Traza привлекает $2,1 млн для автоматизации закупок

На протяжении десятилетий закупками занимались по остаточному принципу — это был тот самый бэк-офис, о котором разработчики корпоративного ПО просто забыли. Ежегодно через переговоры с поставщиками, заказы на покупку и коммуникации в крупнейших производственных и строительных компаниях страны проходят миллиарды долларов, однако подавляющая часть этой работы по-прежнему держится на цепочках писем, электронных таблицах и телефонных звонках.

Traza, недавно созданный стартап со штаб-квартирой в Нью-Йорке, считает, что настал момент это изменить. Сегодня компания объявила о закрытии раунда пре-сид (pre-seed) в размере 2,1 миллиона долларов под руководством Base10 Partners при участии Kfund, скаутов a16z, Clara Ventures, Masia Ventures, а также группы ангельских инвесторов, включая Пепе Агелля (Pepe Agell), который вывел Chartboost на уровень 700 миллионов активных пользователей в месяц до его приобретения компанией Zynga.

По меркам Кремниевой долины это скромное финансирование. Но заявка Traza не предполагает поэтапного движения: компания развертывает ИИ-агенты, которые не просто рекомендуют действия по закупкам, а выполняют их автономно — они ведут переговоры с поставщиками, генерируют запросы цен, отслеживают заказы, общаются с поставщиками и обрабатывают счета-фактуры без постоянного надзора со стороны человека.

«ИИ полностью перестраивает категорию закупок с нуля, — заявил Сильвестре Хара Монтес (Silvestre Jara Montes), генеральный директор и сооснователь Traza, в эксклюзивном интервью VentureBeat. — Эта волна искусственного интеллекта не просто создаст новое ПО для закупок — она изменит сам принцип их работы».

Почему после подписания контрактов закупки незаметно теряют миллионы

Рынок, на который нацелена Traza, огромен и, по оценке самой компании, катастрофически обделен вниманием. Объем только рынка программного обеспечения для закупок превышает 8 миллиардов долларов и растет примерно на 10% ежегодно. Но реальные расходы кроются в затратах на персонал — в армиях сотрудников, агентствах и временных обходных путях, необходимых для полноценного управления процессами закупок в масштабе. Большинство предприятий плотно работают лишь с 20% своих главных поставщиков. Остальные 80% — взаимодействие с вендорами, отслеживание заказов, сверка счетов и контроль соблюдения нормативных требований — остаются практически без присмотра.

Исследование компаний World Commerce & Contracting и Ironclad показывает, что организации теряют в среднем 11% от общей стоимости контракта после подписания соглашений — это феномен, который называют «утечкой стоимости после подписания». Как выразился Тим Камминз (Tim Cummins), президент WorldCC: «Исследования показывают, что разрыв в стоимости в 11% вызван не плохими переговорами, а тем, как контракты ведутся уже после их подписания». Для крупного предприятия с годовыми расходами по контрактам в 500 миллионов долларов это означает ежегодную потерю 55 миллионов долларов — не из-за плохих сделок, а из-за операционной пропасти между тем, о чем договорились за столом переговоров, и тем, что реально реализуется на практике. Основные убытки приходятся на упущенную экономию, несанкционированные изменения и плохое планирование продления контрактов.

Хара Монтес утверждает, что Traza занимает позицию как раз в этом промежутке. «Эти 11% включают в себя коммерческие, операционные утечки и утечки соответствия нормам. Мы контролируем операционный уровень, и именно там сосредоточена наибольшая часть восстанавливаемой стоимости», — отметил он. «Управление длинным хвостом поставщиков, которое никогда не ведется; процессы запроса коммерческих предложений (RFQ), которые пропускаются из-за нехватки ресурсов у сотрудников; расхождения в счетах, незаметно проскальзывающие мимо. Именно там контракты теряют стоимость после подписания, и именно это мы автоматизируем». Цифры ранних внедрений Traza, хотя и скромны по масштабу, впечатляют: компания заявляет о сокращении человеко-часов, затрачиваемых на задачи по закупкам, на 70%, а циклы закупок выполняются в три раза быстрее ручных аналогов.

Как ИИ-агенты преодолели грань от ассистента в закупках до автономного работника

Чтобы понять, чем подход Traza отличается от других, полезно разобраться, что до сих пор подразумевалось под термином «ИИ для закупок». Последние несколько лет этот термин в основном обозначал дашборды, аналитические уровни и рекомендательные системы, которые выдавали инсайты, но оставляли каждое решение и действие в руках человека. Продукты таких устоявшихся игроков, как SAP Ariba и Coupa, а также более новых участников рынка — Zip, Fairmarkit и Tonkean — наложили функции искусственного интеллекта поверх существующих систем учета. Однако разрыв между пилотным тестированием ИИ и достижением реального эффекта в масштабах производства остается огромным: пилотные проекты запускают 49 процентов команд по закупкам, но лишь 4 процента доводят дело до значимого внедрения.

Ставка Traza строится на том, что 2026 год станет переломным моментом. ИИ-агенты теперь обладают многошаговыми рассуждениями, возможностью использовать инструменты и контекстной памятью, необходимыми для автономного выполнения полных рабочих процессов закупок — от поиска поставщиков до обработки счетов. Компания позиционирует это не как обновление существующего ПО для закупок, а как совершенно новую категорию продуктов. «Старожилы рынка создали системы учета. Они упорядочивают данные о закупках, но они никогда не выполняли саму закупочную работу, и их дополнения в виде ИИ принципиально этого не меняют», — говорит Хара Монтес. — То, что они выпускают, — это уровень рекомендаций на той же базовой архитектуре. Человек по-прежнему должен действовать на основе каждой подсказки. Мы же полностью заменяем операционный уровень».

Данные отрасли подтверждают тезис о том, что предприятия жаждут этих перемен. Согласно «Глобальному опросу директоров по закупкам (CPO) за 2025 год», проведенному EY, 80 процентов директоров по закупкам по всему миру планируют внедрить генеративный ИИ в том или ином объеме в течение следующих трех лет, а 66 процентов считают это высоким приоритетом на ближайшие 12 месяцев. В ходе опроса ABI Research за 2025 год выяснилось, что 76% специалистов по цепочкам поставок уже считают автономные ИИ-агенты готовыми к выполнению ключевых задач (таких как повторные заказы, взаимодействие с поставщиками и перенаправление отгрузок) без вмешательства человека, а первые внедрения наглядно снижают операционные расходы цепочек поставок на 20–35%.

Изнутри рабочего процесса: что делает ИИ от Traza и где решения по-прежнему принимают люди

При типичном внедрении ИИ-агент Traza берет на себя операционную работу, которая сейчас выполняется в почтовых ящиках, электронных таблицах и цепочках ручных напоминаний. В стандартном рабочем процессе по запросу цен (RFQ) агент определяет подходящих поставщиков, готовит и отправляет запросы цен, отслеживает ответы поставщиков, автоматически напоминает о себе при задержке ответов, разбирает поступающие коммерческие предложения независимо от их формата и формирует структурированную сравнительную таблицу, готовую для принятия решения человеком. Ключевой принцип проектирования выбран осознанно: люди остаются в контуре управления на критических этапах.

«На важнейших шагах — утверждении заказа на покупку, выявлении проблемы с соблюдением требований, выделении средств выше определенного лимита — человек всегда участвует в процессе, — поясняет Хара Монтес. — Это не ограничение, это элемент дизайна. Именно так вы поддерживаете необходимую предприятиям прозрачность и проверяемость, двигаясь при этом быстрее любого ручного процесса. Вы получаете все большую автономию со временем, по мере укрепления доверия и роста результатов».

Отвечая на вопрос о риске ошибок искусственного интеллекта — например, неверном заказе на покупку или пропущенной проверке на соответствие требованиям, которые могут дорого обойтись компании, — Хара Монтес высказался прямо: «Все, что связано со значительными финансовыми рисками или рисками соответствия нормам, требует одобрения человека перед выполнением — это не подлежит обсуждению и заложено в архитектуру. Ниже этих пороговых значений агент действует автономно и все фиксирует в логах». Он добавил деталь, которая раскрывает более тонкое понимание продукта: «Большинство операций по закупкам сегодня представляют собой черный ящик — ни у кого нет четкой картины того, что происходит в “длинном хвосте” поставщиков. Мы делаем этот процесс прозрачным». Иными словами, сама прозрачность, обеспечиваемая ИИ-агентом, может стать самостоятельным продуктом, предоставляя руководителям по закупкам невиданную ранее видимость отношений с многочисленными мелкими поставщиками, которые большинство предприятий просто игнорируют.

Как Traza интегрируется в устаревшие корпоративные системы без их демонтажа

Одна из постоянных проблем любого стартапа в сфере корпоративного ИИ — вопрос интеграции: как подключиться к глубоко укоренившимся, зачастую десятилетним технологическим стекам, на которые полагаются крупные производители и строительные компании? Ответ Traza заключается в том, чтобы надстраиваться над существующими системами, а не заменять их. «Мы подключаемся через API или прямую интеграцию к тому, чем клиент уже пользуется — ERP, электронной почте, порталам поставщиков. У нас есть доступ к более чем 200 корпоративным инструментам, — говорит Хара Монтес. — Мы не выбрасываем их систему, мы надстраиваемся поверх нее».

Стратегия выхода на рынок отражает этот прагматизм. Вместо попыток масштабного единовременного внедрения Traza проводит двух-трехмесячную проверку ценности (proof of value), сосредоточенную на одном конкретном рабочем процессе. Интеграции выстраиваются на ключевых шагах, имеющих значение для данного конкретного сценария использования, а затем расширяются по мере роста масштаба взаимодействия. «Мы не пытаемся подключить все сразу — мы наращиваем интеграции по мере расширения сферы охвата в рамках каждого аккаунта», — отмечает Хара Монтес. «И каждая создаваемая нами интеграция также масштабируется на других клиентов. Каждое новое внедрение ускоряет следующее». На протяжении всего процесса компания работает бок о бок с командой клиента, управляя сложностью и помогая перейти к новому методу работы. Это заметно клиентоориентированный подход для компании, продающей автоматизацию.

Компания уже работает с крупными производителями и строительными компаниями и заявляет, что они платят за услуги, хотя и отказывается называть их публично. «Мы хотим заслужить право расти внутри каждого аккаунта, а не запускать пилотный проект, который ни к чему не приведет, — говорит Хара Монтес. — Именно так создается то, что действительно приживается в корпоративном секторе».

Traza делает ставку на то, что вертикальная специализация в реальном секторе победит горизонтальные ИИ-платформы

Traza выходит на рынок, который стремительно разогревается. Среди ведущих ИИ-решений для закупок представлены платформы от Coupa, Ivalua, SAP Ariba, Zip, Zycus и Fairmarkit. Keelvar предоставляет автономных ботов для поиска поставщиков, способных запускать запросы цен, собирать заявки и рекомендовать оптимальных победителей, в то время как Tonkean предлагает безкодовую (no-code) платформу оркестрации на базе обработки естественного языка (NLP) и генеративного ИИ для оптимизации обработки входящих заявок на закупку и управления мелким расходами (tail-spend). На фоне столь плотной конкуренции Хара Монтес проводит четкую границу между горизонтальными инструментами автоматизации и ориентацией Traza на физический сектор.

«Мы созданы специально для реального сектора экономики, где отношения с поставщиками, требования к соблюдению нормативных требований и сложность рабочих процессов кардинально отличаются от закупок программного обеспечения», — подчеркнул он. «Универсальный агент не выживет при столкновении с реальным устройством закупок на производстве или в строительстве. Специфика — это наш ров». Динамика конкуренции с крупными игроками рынка, возможно, еще более значительна. SAP Ariba, Coupa и им подобные обладают огромными базами установленного ПО и прочными корпоративными связями. Хара Монтес описывает их инициативы в сфере ИИ как поверхностные дополнения к устаревшим архитектурам, однако центральным стратегическим вопросом остается то, сможет ли Traza конвертировать такое позиционирование в масштабную рыночную долю, особенно учитывая притятяжение существующих отношений с поставщиками.

В основе продуктовой концепции Traza лежит более глубокий стратегический тезис о накоплении преимуществ в работе с данными. Компания описывает двухуровневую архитектуру обучения: на уровне агента Traza становится умнее с каждым внедрением за счет усвоения паттернов поведения поставщиков, динамики ответов на запросы цен, ценовых аномалий и сложных краевых случаев (edge cases). На уровне данных информация каждого клиента остается полностью изолированной. «Мы создаем глубокие операционные знания о том, как закупки на самом деле осуществляются в реальном секторе — не так, как это прописано в RFP (запросах предложений), а как это происходит на практике, со всеми исключениями и обходными путями, — говорит Хара Монтес. — Это невероятно сложно воссоздать с нуля, и нас становится все труднее догнать по мере увеличения количества внедрений».

Трое испанских основателей, одна стилобадия и план по перестройке промышленных закупок

Компания Traza была основана тремя испанскими предпринимателями — Сильвестре Хара Монтесом, Сантьяго Мартинесом Брагадо (Santiago Martínez Bragado) и Серхио Айялой Миньяно (Sergio Ayala Miñano), — которые приехали в Соединенные Штаты по программе Exponential Fellowship. Эта программа привлекает лучшие технические таланты Европы в США для создания компаний на переднем крае искусственного интеллекта. Их бэкграунд охватывает обе стороны проблемы, которую пытается решить Traza. Хара Монтес работал в Amazon и CMA CGM (одной из крупнейших мировых судоходных групп) на стыке операционной стратегии и оптимизации цепочек поставок. Мартинес Брагадо создавал и внедрял агентный ИИ в Clarity AI, после чего присоединился к компании Concourse (при поддержке a16z, Y Combinator и CRV) в качестве главного инженера по ИИ (Founding AI Engineer). Айяло Миньяно пришел из StackAI — одной из самых быстрорастущих корпоративных ИИ-платформ в Сан-Франциско, где он также был одним из ключевых инженеров-основателей.

Ни один из основателей не носит титул директора по закупкам (CPO) — пробел, который, как признает компания, иногда всплывал в беседах с покупателями. Реакция Хара Монтеса характерно прямолинейна: «Наши результаты говорят сами за себя. То, чего мы добиваемся, позволяет быстро закрыть этот вопрос». Он отметил, что в качестве советников компании выступают опытные руководители закупок, управлявшие этим направлением масштаба целевых клиентов Traza.

Base10 Partners, ведущий инвестор — это венчурная фирма из Сан-Франциско, которая инвестирует в компании, автоматизирующие сектора того, что они называют «Реальной экономикой». В ее портфель входят Notion, Figma, Nubank, Stripe и Aurora Solar. Рекси Доллаку (Rexhi Dollaku), генеральный партнер Base10, охарактеризовал инвестиции однозначно: «Цепочки поставок и закупки — это один из крупнейших, наиболее недоавтоматизированных рынков в реальной экономике. ИИ-агенты наконец-то способны выполнять эту работу, а не просто помогать в ней». Вспомогательный состав инвесторов подчеркивает историю основателей-иммигрантов. Clara Ventures (основанная топ-менеджерами за продажей компании Olapic за 130 миллионов долларов) целенаправленно инвестирует в целеустремленных иностранных фаундеров, строящих бизнес в США, а Агелль добавляет операционной достоверности, ведь он, будучи испанским основателем в Кремниевой долине, менее чем за три года превратил Chartboost в бизнес с выручкой в 100 миллионов долларов.

Почему 2,1 миллиона долларов для корпоративного ИИ-стартапа могут оказаться весомее, чем кажется

Сумма в 2,1 миллиона долларов — намеренно небольшой раунд для компании, продающей ПО крупным предприятиям с традиционно долгими циклами закупок. Хара Монтес утверждает, что по структурным причинам эти деньги пойдут дальше, чем кажется. «Мы используем Европу как центр технических талантов, где у нас есть глубокая сеть исключительных инженеров — людей, которые хотят работать на переднем крае ИИ, но имеют гораздо меньше возможностей для этого, чем их американские коллеги, — говорит он. — Мы не просто бережливы — мы созданы так, чтобы побеждать за счет эффективности капитала, в то время как другие сжигают бюджеты, пытаясь нанимать сотрудников в Сан-Франциско».

Стратегия выхода на рынок ориентирована на скорость получения выручки. Проверки ценности имеют четкие рамки, ограничены по времени и конвертируются в платные партнерства. Компания заявляет, что не тратит время на 18-месячные циклы корпоративных продаж до получения первой прибыли. Веха для следующего раунда четко определена: больше платящих клиентов, существенно более сильная регулярная годовая выручка (ARR) и повторяемый процесс продаж, который сделает раунд Series A, по выражению Хара Монтеса, «очевидным делом для разговора».

Заглядывая в будущее, он обрисовал амбициозную трехлетнюю цель: от 20 до 30 крупных промышленных предприятий в США и Европе, использующих Traza в своих операциях по закупкам, с объемом закупочных расходов через платформу на сумму более одного миллиарда долларов. Достижимость этого видения зависит от нескольких взаимосвязанных переменных: темпов дальнейшего совершенствования возможностей ИИ-агентов, скорости внедрения на предприятиях в традиционно консервативном сегменте покупателей, а также способности Traza преодолеть конкурентный барьер со стороны старожилов рынка, добавляющих функции ИИ, и хорошо финансируемых стартапов, атакующих смежные рабочие процессы.

Тем не менее, базовая математика может играть на стороне Traza. В закупках деньги, которые исчезают, не выглядят как расточительство. Они растворяются в неэффективности, невыполненных обязательствах, неуправляемых рисках и забытых договоренностях — тех незаметных потерях, которые никто не отслеживает, потому что у ни у кого нет на это ресурсов. Традиционные функции закупок в их нынешнем виде заканчиваются там, где начинается разрыв в стоимости: на этапе подписания. Traza строит ИИ-кадры, которые подхватывают эстафету там, где люди останавливаются. Для индустрии, которая десятилетиями теряла по 55 миллионов долларов за раз в никем не контролируемом бэк-офисе, в этом и заключается весь смысл.