Datarails, firma produkująca oprogramowanie do planowania finansowego i analityki, odważnie zakłada, że tradycyjne narzędzia FP&A, których pionierem była pionierem, są teraz przestarzałe dzięki sztucznej inteligencji i że musi się przekształcić, zanim zrobi to ktokolwiek inny.
W odpowiedzi Datarails uruchamia FinanceOS, natywną platformę sztucznej inteligencji, którą określa jako „finansowy system operacyjny”, platformę, która umożliwia zespołom finansowym korzystanie z dowolnych narzędzi sztucznej inteligencji, takich jak Claude firmy Anthropic, ChatGPT firmy OpenAI i Microsoft Copilot, do przeprowadzania analiz finansowych przy jednoczesnym zachowaniu niezbędnej kontroli danych i ścieżek audytu.
„Sztuczna inteligencja może budować modele, przeprowadzać analizy i tworzyć raporty znacznie szybciej i lepiej niż jakikolwiek człowiek” – powiedziała w wywiadzie dla Fortune Didi Gurfinkel, współzałożycielka i dyrektor generalna firmy. „Więc wszystkie te narzędzia, które skupiały się na tworzeniu narzędzi dla ludzi, dla ludzi, nie są już istotne. Wręcz przeciwnie. Ograniczają sztuczną inteligencję”.
To prowokacyjne twierdzenie firmy działającej od dziesięciu lat, która zasłynęła rozwiązywaniem tego, co Gurfinkel nazywa „piekłem Excela”: wyzwaniem polegającym na zarządzaniu mnogością arkuszy kalkulacyjnych, z których korzystają działy finansowe przy budżetowaniu, prognozowaniu i raportowaniu. Firma Datarails stworzyła platformę, która konsolidowała dane z systemów księgowych, platform HR, CRM i innego oprogramowania operacyjnego w jedno źródło prawdy, a następnie łączyła te dane z modelami programu Excel, z których korzystały już zespoły finansowe. Firma Datarails z siedzibą w Tel Awiwie zebrała dotychczas 175 milionów dolarów w ramach finansowania typu venture capital, w tym w ramach styczniowej rundy finansowania serii C o wartości 70 milionów dolarów.
Jednak pojawienie się generatywnej sztucznej inteligencji, powiedział Gurfinkel, zmieniło to, co jest możliwe, a co potrzebne. Modele AI mogą wygenerować zaawansowaną analizę finansową w ciągu kilku sekund, ale dyrektorzy finansowi nie mogą po prostu wysłać swoich danych do ChatGPT lub Claude i zaufać wynikowi.
„Jedynym wyzwaniem lub problemem, jaki mają obecnie dyrektorzy finansowi w związku ze sztuczną inteligencją, jest zaufanie” – powiedział Gurfinkel. Podziel to na dwa wymiary: zaufanie do danych, z którymi pracuje sztuczna inteligencja i zaufanie, że wyniki AI są powtarzalne. To ostatnie stanowi szczególne wyzwanie, ponieważ wiodące modele sztucznej inteligencji są z natury probabilistyczne i nie dadzą za każdym razem dokładnie takiej samej odpowiedzi na ten sam komunikat.
Firma Datarails ma nadzieję rozwiązać oba problemy dzięki nowemu produktowi FinanceOS. System łączy dane z ponad 400 różnych źródeł („systemy ewidencji”, na których opierają się zespoły finansowe, takie jak NetSuite, SAP czy Salesforce), a następnie przeprowadza finansową konsolidację tych danych w czasie rzeczywistym, obejmującą eliminacje, alokacje i złożone korekty kursów walut. Platforma umożliwia następnie modelom sztucznej inteligencji analizowanie tych danych przy użyciu protokołu Model Context Protocol (MCP), powstającego otwartego standardu łączenia systemów sztucznej inteligencji z zewnętrznymi źródłami danych.
Następnie, po zbudowaniu modelu finansowego za pomocą sztucznej inteligencji, FinanceOS umożliwia klientowi zablokowanie tego modelu, dzięki czemu model finansowy pozostaje spójny, a dane bazowe są aktualizowane w każdym okresie.
Moment datarails może być właściwy. Według ankiety Gartnera cytowanej przez firmę, wykorzystanie sztucznej inteligencji w funkcjach finansów przedsiębiorstw zasadniczo uległo stagnacji, wzrastając o zaledwie jeden punkt procentowy, z 58% w 2024 r. do 59% w 2025 r., podczas gdy 91% zespołów finansowych zgłasza niewielki wpływ swoich narzędzi sztucznej inteligencji. Jako najczęstsze przeszkody wskazano jakość i dostępność danych.
W czasach, gdy inwestorzy skupiają się na tym, jak sztuczna inteligencja kwestionuje tradycyjny model biznesowy dostawców oprogramowania jako usługi oferujący opłaty licencyjne na użytkownika, firma Datarails skłania się ku zmianom. Przechodzi na model cenowy oparty na użytkowaniu, co według Gurfinkela ma sens, ponieważ agenci sztucznej inteligencji, a nie ludzie, coraz częściej korzystają z oprogramowania.
„Całkowite wydatki na oprogramowanie będą wyższe, wzrosną” – powiedział. „Ale liczba osób prawdopodobnie będzie mniejsza. Sztuczna inteligencja może więcej. Zatem biorąc pod uwagę to równanie, dochodzimy do bardzo oczywistego wniosku: dyrektor finansowy zapłaci za wartość”. Gurfinkel powiedział, że ceny oparte na użytkowaniu są wskaźnikiem wartości, jaką firma czerpie z używania produktu.
Datarails pozycjonuje się nie tylko jako firma produkująca produkty, ale także jako partner pomagający dyrektorom finansowym w przejściu na sztuczną inteligencję. Oprócz FinanceOS firma planuje oferować profesjonalne usługi, szkolenia i rozwój agentów niestandardowych, co stanowi wyraz uznania, że – jak mówi Gurfinkel – „biuro dyrektora finansowego jako ostatnie dostosowuje nową technologię”.
To praktyczne podejście nawiązuje do strategii stosowanej przez inne firmy sprzedające przedsiębiorstwom produkty oparte na agentach AI, w tym Salesforce, Anthropic i OpenAI, które rekrutowały zespoły „zaawansowanych inżynierów”, którzy pomagają klientom projektować przepływy pracy agentów i konfigurować systemy AI, w przeciwieństwie do poprzedniego modelu dla firm SaaS, który skupiał się przede wszystkim na samoobsłudze klientów.
Gurfinkel bez ogródek wypowiadał się na temat konkurencji, argumentując, że wielu najstarszych dostawców oprogramowania FP&A w branży ma kłopoty. „Nie ma ich. Są powolni. Nie mają dość pieniędzy ani energii, aby napisać technologię od nowa” – powiedział. Nowi gracze, tacy jak Abacum i Runway, którzy dużo zainwestowali w wyrafinowane interfejsy internetowe i algorytmiczne przepływy pracy, stoją przed innym wyzwaniem: muszą wymyślić się na nowo po niewielkich inwestycjach w warstwę konsolidacji danych, która według Gurfinkela jest nowym obszarem strategicznym.
Porównuje to, co według niego stanie się z profesjonalistami z branży finansowej, z tym, co już dzieje się w inżynierii oprogramowania, gdzie asystenci kodowania AI zmienili sposób pracy programistów. „Nie widać programistów, którzy faktycznie piszą na klawiaturze” – powiedział. „Prawie 100% ich kodu jest napisane przez sztuczną inteligencję. I jestem pewien, że będzie dokładnie tak samo w przypadku finansistów”.
Datarails twierdzi, że FinanceOS jest dostępny natychmiast i może być w pełni operacyjny w ciągu kilku dni roboczych – twierdzi firma. Istniejące produkty Datarails dotyczące FP&A, zarządzania gotówką, zamykania miesiąca i kontroli wydatków pozostają dostępne jako rozwiązania zarządzane zbudowane na tej samej platformie bazowej.
