Investment OS do screeningu prywatnych spółek.
Zespół inwestycyjny tonął w pierwszym przejściu: normalizacja eksportów, sprawdzanie dopasowania, szukanie kontekstu w rejestrach, te same notatki, odtwarzanie historii spółki przy każdym kolejnym screeningu. Zbudowaliśmy system, który robi to przejście za nich. Bierze całą listę, nawet dziesiątki tysięcy spółek w jednym przebiegu, a deterministyczne filtry odsiewają je, zanim model zużyje token. Każda istotna spółka przechodzi przez ograniczoną pętlę researchu: agent dociąga dane z KRS, finanse, sygnały z LinkedIn i kontekst web, odpowiada na stałą ramę 11 pytań, nadaje ocenę oraz pisze tezę i ryzyka. Dossier zostaje w pamięci, więc spółka, która wraca, niesie swoją historię. Analityk zatwierdza, zanim cokolwiek wyjdzie na zewnątrz. Publiczne zrzuty pochodzą z działającego systemu, z redakcją danych spółek i konta.
Dla kogo
Ten wzorzec ma sens, gdy analitycy potrzebują pierwszego osądu inwestycyjnego na całej liście prywatnych spółek, ze źródłami, pamięcią i prawem nadpisania, nie kolejnego podsumowania z chatbota.
Upload → bramki → dossier → memo
- 01Twarde filtry odsiewają spółki, zanim model zużyje token
- 02Każda istotna spółka ma własne dossier ze źródłami
- 03Słaby materiał obniża pewność, zamiast brzmieć pewnie
- Sektor
- Screening prywatnych spółek (PE/VC)
- Dane wejściowe
- Eksporty spółek, KRS, finanse, LinkedIn, kontekst web
- Architektura
- Deterministyczne bramki przed AI i ograniczona pętla agentowa
- Powierzchnie
- Web i Telegram (jeden agent), powiadomienia Slack
- Pamięć
- Historia spółek między przebiegami, nadpisania analityka, etap deala
- Status
- Dostarczone
Pętla pracy
Najpierw bramki. Dopiero potem analiza.
System czyści wejście, stosuje kryteria zespołu jako kod i dopiero istotne spółki oddaje do głębokiej analizy. Model nie ogląda firm, które odpadają na twardych regułach.
Upload i walidacja listy spółek
Deterministyczne bramki: finanse, skala, własność
Wzbogacenie ze źródeł: KRS, finanse, LinkedIn, web
Agentowa analiza: 11 pytań, scoring, teza, ryzyka
Trwała pamięć spółki i dossier między przebiegami
Memo, kontakty C-level i szkic outreachu
Zatwierdzenie analityka przed akcją
Architektura
System screeningu, nie prompt.
Wartość jest w warstwie sterowania wokół modelu: deterministyczne bramki przed analizą, narzędzia w pętli researchu, trwała pamięć po każdym przebiegu i zgoda analityka przed skutkiem biznesowym.
- 01
Wejście
Normalizacja listy spółek
Excel, CSV i TSV przychodzą z nierównymi nagłówkami, mieszanym językiem, brakującymi identyfikatorami i nieświeżymi finansami. System mapuje wejście do schematu screeningu i odsiewa spółki już ocenione w poprzednich przebiegach.
- 02
Bramki
Najpierw deterministyczne kontrole
Próg przychodu i wzrostu, marża, relacja długu do kapitału, skala zatrudnienia, własność i kryteria analityka są stosowane jako kod. Firmy odpadające na twardych regułach są udokumentowane; do AI trafiają tylko spółki warte głębszego researchu.
- 03
Research
Narzędzia i ślad źródeł
Agent w ograniczonej pętli pobiera spółki do analizy i stałą ramę inwestycyjną, wzbogaca firmę o dane z KRS, finanse, historię zatrudnienia i sygnały rekrutacyjne z LinkedIn oraz kontekst web, a potem pisze tezę z referencjami źródeł, flagami braków i językiem pewności.
- 04
Pamięć
Ustalenia przenoszone między screeningami
Kontekst spółki, wcześniejsze oceny, odpowiedzi jakościowe, znane niewiadome, nadpisania analityka i etap deala są zapisywane na jednej karcie, więc powracające firmy są porównywane z własną historią, a nie analizowane od nowa.
Dlaczego to jest agentowe
Chatbot streszcza plik, który mu dasz. Investment OS prowadzi ograniczony workflow ze stanem, narzędziami, pamięcią, scoringiem, wyjątkami i zgodą człowieka.
- Deterministyczne bramki przed AI
- Zbieranie źródeł przez narzędzia
- Długa pamięć per spółka
- Przegląd, nadpisanie i ślad audytu
Dowód operacyjny
Co sprawia, że to trudno skopiować.
Trudność jest w warstwie sterowania: twarde bramki przed AI, research po czterech klasach sygnałów (rejestr, finanse, LinkedIn, kontekst web), pamięć między przebiegami i analityk z prawem ostatniego słowa. Wartość powstaje w tym, co wchodzi, co zostaje zatrzymane i co ma źródło.
- Praca
AI startuje po strukturalnym screeningu, nie przed nim.
Pierwszy przebieg jest deterministyczny: mapowanie wejścia, kontrole finansowe, filtry skali, sygnały właścicielskie i kryteria analityka. To obniża koszt analizy do groszy na ocenioną spółkę i trzyma model z dala od firm, które odpadają na twardych regułach.
- Eskalacja
Słabe wejścia stają się flagami, nie fałszywą pewnością.
Brakujące identyfikatory, konflikt nazw, nieświeże finanse, niski poziom pewności kontekstu i odpadnięcie na twardych regułach są pokazane jako warunki przeglądu, a nie wygładzone w pewnie brzmiący tekst.
- Pomiar
Przebieg widać w trakcie pracy, nie dopiero na końcu.
Operator widzi bramki etapów, przepustowość, koszyki werdyktów, spółki ocenione i nieocenione oraz stan eksportu. Duży przebieg, rzędu dwóch godzin na 10 000 spółek, jest widoczny na bieżąco, więc pokrycie screeningu nie jest ukryte w tle.
- Ślad
Każdą ocenę da się odtworzyć i obronić.
Score, werdykt, nadpisanie analityka i każda zmiana etapu są zapisane ze źródłem i czasem. Zespół wraca do dowodu, na którym stanął werdykt, zamiast ufać liczbie bez historii.
Co robi agent
Agent kompresuje pierwszy screening, ale zostawia decyzję inwestycyjną analitykowi.
Problem
Zanim analityk w ogóle zaczynał oceniać spółkę, jego czas pochłaniała żmudna robota przygotowawcza: porządkowanie rozjechanych eksportów, sprawdzanie, czy spółka pasuje, doszukiwanie się kontekstu w rejestrach. Te same notatki pierwszego przejścia powstawały od nowa, a gdy ta sama firma wracała w kolejnym screeningu, jej historię trzeba było odtwarzać ręcznie.
Jak działa
System bierze na siebie całe pierwsze przejście, nawet przez dziesiątki tysięcy spółek naraz. Najpierw twarde reguły (finanse, skala, struktura właścicielska) odsiewają to, co i tak odpadłoby ręcznie, więc do dalszej analizy idą tylko spółki warte uwagi. Każdą z nich agent bada jak analityk pierwszego przejścia: zbiera dane z KRS, finanse i sygnały z LinkedIn, odpowiada na 11 pytań due diligence z podaniem źródeł, wystawia ocenę i pisze tezę razem z ryzykami.
Pamięć między przebiegami
Każda spółka ma jedną kartę w bazie wiedzy, niezależnie od tego, ile razy wróci. System trzyma historię ocen, poprzednie werdykty, odpowiedzi jakościowe, znane niewiadome, notatki i nadpisania analityka oraz etap, na którym stoi deal. Gdy firma wraca w kolejnym przebiegu, ten kontekst jest wstrzykiwany do analizy, więc agent porównuje ją z własną historią, zamiast oceniać od zera.
Outreach i followup
Dla spółek z werdyktem „go” agent dociąga kontakty C-level i przygotowuje szkic kontaktu: e-mail albo wiadomość LinkedIn, po polsku lub angielsku, w wybranym tonie, świadomie bez wzmianki o scoringu i analizie AI. Szkice czekają w pipeline deala, od researchu, przez outreach, po spotkanie i due diligence, a status każdej rozmowy aktualizuje się ręcznie. Watchlista monitoruje wybrane spółki i pokazuje, co zmieniło się od ostatniego zrzutu.
Granice
System przygotowuje pracę, ale nie podejmuje decyzji inwestycyjnej, nie nadpisuje analityka i nie wysyła żadnego kontaktu sam. Szkice e-maili i wiadomości czekają na akceptację; nic nie wychodzi automatycznie. Przy każdej spółce zostają źródła, luki w danych, historia oceny, nadpisania analityka i ślad screeningu, żeby zespół mógł sprawdzić, skąd wziął się werdykt.
Co się posypało
Najtrudniejsze nie było zmuszenie agenta do pisania. Trudne było utrzymanie uczciwości przy nierównych danych. Surowe eksporty miały brakujące pola, syntetyczne identyfikatory, nieświeże finanse i nazwy spółek, które nie zgadzały się między źródłami. Dodaliśmy walidację, jawne flagowanie luk, zachowanie źródeł, dopasowanie nazwy z rejestru do eksportu i stany niepewności, żeby słabe wejście pozostało widoczne, zamiast zamieniać się w pewnie brzmiący tekst.
Wynik
Analityk zaczyna od ocenionego pipeline'u i uźródłowionego dossier, nie od surowych wierszy. Przebieg pokazuje przepustowość etapów, koszyki werdyktów, kontekst finansowy, ocenę AI, kontrolki przeglądu i ślad źródeł. Spółki, które wracają w kolejnych przebiegach, niosą pamięć poprzednich analiz, a memo i szkic outreachu czekają gotowe do zatwierdzenia, więc czas analityka idzie na decyzję, nie na składanie kontekstu od zera.
Powierzchnie pracy
Pipeline to dyspozytornia. Dossier to pamięć.
Analityk zaczyna od ocenionego pipeline'u i uźródłowionego dossier, nie od surowych wierszy. Przebieg pokazuje przepustowość etapów, koszyki werdyktów, kontekst finansowy, ocenę AI, kontrolki przeglądu i ślad źródeł. Spółki, które wracają w kolejnych przebiegach, niosą pamięć poprzednich analiz, a memo i szkic outreachu czekają gotowe do zatwierdzenia, więc czas analityka idzie na decyzję, nie na składanie kontekstu od zera.
Przebieg
Dyspozytornia całego przebiegu: gdzie stoją spółki i co przeszło przez bramki.
Dossier
Pamięć jednej spółki: werdykt, teza i ryzyka razem z tym, co je uzasadnia.
Analiza
11 pytań due diligence w czterech soczewkach (model biznesowy, rynek, gotowość do wzrostu, czerwone flagi), zamienionych w przeglądalny zapis z ocenami i pewnością.
Prawdziwe zrzuty, zanonimizowane
Powierzchnia produktu jest dowodem.
Zrzuty produktu pochodzą z systemu uruchomionego w Dockerze. Zrzuty czatu operatora pochodzą z prawdziwej mobilnej powierzchni pracy. Dane klienta i konta, tożsamość przestrzeni czatu oraz dokładne etykiety przebiegu są zredagowane do publikacji.
Czat operatora na telefonie
Analityk prowadzi screening z czatu.
Trzy kadry z Telegrama oprawiliśmy w telefon i zanonimizowaliśmy dane spółek i konta. Analityk pyta o shortlistę, weryfikuje produkt i rozwija jedną spółkę bez wychodzenia z czatu.
01Analityk prosi o shortlistę top 10 i dostaje ranking pierwszego przejścia do pogłębienia. 
02Agent sprawdza, czy nazwy produktów to realne rozwiązania, czy tylko wrappery marketingowe. 
03Jedna spółka rozwinięta o kontekst rejestrowy, sygnały przychodu, tezę i zastrzeżenia przed przeglądem.
- Ekran 01vc-investment
01Widok runu: bramki etapów, rozkład werdyktów, filtry pipeline'u, ocena per spółka i kontrola eksportu. - Ekran 02vc-investment
02Dossier spółki: ocena, teza, ryzyka, kontekst finansowy, dane z KRS, 11 pytań due diligence, notatki analityka i kontrolki przeglądu.
Granica autonomii
Granice
System przygotowuje pracę, ale nie podejmuje decyzji inwestycyjnej, nie nadpisuje analityka i nie wysyła żadnego kontaktu sam. Szkice e-maili i wiadomości czekają na akceptację; nic nie wychodzi automatycznie. Przy każdej spółce zostają źródła, luki w danych, historia oceny, nadpisania analityka i ślad screeningu, żeby zespół mógł sprawdzić, skąd wziął się werdykt.
Najtrudniejsze nie było zmuszenie agenta do pisania. Trudne było utrzymanie uczciwości przy nierównych danych. Surowe eksporty miały brakujące pola, syntetyczne identyfikatory, nieświeże finanse i nazwy spółek, które nie zgadzały się między źródłami. Dodaliśmy walidację, jawne flagowanie luk, zachowanie źródeł, dopasowanie nazwy z rejestru do eksportu i stany niepewności, żeby słabe wejście pozostało widoczne, zamiast zamieniać się w pewnie brzmiący tekst.
Twój proces wygląda znajomo? Zobaczmy, co da się oddać agentowi.
- 30 minut z inżynierem, który będzie budował, nie z handlowcem.
- Przegląd procesów, które kosztują Cię najwięcej czasu i pieniędzy.
- Pisemne podsumowanie: co zautomatyzować, w jakiej kolejności, z widełkami kosztów.
Bez prezentacji sprzedażowej i bez zobowiązań. Jeśli automatyzacja nie ma sensu, też to napiszemy.