Dlaczego zbudowałem
Martia

Excel i ja

Przez lata śledzenie finansów było proste. Byłem singlem, miałem jedno konto, prowadziłem arkusz. Wiedziałem dokładnie ile wydaję na jedzenie, ile na transport, ile zostaje. To działało.

Freelancing i waluty

Przez wiele lat pracowałem jako freelancer dla zagranicznych klientów — faktury w euro, przelewy w dolarach, konta walutowe w polskim banku. Arkusz zaczął pękać: kursy walut, daty przewalutowań, różnice kursowe, kilka strumieni przychodów naraz.

Żeby zrozumieć, ile tak naprawdę zarobiłem i ile wydałem, trzeba było siąść i ręcznie to zsumować. Wiedziałem, że powinienem to robić regularnie — ale nigdy nie było na to czasu. Albo po prostu nie miałem ochoty tego dotykać.

Potem się ożeniłem

Wspólne konto. Dwa dochody. Psy. Dom. Żona w ciąży. Nagle nie wiedziałem, gdzie znikają pieniądze. Jako ten w rodzinie, który “ogarnia finanse”, czułem się jak CFO bez narzędzi.

Próbowałem AI

Jako inżynier oprogramowania z 9+ latami doświadczenia w Maze, Daftcode i Dreamdata, pomyślałem: wrzucę wyciągi bankowe do Claude'a. Niech AI to ogarnie.

Ale modele popełniały błędy — źle klasyfikowały przelewy wewnętrzne między moimi kontami jako wydatki, myliły waluty, wyciągały błędne wnioski o wzorcach wydatków. Każda sesja zaczynała się od zera. Bez pamięci, bez kontekstu.

Kluczowe odkrycie

Modele AI są tak mądre, jak dane które dostają. Potrzebujesz silnika transformacji — który oczyści wyciągi bankowe, upewni się że liczby się zgadzają, obsłuży różne waluty i przelewy wewnętrzne. Tego nie zrobi LLM w jednej sesji czatu. To wymaga porządnej inżynierii danych.

Więc to zbudowałem

Jeżeli ja mam ten problem, to pewnie ma go każdy inżynier. A właściwie — każdy. Nie znalazłem żadnego europejskiego narzędzia, które robi agentic AI financial planning. Więc je zbudowałem.

Nawet jeśli będzie z niego korzystał tylko ja i moi znajomi — warto. Ale wierzę, że każdy z nas zasługuje na dobrego finansowego planera AI.