Ovirno. Pokaż na moich danych

2026-08-19 · budujemy jawnie

Od analizy rynku do działającego pilotażu w cztery dni

To pierwszy wpis dziennika, w którym budujemy jawnie. Umowa jest taka: pokazujemy, co wypuszczamy, co się psuje i ile to kosztuje — z prawdziwymi liczbami tam, gdzie są nasze i wolno je podać.

Co uwierało

Trzy różne firmy zadały nam w jednym miesiącu to samo pytanie, każda swoimi słowami: „Mam CRM, menedżer zadań, kampanie reklamowe, arkusze — dlaczego wciąż nie widzę, co się dzieje?”

Sieć restauracji ze sklepem internetowym, botami i własnymi narzędziami. Firma handlowa działająca na ClickUp, Zoho i Excelu. Zespół, który dosłownie poprosił o „pulpit zarządczy na tym, co już mamy”.

Kiedy rynek powtarza to samo trzy razy, przestaje się doradzać i zaczyna budować.

Dzień 1: najpierw rozeznanie, potem kod

Zanim napisaliśmy linijkę, przeczesaliśmy rynek: cztery obozy konkurentów (pakiety all-in-one, branżowe platformy POS, copiloty AI, agregatory BI), ceny i cmentarz — dlaczego produkty all-in-one umierają.

Wszystko ukształtowały trzy wnioski:

Dni 2–3: nudna architektura, która działa

Jedno monorepo w TypeScripcie. Jeden Postgres — z row-level security, które rozdziela tenantów w samej bazie, a nie w kodzie aplikacji. Konektory ściągają surowe rekordy wyłącznie dopisując, nigdy nie nadpisując; normalizatory składają z nich model kanoniczny (zamówienia, płatności, faktury, kontrahenci — z zapisanym pochodzeniem każdej liczby). Rejestr metryk opisany w kodzie wylicza wartości dzienne; statystyczne detektory (z-score, tydzień do tygodnia, progi) znajdują anomalie zanim w ogóle wejdzie AI.

Warstwa AI nigdy nie liczy. Czyta metryki, anomalie i profil firmy, a pisze obserwacje z linkami do dowodów — każde zdanie da się prześledzić aż do liczby. Nie ma podpiętego klucza? System uczciwie schodzi do obserwacji z samych detektorów i wyraźnie je tak oznacza.

Dzień 4: prawdziwe dane, inaczej się nie liczy

Skierowaliśmy potok na prawdziwy sklep: przeszły przez niego 1 623 żywe zamówienia, zero błędów normalizacji. Pierwsze nocne przejście AI dało sześć obserwacji — a najbardziej spodobała nam się ta, w której AI narzeka na nas: „wydatki na reklamę, marże i czasy dostawy nie są jeszcze podłączone — połowy celów pilotażu nie da się zmierzyć”. Zgadza się. Ta uczciwość jest produktem.

Złapało też prawdziwą dziurę w jakości danych, o której nie wiedzieliśmy: większość zamówień nie miała miasta, bo kasa trzymała miasto w cookie zamiast w zamówieniu. Kiedyś jedna linijka poprawki — i analityka po lokalizacji się zapala. Pulpit pokazuje liczby; system mówi, dlaczego jeszcze nie można im ufać.

Ile to kosztuje

Co dalej

Podpiąć stronę pieniędzy (wyciągi bankowe) i reklamę, potem poranny list na Telegramie. I pierwsze płatne pilotaże — tego akurat nie da się zautomatyzować.

Aktualizacja, 6 września 2026: jeden z tych planów zmienił się celowo, a ten dziennik poprawia się w miejscu, a nie po cichu. Porannego listu nie ma i nie będzie: od 4 września podsumowanie, o które nikt nie prosił, wychodzi raz w tygodniu, w poniedziałek — bo list, który przychodzi każdego ranka i prawie zawsze wygląda tak samo, przestaje być czytany, a razem z nim przestaje być czytany ten poranek, w którym było coś ważnego. Pytanie do bota nadal jest drogą do liczb o każdej porze. Akapit powyżej zostaje taki, jak go napisano 19 sierpnia.

Jeśli wasza firma stoi na pięciu narzędziach i zerowej widoczności — to dokładnie to, co uwierało nas. Audyt procesu jest bezpłatny: t.me/agtsurkan.


Pokaż na moich danych