Ponad 25 lat w finansach i zarządzaniu. Dziś łączę to doświadczenie z AI — od mikrofirm po nowoczesny controlling w większych organizacjach.

Przez ponad 25 lat pracowałem w finansach i zarządzaniu przedsiębiorstwami — jako audytor, konsultant, menedżer finansowy, osoba odpowiedzialna za controlling oraz zarządzający organizacją. Poznałem biznes zarówno od strony liczb i raportowania, jak i codziennych decyzji dotyczących wyniku, płynności, kosztów, inwestycji i rozwoju.

Swoją karierę zaczynałem w audycie. Pracując w EY i posiadając wówczas uprawnienia biegłego rewidenta, badałem duże polskie i międzynarodowe firmy. Później przeszedłem na stronę biznesu — pracowałem m.in. w handlu detalicznym i branży motoryzacyjnej, a także zarządzałem prywatnym szpitalem rozwijanym od etapu start-upu.

Dziś obserwuję kolejną istotną zmianę w sposobie zarządzania firmami. Sztuczna inteligencja coraz mocniej wchodzi do analiz, raportowania, forecastingu i procesów decyzyjnych. Sama technologia nie tworzy jednak wartości. Wartość pojawia się dopiero wtedy, gdy rozwiązuje konkretny problem zarządczy i pracuje na właściwie zorganizowanych danych.

I właśnie tutaj widzę rolę fintegrade.ai.

Rozwijam dwa uzupełniające się kierunki. Pierwszy to finansowy Digital Twin dla mikro i małych przedsiębiorców — prosty system, który ma pomagać lepiej rozumieć finanse firmy, wcześniej dostrzegać problemy i trafniej oceniać konsekwencje decyzji bez budowania własnego działu controllingu.

Drugi kierunek to współpraca ze średnimi i większymi firmami przy projektowaniu nowoczesnych rozwiązań controllingowych wspieranych przez AI: automatyzacji analiz, forecastingu, scenariuszy, analizy rentowności i narzędzi wspierających pracę controllerów oraz menedżerów.

W obu przypadkach zasada jest ta sama: nie chodzi o stworzenie kolejnego raportu ani wdrożenie AI dla samej technologii. Chodzi o połączenie danych, logiki biznesu i analizy w system, który pomaga odpowiedzieć na trzy podstawowe pytania:

AI może analizować więcej danych, szybciej dostrzegać zależności i pomagać porównywać scenariusze. Nie powinna jednak zastępować człowieka w podejmowaniu decyzji. Technologia ma zwiększać jakość decyzji, a nie przejmować odpowiedzialność za ich skutki.