TECHNOLOGIE W BIZNESIE wprost do AI, m. in. za pośrednictwem środowiska API oraz protokołu MCP. Ten model sprawia, że przedsiębiorcy czy zagraniczni inwestorzy będą omijać tradycyjne platformy analityczne, wyciągając potrzebną im wiedzę zaledwie jednym promptem poprzez swoich asystentów AI. Jak blisko jesteśmy punktu, w którym klasyczne platformy SaaS staną się całkowicie niewidoczne dla biznesowego użytkownika końcowego, a my będziemy opłacać jedynie przepływ informacji między asystentami zarządu a bazą danych?
BC: Cóż, rynek zaczął wyceniać taki scenariusz ponad roku temu, redukując kapitalizację największych platform SaaS nawet o połowę. Nowa idea głosi: kolorowe dashboardy nie są już integralnym elementem aplikacji, lecz szumem informacyjnym. Eksport danych do CSV stał się nieco staroświecki, skoro agent AI sam może odpytać bazę i pobrać potrzebne informacje. Niewątpliwie więc mamy do czynienia z przesunięciem paradygmatu, który ceni elegancję, efektywność i minimalizm.
Zmiana jest jednak stopniowa, więc trudno określić ten „ jeden punkt”, w którym klasyczne platformy SaaS znikną – wiele z nich wciąż nie oferuje standardu MCP, a ludzkie przyzwyczajenia też mają swoją siłę bezwładności. Oczywiście możemy przytoczyć przykład ChatGPT, który zdobył 100 milionów użytkowników w zaledwie dwa miesiące, ukazując potencjał szybkiej adaptacji do nowej rzeczywistości. Natomiast wejście w tryby gospodarki agentów AI wymaga potężnej przebudowy strukturalnej wśród firm. Ten proces już się dzieje, ale inkrementalnie, kawałek po kawałku.
DJ: Sztuczna inteligencja, odczytująca stan finansowy danej spółki z pomocą
Compabase, potrafi równolegle powiązać to z 13 milionami szerokich wskaźników z innej Waszej platformy – Monitly. To tworzy dla menedżerów idealne środowisko do generowania wiarygodnych prognoz rynkowych. W jakich gałęziach biznesu zdolność modeli AI do nakładania precyzyjnych wyników bilansowych jednostki na potężne wektory makroekonomiczne najszybciej stanie się kluczową przewagą rynkową?
BC: W pierwszej kolejności ta synergia zrewolucjonizuje branże, w których ocena ryzyka to fundament biznesu – bankowość korporacyjną, ubezpieczenia, faktoring czy fundusze VC. Wyobraźmy sobie analityka kredytowego: dzięki Compabase widzi on wprost, że dana firma produkcyjna ma systematycznie spadającą płynność finansową. To już jest cenna wiedza. Ale kiedy AI nałoży na to dane z Monitly – na przykład nadchodzące podwyżki cen energii w regionie, spadający wskaźnik PMI w sektorze tego klienta oraz rosnące koszty frachtu – otrzymujemy wielowymiarowy model predykcyjny. Model ten potrafi przewidzieć ryzyko niewypłacalności na miesiące przed tym, zanim spółka faktycznie przestanie regulować swoje faktury.
W ślad za finansami błyskawicznie pójdzie zaawansowana sprzedaż B2B, namierzająca firmy z nadwyżką kapitału w sprzyjającym otoczeniu makro, a także zarządzanie łańcuchami dostaw, gdzie AI z wyprzedzeniem wyłapie podatność podwykonawców na lokalne kryzysy. To naturalni pionierzy tych rozwiązań, ale spójrzmy na to szerzej – w końcu wszyscy skorzystają na powszechnym dostępnie do zaawansowanej analityki. Dotychczas zderzanie mikrodanych podmiotów z wektorami makroekonomicznymi było wyłączną domeną potężnych funduszy hed-
64 # 3 wrzesień 2026