Новые ИИ-агенты Zip хотят помешать вашей финансовой команде загружать контракты в личные аккаунты ChatGPT.

Майкл Нуньес

Платформа для закупок на основе искусственного интеллекта Zip, оцениваемая в 2,2 миллиарда долларов, в понедельник анонсировала два продукта, которые знаменуют собой поворотный момент в ее эволюции от программного обеспечения для закупок к автономной платформе на основе ИИ: набор из пяти «суперагентов» на основе ИИ, которые могут проверять контракты, кодировать счета-фактуры и вести переговоры с поставщиками в рамках системы управления Zip, а также встроенную в систему закупок реализацию протокола контекста модели (MCP), которая передает данные Zip непосредственно в ИИ-помощников, таких как Claude и ChatGPT, — без ущерба для журналов аудита или контроля соответствия требованиям.

Эти анонсы, представленные на саммите Zip по искусственному интеллекту в Нью-Йорке с участием спикеров из Anthropic, OpenAI, Datadog и Humana, появились в момент, когда сектор технологий для закупок стал одним из самых ожесточенных полей битвы в сфере корпоративного ИИ. Всего несколько недель назад SAP представила свою концепцию «Автономного предприятия» на конференции Sapphire 2026, представив более 50 специализированных помощников Joule Assistant для финансовых, логистических и закупочных процессов. В мае на конференции Inspire 2026 в Лас-Вегасе компания Coupa запустила собственную платформу Compose и пакет услуг Catalyst — среду для создания и управления агентами ИИ в сфере закупок, а также предложение услуг по разработке и внедрению инженерных решений. А Gartner прогнозирует, что к концу 2026 года 40% корпоративных приложений будут включать специализированных агентов ИИ, по сравнению с менее чем 5% сегодня.

Отличительной чертой подхода Zip — и тем, что делает его потенциально важным тестовым примером для более широкого рынка корпоративного ИИ — являются не сами агенты, а то, где они работают и что их ограничивает.

Почему отделы закупок загружают конфиденциальные финансовые данные в личные учетные записи ИИ?

В центре внимания этого заявления — опасения, которые руководители отделов закупок все чаще описывают в частном порядке, но редко высказывают публично: их сотрудники уже используют ИИ для работы с конфиденциальной финансовой информацией, просто делают это в личных, неконтролируемых учетных записях.

В масштабах всей компании сотрудники загружают данные о расходах в Claude для анализа, вносят правки в конфиденциальные контракты в ChatGPT и создают внутренние финансовые анализы в личных учетных записях Gemini или Copilot. Каждый раз, когда это происходит, конфиденциальные корпоративные данные покидают системы, где каждое действие контролируется и проверяется, попадая в среды без надзора, без контроля соответствия требованиям и без записи о выполненных действиях.

Последствия таких ошибок не являются гипотетическими. Нарушения закона Сарбейнса-Оксли влекут за собой штрафы до 25 миллионов долларов. Руководители могут быть приговорены к тюремному заключению. Публичные компании, не прошедшие аудит на соответствие требованиям, могут быть исключены из листинга фондовой биржи. Когда аудитор спрашивает, как было принято решение, спустя шесть месяцев, никто не может предоставить подтверждающие документы.

«Поработав с сотнями предприятий, включая ведущие мировые компании в области искусственного интеллекта, мы поняли, что подобная работа уже ведется, независимо от наличия или отсутствия государственного регулирования», — сказал Лу Ченг, соучредитель и технический директор Zip. «Даже компании, сами разрабатывающие ИИ, хотят, чтобы эта работа регулировалась».

Генеральный директор Zip Руджул Запарде в интервью VentureBeat более подробно описал конкурентную динамику, которая делает закупки необычайно сложной областью для управления ИИ. «Большинство предприятий не используют единую платформу для закупок, — сказал Запарде. — Они используют SAP в качестве ERP-системы, Coupa для некоторых закупок, ServiceNow для ИТ-запросов, инструменты управления контрактами для юридических вопросов, управления рисками и соответствия требованиям, платформы для проверки поставщиков, а также множество отдельных инструментов в дополнение к ним».

Он утверждал, что эта фрагментация дает Zip, как связующему звену между всеми этими системами, уникальное преимущество: «Искусственный интеллект может быть настолько хорош, насколько хороши данные, к которым он имеет доступ. Поскольку Zip находится над всеми этими инструментами, обеспечивая прозрачность каждого из них и координируя весь процесс закупок от запроса до оплаты, его ИИ может действовать на протяжении всего процесса закупок, чего не могут сделать отдельные решения».

Внутри пяти суперагентов Zip, созданных для автоматизации самых сложных проблем в сфере закупок.

Компания Zip запускает пять суперагентов, каждый из которых нацелен на определенный проблемный момент в цикле закупок. Суперагент по закупкам разблокирует застрявшие запросы и управляет переговорами по неликвидным расходам. Суперагент по правовым вопросам проверяет и корректирует контракты в соответствии с утвержденными компанией правилами. Суперагент по дебиторской задолженности сортирует, кодирует, сопоставляет и направляет счета-фактуры. Суперагент по конфигурации выявляет узкие места в рабочем процессе и готовит изменения конфигурации для проверки администратором. А суперагент по приему заявок помогает сотрудникам создавать запросы в соответствии с требованиями законодательства, направляет закупки в нужный канал закупок и направляет к предпочтительным поставщикам.

Пять агентов не являются автономными сервисами. В инженерном блоге Zip раскрывается лежащая в их основе архитектурная философия: все агенты Zip — как готовые, так и созданные на заказ — работают на общем механизме выполнения, встроенном в платформу автоматизации рабочих процессов App Studio компании. Они отличаются только конфигурацией: подсказкой, определяющей поведение, доступными инструментами и форматом вывода. Команда инженеров Zip описывает это как модель «конструктора Lego» — готовые агенты представляют собой готовые модели; пользовательские агенты — это всё, что предприятия решат построить из тех же компонентов.

В основе архитектуры агента лежит четырехузловой граф состояний LangGraph — предварительная обработка, оркестрация, окончательный синтез и постобработка — который разделяет сбор информации и генерацию ответа. Узел оркестрации содержит агент ReAct (Reason + Act), который автономно решает, какие инструменты использовать: поиск документов с помощью векторного поиска, структурированные данные API из запросов на покупку и контрактов или контекст политики компании из справочной библиотеки.

Это разделение сделано намеренно. Как объясняет команда разработчиков Zip, объединение исследований и синтеза в один вызов LLM означало бы, что от одной модели требовалось бы одновременно быть и усердным исследователем, и красноречивым писателем. Разделение этих процессов позволяет Zip оптимизировать каждый из них независимо, включая использование разных уровней модели для каждого.

Отличительной чертой агентов Zip от множества анонсов решений в области ИИ для закупок от SAP, Coupa и других является архитектура управления. Каждое действие суперагента регулируется теми же ролями, разрешениями и средствами контроля, что и действия сотрудников. Для важных этапов, таких как обновление системы и утверждения, используется детерминированная логика, а не логика вывода LLM. И каждое действие генерирует полный журнал аудита.

Что произойдет, если агент искусственного интеллекта неправильно классифицирует контракт на 150 000 долларов?

Запарде поделился конкретным случаем ошибки из бета-тестирования, чтобы проиллюстрировать, как разработанная в Zip система с участием человека обрабатывает реальные сбои. «Наш суперагент по приему заявок отметил контракт на маркетинговые услуги стоимостью 150 000 долларов как стандартную подписку на SaaS», — сказал он. «Но поскольку каждое действие суперагента проходит проверку человеком перед выполнением, команда по закупкам обнаружила неправильную классификацию еще до того, как она куда-либо привела. Они исправили категорию, были направлены соответствующие утверждающие лица, и кодирование в главной бухгалтерской книге прошло точно».

Анекдот об ошибках и их исправлении показателен, поскольку он подчеркивает противоречие, лежащее в основе любого внедрения ИИ в корпоративной среде: эти системы будут совершать ошибки, и вопрос заключается в том, сможет ли окружающая инфраструктура обнаружить их до того, как они причинят ущерб.

Запарде прямо ответил на вопрос о том, кто несет ответственность в случае нарушения требований со стороны суперагента: «Клиенты остаются ответственными за свои решения о закупках, так же как и за любого другого поставщика или бизнес-процесс. Это стандартная практика для всего корпоративного программного обеспечения. Поставщики услуг по расчету заработной платы не несут ответственности за неправильную классификацию сотрудников, поставщики ERP-систем не несут ответственности за искаженную финансовую отчетность, и тот же принцип применим к работе с использованием ИИ».

Но он также подчеркнул, что цель разработки состоит в том, чтобы вопрос об ответственности стал неактуальным. «Суперагенты Zip разработаны таким образом, чтобы подобный сценарий вообще не должен был произойти. Они действуют не вне системы управления, а внутри нее. Каждое действие подлежит аудиту, каждый важный шаг проходит проверку человеком, а контрольный след позволяет продемонстрировать аудиторам и регулирующим органам, что принятые решения соответствуют требованиям».

В настоящее время Superagents находятся в стадии бета-тестирования, а их общедоступность ожидается этим летом. Компания Zip внедряет ИИ-агентов в систему закупок с 2024 года, и сегодня более 50 из них работают в сотнях корпоративных клиентов. Только компания Northwestern Mutual сэкономила 1400 часов благодаря одному ИИ-агенту. Superagents представляют собой следующий этап развития — больше логических рассуждений, больше межсистемных взаимодействий, больше автономности — и все это внутри уровня управления Zip.

На вопрос о том, какой процент действий агентов требует вмешательства человека, Запарде ответил, что единого числа нет, поскольку каждый агент выполняет задачи разного типа, но добавил: «В сфере финансов и закупок мы намеренно склоняемся к эскалации всякий раз, когда транзакция затрагивает пороговые значения риска, соответствие политике, юридические требования, бюджетные ограничения или правила управления. Это преднамеренное решение, а не ограничение».

Как разработанная компанией Zip платформа MCP для управления закупками может изменить реальное применение корпоративной искусственной интеллекту.

Второе объявление может оказаться более значимым для всего рынка корпоративного ИИ. Zip MCP — это реализация протокола контекста модели (Model Context Protocol), размещаемая поставщиком, — открытого стандарта, первоначально созданного компанией Anthropic в ноябре 2024 года и впоследствии переданного в дар фонду Linux Foundation. К марту 2026 года количество загрузок SDK MCP достигнет 97 миллионов в месяц, что в 970 раз больше, чем за 18 месяцев.

Фундаментальная проблема ограничивает внедрение MCP в корпоративной среде: организации, внедряющие MCP, сталкиваются с предсказуемым набором проблем — журналы аудита, аутентификация, интегрированная с SSO, поведение шлюза и переносимость конфигурации. Сам протокол MCP пока не решает изначально задачи управления, которые стоят перед регулируемыми отраслями и функциями, чувствительными к соблюдению нормативных требований, такими как закупки.

Zip пытается решить эту проблему на уровне приложения. Его MCP-сервер напрямую подключает платформу закупок Zip к любому MCP-совместимому ИИ-помощнику. Например, сотрудник, занимающийся поиском поставщиков в Claude, может получить от Zip запрос, который будет отправлен в ходе этого диалога. Опытные пользователи могут получать сводные отчеты по поставщикам, запросам, счетам и платежам в рамках одного диалога с ИИ. Каждое действие учитывает права доступа пользователя через OAuth, выполняется в рамках механизмов соответствия Zip и генерирует полный журнал аудита. Zip утверждает, что это первый случай, когда MCP был реализован нативно для корпоративных закупок.

Это утверждение имеет значение, поскольку закупки, пожалуй, являются наиболее чувствительной к вопросам корпоративного управления бизнес-функцией, где MCP может принести немедленную пользу: она включает в себя финансовые обязательства, юридические контракты, соблюдение нормативных требований и данные о поставщиках, которые затрагивают SOX, GDPR и десятки других нормативных актов.

На вопрос о том, что происходит с конфиденциальными данными после того, как они попадают в контекстное окно модели стороннего разработчика, Запарде ответил прямо: «MCP привязан к аутентифицированному пользователю, и те же самые разрешения на основе ролей, которые применяются внутри Zip, применяются и через MCP — это означает, что MCP может получать только ту информацию, к которой пользователь уже имеет доступ». Он добавил, что Anthropic и OpenAI работают в качестве субподрядчиков Zip, регулируемых соглашениями об обработке данных с положениями о нулевом хранении данных, поэтому «данные, проходящие через MCP, не используются для обучения модели и защищены средствами контроля корпоративного уровня на обоих концах соединения».

Компании, разрабатывающие ИИ, выбрали Zip вместо создания собственных инструментов для закупок.

Список клиентов Zip, участвующих в этих анонсах, впечатляет, но все еще находится в стадии формирования. Block, UCI Health и Snowflake — это стартовые клиенты AI Spend Automation, премиального корпоративного предложения, которое включает доступ к платформе, кредиты на использование ИИ и услуги инженеров Zip, работающих в регионе.

UCI Health сообщила об экономии в размере 20 миллионов долларов благодаря одному проекту по модернизации ИТ-инфраструктуры. Запарде объяснил методологию: «Эти 20 миллионов долларов были получены благодаря одному проекту по модернизации ИТ-инфраструктуры в UCI Health, где их команда по закупкам использовала сравнительный анализ на основе искусственного интеллекта для начала переговоров с поставщиками, опираясь на реальные рыночные данные, а не только на внутренние предположения». Он подчеркнул, что это результат сотрудничества: «Команда по закупкам UCI Health вела переговоры, а ИИ предоставил им ориентиры для успешного проведения этих переговоров».

Компания Zip утверждает, что благодаря своему комплексу решений на основе искусственного интеллекта ее клиенты сэкономили более 10 миллиардов долларов. Запарде заявил, что эта цифра «включает в себя прямое снижение затрат за счет улучшения переговоров с поставщиками, экономию времени благодаря автоматизации ручных процессов закупок, снижение рисков за счет предотвращения штрафов и санкций за несоблюдение требований, а также косвенную экономию средств за счет улучшения управления продлением контрактов». Исследование Forrester Total Economic Impact показало, что крупные предприятия, использующие Zip, получают 386% рентабельности инвестиций, что в среднем означает окупаемость платформы менее чем за шесть месяцев.

Однако наиболее важными для стратегической стратегии Zip являются истории взаимоотношений с компаниями, чьи модели лежат в основе работы её собственных агентов. OpenAI развернула более 10 агентов ИИ на платформе Zip. Компания Anthropic, чью модель Клода использует Zip и чьи инженеры создали MCP, более чем удвоила объём закупок через Zip, сохранив при этом численность персонала на прежнем уровне.

Тот факт, что обе компании предпочли купить, а не создавать собственные решения, является, пожалуй, самым сильным конкурентным преимуществом Zip: если организации с наибольшим количеством инженеров-программистов в области ИИ решили, что проблему управления закупками не стоит решать внутри компании, это говорит о том, что конкурентное преимущество действительно существует. Помимо ИИ, в список клиентов входят T-Mobile, Dollar Tree, Canva и Prudential — крупные регулируемые предприятия, где нарушения нормативных требований влекут за собой существенные последствия.

«Когда компании, разрабатывающие ИИ, выбирают Zip вместо того, чтобы создавать его самостоятельно, это кое-что говорит об их конкурентном преимуществе», — сказал Запарде.

SAP, Coupa и усиливающаяся гонка вооружений в области искусственного интеллекта в сфере корпоративных закупок.

Заявления Zip не появляются на пустом месте. Рынок ИИ для корпоративных закупок переживает стремительную конвергенцию, поскольку все основные платформы стремятся внедрить возможности агентного управления.

На конференции Sapphire 2026 компания SAP развернула более 50 специализированных агентов Joule Assistant, управляющих работой более 200 специализированных агентов для выполнения точных задач. SAP даже запустила агента Joule в решении SAP Ariba Intake Management, который собирает и направляет запросы на закупки и подключается к существующим системам закупок — шаг, напрямую затрагивающий основную сферу деятельности Zip. Генеральный директор Coupa Ли Тернер утверждает, что фундамент ее платформы выделяет ее среди конкурентов, говоря, что в то время как другие «прикрепляют ИИ к устаревшим системам», у Coupa есть платформа, которая масштабируется вместе с управлением. Coupa заявляет, что развернула более 20 специализированных агентов, а ее набор данных исторических транзакций на сумму 10 триллионов долларов дает ей преимущество в обучающих данных, которого нет у Zip.

Контраргумент Запарда основан на том, что Zip представляет собой скорее уровень оркестровки, чем точечное решение. «Независимо от того, насколько мощны эти отдельные инструменты, их ИИ неизбежно ограничен данными внутри каждой из их собственных систем», — сказал он. «Наше преимущество — это уровень оркестровки и агенты ИИ, построенные поверх него: агенты, которые обладают уникальной способностью рассуждать и действовать в рамках множества систем и при необходимости согласовывать их данные в целом». Он указал на признание Zip лидером в первом в истории исследовании IDC MarketScape по оркестровке расходов как на доказательство того, что сама категория получила признание.

Однако этот аргумент содержит стратегическую уязвимость, о которой Запарде задали прямой вопрос: ведущие клиенты Zip, работающие в сфере ИИ, также являются поставщиками моделей и потенциальными конкурентами компании. Что произойдет, если Anthropic или OpenAI разработают инструменты для управления закупками?

«Ошибка заключается в предположении, что закупки — это, по сути, модельная проблема», — ответил Запарде. «Даже если специалист с дипломом магистра права (LLM) прекрасно понимает контракт или ведет переговоры с поставщиком, ему все равно необходимо действовать в рамках политики компании, цепочек согласования, отношений с поставщиками, систем ERP и требований аудита. Именно этот контекстный слой компания Zip создавала последние шесть лет. Мы рассматриваем поставщиков моделей как фактор, ускоряющий достижение целей, в то время как мы сосредотачиваемся на внедрении этих знаний в корпоративную среду».

Почему Zip обменивает маржу SaaS на услуги инженеров, работающих на местах, и кредиты на разработку ИИ?

Предложение по автоматизации расходов с помощью ИИ вызывает вопросы о меняющейся бизнес-модели Zip. Объединение доступа к платформе, кредитов на использование ИИ и привлеченных инженеров, которые создают и развертывают пользовательские агенты в средах клиентов, представляет собой совершенно иной профиль маржи по сравнению с традиционным SaaS — и это модель, которую сейчас также использует Coupa со своим новым сервисом Catalyst.

Запарде откровенно рассказал о компромиссе: «Да, это другой профиль маржи, чем у чистого SaaS, и нас это устраивает. Сейчас наш приоритет — внедрение и доказательство ценности для клиентов. Мы считаем, что если мы добьемся правильных результатов, то и экономическая выгода придет сама собой. Компании, которые спешат защитить маржу, прежде чем продемонстрируют реальную ценность, в итоге не получают ни того, ни другого. Мы играем в долгую игру».

По состоянию на октябрь 2024 года, когда компания Zip привлекла инвестиции в рамках раунда финансирования серии D, ее стоимость оценивается в 2,2 миллиарда долларов, что является крупнейшей инвестицией в технологии закупок за более чем два десятилетия. С момента своего основания в 2020 году компания привлекла около 371 миллиона долларов, а среди ее инвесторов — Y Combinator, BOND, DST Global, Tiger Global и CRV.

Наиболее значимым техническим сигналом в объявлении, сделанном в понедельник, может стать то, что оно раскрывает об инфраструктурном барьере, который Zip создает под защитой своих агентов. Команда инженеров компании недавно опубликовала подробную архитектуру своей системы интернационализации — конвейера, использующего перевод на основе LLM с применением глоссария, отслеживание изменений данных в Kafka и выделенный кластер кэширования Redis для перевода пользовательского контента в режиме реального времени для клиентов из числа многонациональных корпораций.

Система использует метод, называемый «ленивым сохранением», при котором переводы изначально хранятся с временем жизни в одну неделю и перемещаются в постоянное хранилище только тогда, когда пользователь их действительно читает. Создание такой инфраструктуры, глубоко специфичной для сферы закупок и предназначенной для поддержки агентов ИИ, работающих на разных языках, в разных юрисдикциях и в разных нормативных режимах, занимает годы, а не кварталы, и ни один универсальный инструмент ИИ не может воспроизвести её с помощью одной лишь более совершенной модели.

Настоящий продукт, который продает Zip, — это журнал аудита.

Главный вопрос для Zip — и для каждой компании-разработчика корпоративного программного обеспечения, стремящейся внедрить агентный ИИ в регулируемые рабочие процессы, — заключается в том, смогут ли агенты ИИ, ориентированные на корпоративное управление, действительно завоевать доверие отделов закупок, которые десятилетиями создавали ручные механизмы контроля по вполне веским причинам. Ставки в регулировании реальны: штрафы по закону Сарбейнса-Оксли, уголовная ответственность для руководителей, исключение компаний из листинга на фондовой бирже для тех, кто не проходит аудиты на соответствие требованиям. Когда аудитор приходит и спрашивает, как было принято решение о закупке, кто-то должен предоставить документальное подтверждение.

В конечном счете, именно на это делает ставку Zip с Superagents и MCP. Не на то, что ИИ может выполнять работу по закупкам — на данном этапе это само собой разумеющееся — а на то, что ИИ может выполнять работу по закупкам и оставлять отчет, который удовлетворит аудитора через два года. На рынке, переполненном компаниями, обещающими автономных агентов, Zip делает ставку на то, что самое ценное, что может создать ИИ, — это не само решение, а доказательство того, что решение было принято правильно.

Zip MCP и Zip Superagents доступны в бета-версии уже сегодня и входят во все основные продукты Zip, а общедоступная версия ожидается этим летом. Zip AI Spend Automation уже доступен для корпоративных клиентов.

Подпишитесь, чтобы получать самые свежие новости!

Подробные аналитические данные для руководителей предприятий в области искусственного интеллекта, данных и безопасности.

VB Daily AI Weekly Еженедельник AGI Еженедельник по безопасности Еженедельник по инфраструктуре данных Мероприятия VB Все они

Отправляя свой адрес электронной почты, вы соглашаетесь с нашими Условиями использования и Политикой конфиденциальности.

Получайте обновления ! Вы подписаны! Наши последние новости скоро поступят на вашу электронную почту.

Источник: venturebeat.com