Forgepoint привлекает посевные инвестиции в размере 9,8 млн долларов, чтобы внедрить ИИ в подготовку коммерческих предложений для производства

У производителя могут быть оборудование, материалы и опыт, необходимые для изготовления детали, но он всё равно может упустить заказ, пока его коммерческое предложение ждёт обработки в почтовом ящике. Forgepoint разрабатывает ИИ-специалиста по внутренним продажам по имени Frank, который должен сократить разрыв между запросом клиента и ценой, за которую предприятие готово отвечать.

Нью-йоркская компания привлекла 9,8 млн долларов в рамках посевного раунда, который возглавили Primary Venture Partners и a16z speedrun. В раунде также участвовали бизнес-ангелы, связанные с OpenAI, Brex, Vercel и SoFi. Средства пойдут на расширение числа производителей, использующих продукт, углубление интеграции с действующими корпоративными системами и наём сотрудников.

Отправная точка продукта — запрос на расчёт стоимости (RFQ): пакет электронных писем, чертежей, спецификаций и коммерческих требований, на основе которого нужно подготовить точное предложение. По словам Forgepoint, Frank берёт на себя административные задачи на всех этапах этого процесса, а инженеры, специалисты по расчёту стоимости и сотрудники отдела продаж сохраняют за собой технические и коммерческие решения.

Узкое место до начала производственного процесса

Автоматизация заводов часто ассоциируется с роботами и станками. Однако подготовка коммерческих предложений выявляет другое ограничение. Предприятие не может получить заказ, если у него не доходят руки рассчитать стоимость работ, а самые опытные сотрудники могут тратить значительную часть дня на сбор информации вместо оценки заказа.

Обработка поступившего запроса на расчёт стоимости может потребовать целой цепочки небольших задач: определить актуальную версию чертежа, подтвердить объёмы, запросить недостающие спецификации, найти сопоставимые заказы, оценить затраты, получить одобрение инженера и подготовить документ для клиента. Затем информацию нужно внести в системы планирования ресурсов предприятия и управления взаимоотношениями с клиентами, после чего может потребоваться дополнительная переписка.

Каждая передача задачи увеличивает время ожидания. Если автоматизировать только подготовку итогового документа, большая часть задержек сохранится. Forgepoint стремится связать приём запроса, подготовку предложения, его согласование и дальнейшую коммуникацию, встроив эти этапы в уже действующие процессы производителя.

Этот подход вписывается в более широкий переход к применению генеративного ИИ на всех этапах производственного цикла, в том числе в коммерческой и инженерной работе, сопутствующей физическому производству. Непосредственная возможность здесь — высвободить административные ресурсы, чтобы действующая команда могла рассматривать больше потенциальных заказов, не увеличивая в той же мере объём ручной координации.

Как Frank помогает довести запрос на расчёт стоимости до согласованного предложения

Согласно анонсу, Frank получает адрес электронной почты в домене производителя и настраивается с учётом его рабочих процедур, правил ценообразования и требований к согласованию. Получив запрос, он читает сообщение и вложения, выявляет недостающую информацию и связывается с покупателем, чтобы получить уточнения.

Затем система рассчитывает цену по собственной модели затрат предприятия, находит похожие заказы из прошлого и направляет черновик соответствующему проверяющему. После согласования она готовит окончательное предложение по шаблону компании, отправляет его и ведёт дальнейшую переписку. Электронные письма, вложения и обоснования принятых решений сохраняются в виде записи о проделанной работе.

В документации компании по продукту подробнее описаны извлечение данных из документов и их проверка: Frank предназначен для извлечения размеров, материалов и допусков из чертежей и файлов САПР, применения ставок оплаты труда и наценок, а также для редактирования сотрудниками черновика до его согласования. В документации также описаны настройка последующих контактов и формирование отчётов по воронке продаж.

Ключевой контрольный этап — согласование. Коммерческое предложение является коммерческим обязательством, а небольшие ошибки в допуске, требованиях к материалу или предположениях о затратах могут повлиять на рентабельность заказа или возможность его выполнить. Описанная роль Frank — подготовить решение и выполнить сопутствующие рабочие задачи, при этом до отправки предложения его проверяет человек.

В анонсе Forgepoint не раскрыла архитектуру лежащих в основе продукта моделей. Конкурентное отличие компании заключается в том, как ИИ связан с производственной информацией и действиями, а не в анонсе новой базовой модели.

Единый рабочий процесс — разные модели затрат на разных предприятиях

Расчёт стоимости в производстве не сводится к единой универсальной процедуре. Центру по продаже металлопроката может потребоваться сопоставить перечни материалов и длину заготовок со своим каталогом, проверить запасы и применить цены, установленные для конкретного клиента. Литейному предприятию, возможно, сначала понадобится инженер, который изучит файл детали и выяснит, каких требований к чертежу не хватает.

По словам Forgepoint, компания настраивает Frank с учётом этих различий. Продукт применяется в литье под давлением, изготовлении изделий, штамповке, механической обработке и других производственных процессах. Такая адаптация — ключевая особенность продукта: один и тот же запрос может подразумевать разные операции, затраты и риски в зависимости от предприятия, которое его получило.

Исторические данные могут быть полезны, но и при работе с ними необходимо учитывать контекст. Деталь, стоимость изготовления которой рассчитывали в прошлом году, могла производиться при других ценах на материалы, предположениях о трудозатратах или условиях для клиента. Насколько полезны данные о прошлом заказе, зависит от того, показывает ли система важный контекст и позволяет ли проверяющим корректировать исходные предположения.

Первые результаты и проблема сохранения накопленных знаний

Forgepoint сообщает, что уже через шесть месяцев после запуска Frank годовая регулярная выручка компании достигла семизначной суммы, а сотни инженеров, специалистов по расчету стоимости и торговых представителей используют продукт каждую неделю. По данным компании, у ее клиентов в среднем на 30% выросло ежемесячное число подготовленных коммерческих предложений, а время на их подготовку сократилось более чем на 55%.

Это результаты, о которых сообщает сама компания. В объявлении не указаны выборка клиентов, период измерений и независимая проверка — данные, необходимые для оценки того, насколько широко эти результаты применимы. Само по себе увеличение числа предложений и ускорение ответов также не свидетельствует о повышении доли выигранных сделок или росте маржи. Эти показатели отражают прогресс в решении конкретной операционной проблемы.

Еще один аспект предложения — сохранение знаний. Исключения из правил ценообразования, предпочтения клиентов и выводы из предыдущих проектов часто остаются в почте или памяти опытных сотрудников. Сохранение переписки и решений, лежащих в основе коммерческого предложения, может упростить восстановление этого контекста, когда обязанности принимает коллега или опытный специалист по расчету стоимости выходит на пенсию.

Опыт в производстве — основа корпоративного программного обеспечения

Сооснователь и генеральный директор Jack Strauss ранее работал в Northrop Grumman, в подразделении передового производства Bain & Company, а также в Xwing — компании, интегрирующей аэрокосмические системы. Сооснователь и технический директор Alex Pareto ранее руководил инженерным подразделением Spend Management в Brex.

В начале 2025 года основатели несколько месяцев посещали предприятия Среднего Запада США и наблюдали за работой сотрудников, чтобы лучше ее понять. Этот подход нашел отражение в продукте: автоматизация начинается с уже существующих писем, документов и логики ценообразования.

Со временем Forgepoint планирует распространить свой подход и на другие административные функции в производстве. Пока же начальный раунд финансирования позволит проверить более узкую гипотезу с конкретными критериями: сможет ли Frank помогать предприятиям быстрее готовить точные коммерческие предложения, делать процесс согласования прозрачным и освобождать квалифицированных сотрудников для принятия решений о том, за какую работу стоит браться.