Finanse

Modelowanie ROI inwestycji: Python + AI vs Excel i intuicja

Wariant A zwrot 28 miesięcy. Wariant B — 34 miesiące. Python liczy, AI interpretuje.

EM

mgr inż. arch. Emil Marciniec

08.02.2026 · ~1 min czytania

W branży budowlanej decyzje inwestycyjne za miliony złotych podejmuje się na podstawie arkusza kalkulacyjnego, który ktoś kiedyś zrobił, ktoś inny skopiował, a trzecia osoba wpisała inne wartości.

To nie jest zarządzanie ryzykiem. To ruletka z budżetem.

Jak wygląda flow Python + AI:

  • Python buduje model — zmienne, scenariusze, Monte Carlo na niepewność cenową
  • Agent Claude interpretuje wyniki — „Wariant A opłacalny przy cenie najmu powyżej 65 zł/m²"
  • Analiza wrażliwości — wykresy pokazujące, które zmienne mają największy wpływ na ROI
  • Raport decyzyjny — jednostronicowe podsumowanie z rekomendacją i ryzykami

McKinsey wykazało, że przekroczenia kosztów wynoszą średnio 79%. Jednym z głównych powodów jest brak rzetelnej analizy finansowej na etapie decyzji.

Źródła: [1] McKinsey, „Seize the decade" (2022) [2] McKinsey, „The construction productivity imperative" [3] GUS

Poprzedni

MCP: jak podłączyć AI do dokumentacji firmy bez wysyłania danych na zewnątrz

Następny

Porównywanie ofert wykonawców: 2 minuty zamiast 2 dni

Porozmawiajmy o projekcie

Potrzebujesz wizualizacji, agenta AI albo wsparcia przy dokumentacji? Porozmawiaj z moim agentem AI lub napisz bezpośrednio.

Email

marciniecarch@gmail.com

Telefon

+48 570 650 659

Lokalizacja

Łódź, Polska

Odpowiadam w ciągu 24h.