O milionowej rundzie dla Arctis AI przeczytacie tutaj.
Dlaczego akurat kontrakty – a nie np. harmonogramy, koszty albo BIM? Construction tech ma mnóstwo obszarów, które są nieefektywne. Co sprawiło, że uznałeś kontrakty za największą dźwignię? I czy to była decyzja wynikająca z obserwacji „pain pointu” u klientów, czy raczej strategiczny wybór: „tu AI zrobi największą różnicę”?
Na początku przyjrzeliśmy się kilku obszarom construction tech. Narzędzia do harmonogramowania, BIM i ogólnego zarządzania projektami są już stosunkowo dojrzałe, a rynek jest mocno nasycony. Z kolei obszar umów i dokumentów projektowych wyglądał na znacznie mniej zagospodarowany. Wiele zespołów nadal zarządza nimi przez e-maile, dyski współdzielone i arkusze kalkulacyjne. A to właśnie zapisy umowne stoją za wieloma problemami, które później objawiają się jako koszty, opóźnienia albo spory. Dlatego wybraliśmy ten kierunek: zaczęło się od obserwacji, ale miało to też sens strategiczny.
Mówicie o „AI agents”, które zamieniają kontrakty w hub zobowiązań, ryzyk, płatności i zależności. Jaki jest najbardziej konkretny workflow, który dziś automatyzujecie end-to-end? I jeszcze jedna rzecz mnie interesuje, a mianowicie, co w tej branży jest trudniejsze: parsing języka prawnego czy wymuszenie procesu po stronie ludzi?
Odpowiem, sięgając po przykład z praktyki. Klient przesyła zestaw umów i powiązanych dokumentów projektowych, a my budujemy ustrukturyzowany obraz całego projektu: jakie są zobowiązania stron, gdzie leżą ryzyka, co wymaga uwagi i gdzie dokumenty są niespójne. Jeśli chodzi o to, co jest trudniejsze… Język prawny co prawda bywa zawiły, ale zwykle trudniejsza jest zmiana codziennych nawyków. Nawet najlepsze narzędzie nie zadziała, jeśli nie pasuje do realnego sposobu pracy zespołów.
W PR brzmi to imponująco: firma startuje w sierpniu 2025, a pilot już po trzech miesiącach. Możesz zdradzić, co realnie działało w produkcie na etapie pilota, a co było robione ręcznie, półautomatycznie albo w formie usług? Pytam, bo moje doświadczenie i kontakty z founderami pokazują, że wciąż wielu z nich nie rozumie, jak wygląda prawdziwe MVP w B2B.
We wczesnych pilotażach proces rzadko jest w pełni zautomatyzowany. Automatycznie działały podstawowe elementy, takie jak wczytanie i uporządkowanie dokumentów, indeksowanie oraz prezentacja kluczowych punktów w spójnym widoku. Tam, gdzie potrzebne było doprecyzowanie danych, kontekstu albo sposobu interpretacji w danej organizacji, wspierał nas zespół. Traktowaliśmy pilotaż jako szybki cykl uczenia się: jasny zakres, szybka wartość dla użytkownika i iteracje co tydzień na podstawie feedbacku. Wsparcie zespołu dotyczyło głównie konfiguracji pod proces klienta i kontroli jakości wyników, a nie „ręcznego robienia” analizy.
W budowlance (i ogólnie w enterprise) reputacja może szybko ulec pogorszeniu. Mam nadzieję, że się o tym nie przekonacie. Ale chcę spytać Cię o to, jaki był Wasz najdroższy błąd na wczesnym etapie — produktowy, komunikacyjny albo prawny — i jak go odratowaliście?
Na początku zbyt rzadko wystarczająco wcześnie zadawaliśmy niewygodne pytania: co dokładnie oznacza „sukces”, co klient bierze na siebie, a czego nie, i gdzie leży odpowiedzialność po obu stronach. Kiedy zaczęliśmy ustalać te rzeczy wprost od pierwszej rozmowy, pracowało się szybciej, ryzyko spadało, a zaufanie rosło.
W teorii rynek jest ogromny, w praktyce adopcja technologii bywa bolesna. Wiesz to Ty, wiem to ja, widać to w raportach. Jaki jest Wasz faktyczny „time to revenue” i „time to trust” u klienta?
Zaufanie w budownictwie buduje się w czasie, ale proces przyspiesza, jeśli klient widzi, że rozumiesz branżę i jej realia. Dlatego od początku wzmacnialiśmy się doświadczeniem branżowym i pracą bardzo blisko zespołów projektowych. Jeśli chodzi o przychody: nawet gdy po stronie klienta jest duża motywacja, pilotaże, procedury zakupowe i wewnętrzne uzgodnienia zwykle oznaczają co najmniej kilka tygodni, a często 2–3 miesiące od startu pilotażu do pierwszego przychodu, choć w większych organizacjach może to trwać dłużej.
Przyznaję, Wasza lista inwestorów robi wrażenie (PT1, EWOR, Superangels i aniołowie z ekosystemu construction/tech). Gratuluję. Jeden element, który przesądził o rundzie: rynek, produkt, trakcja czy zespół? Co w due diligence było najtrudniejsze do udowodnienia, bo jeszcze tego nie mieliście?
Na etapie pre-seed kluczowy był zespół i zdolność do dowożenia. Inwestorzy chcieli zobaczyć, że potrafimy szybko realizować plan, a timing jest dobry: branża jest pod presją modernizacji, a AI sprawia, że część problemów da się dziś rozwiązać w nowy sposób. Jednocześnie, w obszarze wczesnej trakcji musieliśmy pokazać mocne sygnały: wiarygodne zainteresowanie klientów, konkretne pilotaże i jasną ścieżkę do powtarzalnego procesu wdrożeń.
Najtrudniejsze do „udowodnienia” było to, czego naturalnie jeszcze nie mieliśmy: długiej historii przychodów i w pełni skalowalnych wdrożeń.
Jeśli agent AI zasugeruje działanie na podstawie kontraktu, a potem dojdzie do sporu — ktoś ponosi koszt. Jaką przyjęliście strategię ograniczania ryzyka? Idziecie w stronę AI jako asystent z referencjami do źródeł (explainability)? AI jako automatyczny wykonawca? A może coś pośredniego?
Pozycjonujemy produkt jako wsparcie decyzyjne. System powinien zawsze wskazywać fragmenty źródłowe w umowie i pokazywać, skąd wynika dany wniosek. Człowiek pozostaje odpowiedzialny za ostateczną decyzję, a my projektujemy rozwiązanie tak, żeby ograniczać ryzyko błędnej interpretacji i ułatwiać weryfikację.
Leonie, gdybyś miał dziś powtórzyć tę rundę, to co zrobiłbyś inaczej, żeby zamknąć ją szybciej lub na lepszych warunkach? Jak wyglądała Twoja strategia fundraisingowa krok po kroku i w którym momencie zorientowałeś się, że runda jest naprawdę do domknięcia?
Byliśmy dobrze przygotowani jeszcze przed startem rozmów: materiały, narracja i plan procesu były gotowe, a rozmowy prowadziliśmy równolegle w krótkim oknie czasowym. Rozpoznawalność EWOR pomogła nam zwiększyć widoczność u inwestorów. Dość wcześnie zobaczyliśmy, że mamy realną ścieżkę do domknięcia rundy, bo pojawiło się kilka mocnych sygnałów jednocześnie. Gdybym miał coś poprawić, to jedyna sensowna dźwignia na lepsze warunki jest zawsze ta sama: większa trakcja, czyli więcej dowiezionych pilotów i wcześniejsze, twardsze potwierdzenie popytu.
