Tomasz Wierzbicki
Założyciel i CEO
O nas
Raporty finansowe pisane przez AI
Kiedy analityk finansowy spędza cztery godziny na zestawieniu danych z trzech arkuszy, żeby wygenerować raport, który ktoś przeczyta przez dwadzieścia minut - coś w tym procesie nie działa. Qanulya powstała z obserwacji tego konkretnego problemu.
Nasz system pobiera dane z podłączonych źródeł, interpretuje kontekst finansowy i generuje gotowe raporty w formacie, który można wysłać klientowi lub zarządowi bez dodatkowej edycji. Nie jest to uproszczenie - to zmiana miejsca, gdzie człowiek wkłada swój czas.
2018 rok założenia
Początki
2018
Warszawa,
Polska
340+ firm korzysta z systemu
16 branż obsługiwanych
Skąd wzięła się Qanulya
Założyciel firmy, Tomasz Wierzbicki, przez osiem lat pracował jako kontroler finansowy w średniej wielkości spółce produkcyjnej. Co miesiąc jego dział przygotowywał ten sam zestaw raportów dla zarządu - różniły się tylko liczby. Narzędzia były te same: Excel, kilka makr napisanych przez poprzednika, dużo kopiowania między zakładkami.
W 2018 roku, kiedy modele językowe zaczęły radzić sobie z ustrukturyzowanymi danymi wystarczająco dobrze, żeby coś z tym zrobić, Wierzbicki złożył zespół z trzech osób: programistki z doświadczeniem w przetwarzaniu języka naturalnego, analityczki danych z sektora bankowego i siebie. Pierwsze sześć miesięcy spędzili na testowaniu, czy system może napisać raport miesięczny tak, żeby nie wymagał korekty przed wysyłką.
Odpowiedź była twierdząca - ale tylko wtedy, gdy dane wejściowe były spójne i dobrze oznaczone. To stało się głównym kierunkiem pracy: zanim AI cokolwiek napisze, musi wiedzieć, co czyta. Qanulya działa dziś w kilkunastu branżach, od logistyki po nieruchomości komercyjne, i obsługuje klientów z całej Polski zdalnie.
Jak pracujemy
Zasady, które nie zmieniły się od początku
Każdy klient dostaje dedykowanego konsultanta, który konfiguruje system pod konkretną strukturę danych i oczekiwany format raportów. Nie ma jednego szablonu dla wszystkich - branża budowlana ma inne potrzeby niż fundusz inwestycyjny.
Zdalny model obsługi działa dobrze, kiedy komunikacja jest precyzyjna. Dlatego każda konfiguracja zaczyna się od sesji diagnostycznej, gdzie wspólnie mapujemy źródła danych, ich jakość i miejsca, gdzie dane bywają niespójne. Dopiero potem uruchamiamy automatyzację.
- Konfiguracja pod dane klienta, nie pod szablon systemowy
- Walidacja jakości danych przed uruchomieniem generowania
- Raporty gotowe do wysyłki bez edycji po stronie klienta
- Obsługa zdalna dla firm z całej Polski
Agnieszka Malec
Główna analityczka danych
Rafał Szymański
Architekt systemów AI
Monika Dąbrowska
Kierownik ds. wdrożeń