Pactum сэкономил миллионы для Walmart и Henkel: как ИИ-агенты ведут переговоры с поставщиками

В начале 2026 года, когда социальные сети бурлили обсуждениями ИИ-агентов, «изобретающих религии», компания Pactum, основанная Каспаром Корьюсом, незаметно внедряла своих ИИ-агентов для ведения переговоров с поставщиками. Результат? Миллионы долларов сэкономлены для таких гигантов, как Walmart и Henkel, без шумихи и красивых картинок.

В мире крупного бизнеса переговоры с поставщиками — это не просто рутинный процесс, это дорогостоящая и трудоёмкая операция, которая напрямую влияет на прибыль. Каждый час, потраченный на обсуждение условий, каждый упущенный пункт в контракте — это прямые потери. На это уходят месяцы, и это отвлекает высокооплачиваемых специалистов от более стратегических задач. Сегодня есть решение, которое позволяет автоматизировать до 80% таких переговоров, превращая затраты в сбережения.

Реальность проблемы: дорогостоящие переговоры и имитация ИИ

В то время как медиа были заняты «театром ИИ-агентов», где компании вроде Moltbook заявляли о миллионах автономных агентов (которые на поверку оказывались тысячами людей), реальный бизнес сталкивался с необходимостью оптимизировать критически важные, но рутинные процессы. Переговоры с поставщиками — один из таких процессов: они требуют времени, квалифицированных кадров и часто завершаются неоптимальными условиями из-за человеческого фактора или ограниченных ресурсов. Эти неэффективности ежегодно обходятся компаниям в миллионы долларов.

До внедрения ИИ-агентов, процесс переговоров был полностью человеческим. Он включал в себя множество итераций, подготовку документов, согласование условий и постоянное взаимодействие. Это отнимало огромное количество времени у закупщиков и менеджеров, которые могли бы заниматься стратегическим планированием или поиском новых возможностей для бизнеса.

Путь к ИИ-агенту: от идеи к доверию

Каспар Корьюс основал Pactum в 2019 году, задолго до того, как ИИ-агенты стали мейнстримом. Его идея была проста: если программное обеспечение сможет самостоятельно вести коммерческие переговоры, это принесёт компании огромную отдачу. Однако, главная проблема заключалась в доверии. Как убедить крупные корпорации доверить машине такую деликатную задачу, как переговоры?

Компания начала с пилотных проектов. Первые результаты были настолько убедительны, что даже самые скептически настроенные поставщики и закупщики признавали: «Чёрт возьми, это действительно работает!» Именно эта практическая демонстрация эффективности, а не маркетинговая шумиха, проложила путь к широкому внедрению. Когда появились большие языковые модели, это не столько изменило техническую сторону, сколько упростило коммерческую: руководителям стало легче понять концепцию чат-интерфейса, так как они уже пользовались продуктами вроде ChatGPT. Это сократило циклы продаж и позволило Pactum сосредоточиться на реальной ценности, которую они приносят.

Как проектировали ИИ-агентов Pactum

ИИ-агенты Pactum были спроектированы как высокоспециализированные переговорщики, способные взаимодействовать с поставщиками, делать предложения, отвечать на встречные и корректировать стратегию в реальном времени. Ключевым было создание системы, которая действует в строго заданных рамках, установленных покупателем, обеспечивая при этом гибкость для адаптации к ходу переговоров.

• Многоуровневое управление. Агенты работают в жёстко определённых границах: конкретные задачи, конкретные наборы данных, несколько уровней защиты. Часть этих ограничений реализована с помощью других ИИ-систем, часть — с помощью строгих правил, таких как разрешённые условия оплаты, диапазоны цен или пороги эскалации, при которых агент передаёт управление человеку.
• Масштабируемый надзор. Невозможно, чтобы человек контролировал тысячи одновременных переговоров. Поэтому был разработан отдельный слой мониторинга, где ИИ наблюдает за работой других ИИ-агентов. Этот надзорный ИИ имеет другие задачи и цели, чем переговорные агенты, что позволяет ему эффективно выявлять отклонения и потенциальные проблемы.
• Неконфликтующие цели. Одним из самых важных аспектов проектирования было предотвращение «оптимизации для неправильной цели». Агенты Pactum настроены на достижение конкретных, измеримых бизнес-целей (например, снижение стоимости закупки или улучшение условий поставки), а не на абстрактные метрики. Это исключает ситуации, когда агент, стремясь к одной цели, вредит другой (как, например, агент поддержки, раздающий бесплатные продукты ради высокой оценки удовлетворённости).

Эта архитектура позволяет агентам эффективно вести переговоры, сохраняя при этом безопасность и соответствие корпоративным политикам. В самой крупной сделке ИИ-агенты управляли отношениями с поставщиком на сумму более полумиллиарда долларов.

Внедрение и адаптация

Внедрение ИИ-агентов Pactum в таких компаниях, как Walmart, Honeywell, Bristol-Myers Squibb, Otto Group, Coupang, Henkel и Tetra Pak, происходило постепенно. Сначала агентов запускали на менее критичных или более предсказуемых категориях закупок, чтобы продемонстрировать их эффективность и завоевать доверие пользователей.

Ключевым моментом стало понимание, что ИИ-агент — это не замена человеку, а мощный инструмент, который освобождает людей от рутины. Закупщики, освобождённые от необходимости вести бесконечные диалоги по стандартным контрактам, смогли сосредоточиться на более сложных стратегических переговорах, поиске новых поставщиков и анализе рынка.

Компания Pactum активно использовала исследования Гарварда по науке о переговорах и техники Криса Восса, A/B-тестируя стратегии в десятках тысяч живых переговоров одновременно. Это позволило постоянно совершенствовать алгоритмы и тактики агентов.

Результаты

Pactum не только сэкономила миллионы долларов для своих клиентов, но и показала, что ИИ-агенты способны вести переговоры на огромные суммы, превосходя ожидания. Например, они обнаружили, что даже первая строка ответа поставщика предсказывает исход переговоров: «Если поставщик отвечает 'Привет' вместо 'Отлично', это сигнализирует о степени вовлечённости», — говорит Корьюс. Агенты не умнее человека, но они никогда не устают, не имеют эго и могут обрабатывать тысячи переговоров одновременно, находя оптимальные стратегии, которые человек просто не в состоянии охватить.

Как это внедрить у вас

Если в вашей компании есть процессы, связанные с повторяющимися коммерческими переговорами, закупками или продажами, где человеческий фактор приводит к неэффективности или потере времени, ИИ-агенты могут стать решением:

• Определите рутинные переговорные процессы. Ищите области, где условия контрактов или параметры сделок достаточно стандартизированы, чтобы их можно было автоматизировать, но при этом требуют диалога (например, переговоры с большим количеством мелких и средних поставщиков).
• Установите чёткие границы и цели. Проектируйте агента с конкретными, измеримыми целями и строгими правилами эскалации, чтобы он знал, когда передать управление человеку.
• Интегрируйте в существующие системы. Агент должен легко встраиваться в вашу ERP или CRM-систему, чтобы минимизировать сопротивление со стороны пользователей и обеспечить бесшовный обмен данными.

Интернет был создан для человеческого внимания, поиск индексировал человеческие запросы, социальные платформы продавали человеческое взаимодействие. Но если агенты станут основным интерфейсом между компаниями для переговоров, закупок и аудита, ландшафт цифровой коммерции изменится. Pactum уже работает в этом новом мире, где машины становятся аудиторией и даже клиентами.

Если этот кейс похож на то, что происходит у вас, наш менеджер поможет разобраться: бесплатно проанализирует ваш бизнес и нишу и подскажет, где ИИ-агент даст реальный результат именно в вашем случае. Написать менеджеру