aprašyti lyginamieji svoriai ir pakriteriai kartais pateikiami lentele, kartais paskendę dvyliktame puslapyje. Struktūruotas kriterijų su svoriais išrinkimas tampa techninio pasiūlymo planu.

Techninio pasiūlymo rašymas. Dažniausias ir rizikingiausias naudojimas. Modelis tinka karkasui pagal kriterijus sudėlioti, ankstesnių pasiūlymų pastraipoms perrašyti ir patikrinti, ar nė vienas techninės specifikacijos reikalavimas neliko be atsakymo. Sugalvoti pridėtinę vertę jis nemoka – ji ateina iš įmonės.

Stebėsena ir klasifikavimas. Kai skelbimai jau surinkti iš aktualaus šaltinio, modelis puikiai juos rūšiuoja pagal aktualumą, priskiria BVPŽ kodus ir aptinka dublikatus. Svarbiausi žodžiai čia – „kai jau surinkti".

Ką daro gerai, ką blogai

Užduotis	Bendrasis modelis	Kodėl
Apibendrinti pridėtus pirkimo dokumentus	Gerai	Tekstas prieš akis, užduotis yra suspaudimas
Išrinkti kriterijus, svorius, datas iš pirkimo sąlygų	Gerai	Struktūruotas išrinkimas, tikrinamas eilutė po eilutės
Paversti veiklą BVPŽ kodais	Gerai	Klasifikacija vieša ir stabili
Sugalvoti perkančiųjų organizacijų vartojamų žodžių variantus	Labai gerai	Nereikia jokių šviežių duomenų
Rūšiuoti ir vertinti jau surinktus skelbimus	Gerai	Klasifikavimas pateiktame tekste
Perrašyti ir struktūruoti techninį pasiūlymą	Priimtinai, su peržiūra	Turinys turi ateiti iš įmonės
Rasti šią savaitę paskelbtus pirkimus	Blogai	Dalinė prieiga prie sistemų, pasenę rezultatai
Pasakyti nepaskelbtą numatomą vertę	Blogai	Grynas prasimanymas
Cituoti standartą, teisės akto straipsnį ar bylą	Rizikinga	Šaltiniai atrodo įtikinami, bet būna klaidingi
Vienas parengti pateikiamą pasiūlymą	Blogai	Bendrinis atsakymas, taip ir įvertinamas

Akloji zona: naujausių skelbimų paieška

Tai blogiausiai suprantama riba. Bendrieji pokalbių modeliai, įskaitant ChatGPT ir Perplexity, turi tik dalinę prieigą prie viešųjų pirkimų sistemų. Paklausti „surask vykdomus informacinių sistemų priežiūros pirkimus Kauno apskrityje", jie dažniausiai pateikia senus, jau pasibaigusius pirkimus.

Trys techninės priežastys. Pirma, pirkimų sistemų turinys yra už paieškos formų ir prisijungimo, todėl indeksuojamas prastai. Antra, pirkimo langas trumpas – dažnai trys–penkios savaitės – o indeksas atsinaujina lėčiau. Trečia, patikimi šaltiniai yra struktūruoti duomenys ir sąsajos: Centrinis viešųjų pirkimų portalas skelbia duomenis kasdien, TED turi paieškos sąsają, ir nė vieno iš jų bendrasis asistentas neužklausia.

Iš to plaukia taisyklė: kalbos modelis įsijungia po aptikimo, niekada ne aptikimui.

Trys konkrečios rizikos

Prasimanytos nuorodos

Modelis generuoja įtikinamą, o ne patikrintą tekstą. Techniniame pasiūlyme tai virsta neegzistuojančiais standartų numeriais, įmonei priskirtais sertifikatais, kurių ji neturi, išgalvotomis įvykdytomis sutartimis ar klaidingai nurodytais Viešųjų pirkimų įstatymo straipsniais. Klaidinga nuoroda nėra vien formos klaida: ji gali būti vertinama kaip melagingi duomenys, o dėl to tiekėjas šalinamas iš pirkimo ir gali patekti į nepatikimų tiekėjų sąrašą. Kiekvieną modelio pateiktą faktinį duomenį turi patikrinti jį išmanantis žmogus.

Bendrinis atsakymas

Tekstas, sugeneruotas be įmonės medžiagos, atpažįstamas iš universalių formuluočių ir veiklos detalių trūkumo. O kokybės kriterijai vertina būtent priešingą dalyką: įvardytus žmones, skaičiais išreikštą grafiką, konkrečiam objektui pritaikytą metodiką, priemones, atitinkančias techninėje specifikacijoje aprašytą poreikį. Sklandus, bet pakeičiamas atsakymas praranda balus ten, kur ir sprendžiasi rezultatas.

Pirkimo dokumentų konfidencialumas

Dokumentuose kartais būna brėžinių, infrastruktūros eksploatavimo duomenų ar jautrių objektų adresų, o rengiamame pasiūlyme – jūsų kainodara ir strategija. Trys minimalios atsargumo priemonės: įsitikinkite, kad paslaugos teikėjas nenaudoja jūsų duomenų modeliams mokyti; rinkitės profesionalų planą su sutartiniu įsipareigojimu šiuo klausimu; pašalinkite iš dokumentų tai, ko ten būti nereikia. Dalis pirkimo dokumentų turi konfidencialumo nuostatas, draudžiančias juos perduoti tretiesiems asmenims, o tai apima ir internetinę paslaugą.

Užklausos, kurios veikia

Šios trys formuluotės skirtos užduotims, kurias modelis atlieka gerai: duomenys jam pateikti arba jie stabilūs.

Skelbimo santrauka. Įklijuokite skelbimo tekstą ir nustatykite fiksuotą formatą.

Štai skelbimas apie pirkimą. Pateik tik sąrašą:
perkančioji organizacija, objektas vienu sakiniu, rūšis (darbai / prekės / paslaugos),
procedūra, skaidymas į dalis, pasiūlymų pateikimo terminas, sutarties trukmė,
vertinimo kriterijai su lyginamaisiais svoriais, teikiami dokumentai.
Jei informacijos skelbime nėra, rašyk „nenurodyta".
Nepridėk nieko, ko nėra tekste.

Paskutinis nurodymas svarbiausias: jis sumažina spragų užpildymą prasimanymais.

BVPŽ kodų priskyrimas. Naudinga kuriant stebėsenos profilį.

Veiklai „{veikla}" pateik tinkamus BVPŽ kodus nuo plačiausio iki tiksliausio,
kiekvienam nurodyk oficialų pavadinimą ir įvertink nuo 1 iki 5, kokia tikimybė,
kad perkančioji organizacija jį naudos šiam poreikiui.
Pridėk gretimus kodus, kuriuos verta pašalinti, kad sumažėtų triukšmas. Atsakyk JSON formatu.

Kodus paskui pasitikrinkite oficialioje BVPŽ naršyklėje: modelis lengvai sugeneruoja teisingo formato, bet neegzistuojantį kodą.

Sinonimų plėtimas. Sistemų paieška pažodinė: ieškant „IT paslaugų" nerandamas skelbimas „informacinės sistemos priežiūra". Perkančiųjų organizacijų žodyno variantus modelis generuoja geriausiai.

Esi Lietuvos perkančiosios organizacijos pirkimų specialistas. Veiklai „{veikla}"
išvardyk 15–20 formuluočių, kurias vartotum skelbimo pavadinime,
įskaitant administracinį žargoną, ir gretimus terminus, kuriuos verta pašalinti.
Atsakyk JSON formatu.

Ką sako taisyklės

Šiandien nėra atskiro dirbtinio intelekto reguliavimo viešųjų pirkimų teisėje – nei perkančiosioms organizacijoms, nei tiekėjams. Viešųjų pirkimų įstatyme dirbtinis intelektas neminimas, todėl taikomi bendrieji režimai: viešųjų pirkimų principai, asmens duomenų apsaugos reglamentas (BDAR) ir Europos Sąjungos dirbtinio intelekto reglamentas (Reglamentas (ES) 2024/1689), įsigaliojęs 2024 m. rugpjūčio 1 d. ir taikomas etapais. Ar Viešųjų pirkimų tarnyba yra paskelbusi rekomendacijų šia tema, pasitikrinkite jos svetainėje: metodinė medžiaga atnaujinama dažniau nei įstatymas.

Praktikoje verta stebėti du dalykus. Pirma, kai kurios perkančiosios organizacijos Europoje į pirkimo sąlygas įrašo nuostatas dėl dirbtinio intelekto naudojimo rengiant pasiūlymą; tokios sąlygos sunkiai patikrinamos, bet jos egzistuoja, todėl kiekvienas pirkimas prasideda nuo sąlygų perskaitymo. Antra, tiekėjo atsakomybė už pasiūlymo turinį nesikeičia: modelis yra vidinė rašymo priemonė, tokia pat kaip teksto redaktorius ar išorės konsultantas, ir už kiekvieną jo parašytą sakinį atsakote jūs.

Scoutee laikosi šio atskyrimo: skelbimai renkami iš datuotų ir struktūruotų šaltinių, o modelis įsijungia tik po to – rūšiuoti ir apibendrinti tai, kas iš tikrųjų buvo paskelbta.

Šaltiniai

2026 m. naujovės