ReportAI · interní prezentace

Datová analytika je o tom, aby lidé věděli, co dělat — ne o tom, kolik mají grafů.

Tahle stránka shrnuje, co datová analytika je, co od ní lidé čekají, kde dnes jako produkt stojíme a kam chceme dotáhnout zákaznickou hodnotu. Krátké čtení pro kolegy a stakeholdery.

Datum  2026-04-29 Status  po dokončení widget tracku (Spec 1–3) Pro  Nextec / interní
01 · základ

Co je datová analytika z pohledu uživatele

Není to o „dashboardech" ani o „BI nástrojích". Je to o třech konkrétních úkolech, které lidé v práci řeší — a dobrý nástroj jim v každém z nich pomáhá.

jobs · 1/3

Sledovat

„Je všechno OK?" — KPI dashboard, zelené/červené stavy, alerty při výchylce. Krátké, na první pohled. Většina exekutivního času.

jobs · 2/3

Vyšetřovat

„Proč se to stalo?" — drill-down z čísla na detail, srovnání s minulým obdobím, anomálie. Tady se rodí rozhodnutí.

jobs · 3/3

Sdělit ostatním

„Podívejte, co jsme našli." — link, export do PDF, plánovaný email v pondělí ráno. BI bez sdílení je zápisník.

maturita analytiky · kam aspirujeme
úroveň 01 · today

Deskriptivní

Co se stalo. Reporty, dashboardy, KPI.

~ 90 % trhu
úroveň 02 · částečně

Diagnostická

Proč se to stalo. Drill-down, srovnání, anomálie.

~ 40 % trhu
úroveň 03 · cíl

Prediktivní

Co bude. Forecasting, trendy, scénáře.

~ 10 % trhu
úroveň 04 · vize

Preskriptivní

Co s tím dělat. AI doporučení, agenti.

~ 2 % trhu
02 · vlastnosti

Co odlišuje použitelný BI nástroj od „kolekce grafů"

Šest vlastností, podle kterých uživatelé hlasují nohama. Žádná z nich sama nestačí — a chybějící libovolná z nich nástroj zabíjí.

01

Rychlost

Sub-second odpověď. Žádné spinnery, žádné „prosím čekejte". Nad pomalým reportem nikdo nepřemýšlí.

02

Důvěra

„To číslo sedí s mým Excelem." Provenance, last-updated, audit log. Bez důvěry uživatel přejde do tabulky.

03

Kontext

Co to znamená? Popisky měr, srovnání s minulým obdobím, anomálie, komentáře.

04

Interaktivita

Kliknu na bar — vidím detail. Cross-filter, drill-down. Bez toho je dashboard plakát.

05

Sdílení

Veřejný link, embed, export PDF/CSV/Excel, plánovaný email. BI je o sdělování — nesdílený report je mrtvý.

06

Osobní vrstva

Moje uložené reporty, recently viewed, oblíbené. Bez perzistence se uživatel nevrátí.

03 · personas

Co uživatel očekává, když přijde poprvé

Čtyři typické persony v B2B firmě. Každá řeší jiný problém, ale všichni se shodnou: „když mě to neusadí do 60 sekund, už se nevrátím."

Persona Co potřebuje hned (T+0 min) Co potřebuje dlouhodobě
Výkonný manažerCEO · CFO · COO 5–7 klíčových čísel na jedné obrazovce, čerstvá data, zelené/červené stavy Plánovaný email v pondělí ráno, alerty při poklesu, srovnání s cílem
Liniový manažerSales · Ops · Product Stav svého úseku + porovnání s minulým obdobím + týmovým průměrem Drill na podřízené / produkty / dny, sdílet report týmu
AnalytikData · BI · Finance Volné dotazování, ad-hoc grafy, schopnost rychle skládat Uložit pohledy, sdílet s týmem, embed do Confluence/Notion
Frontoví zaměstnanciSales rep · Account manager „Jak jsem na tom?" — osobní KPI, srovnání s cílem, leaderboard Notifikace o cílech, srovnání s kolegy, gamifikace
04 · stav · co umíme

Kde dnes ReportAI stojí

Po dokončení widget tracku (Spec 1–3) máme kompletní vizuální paletu, AI-driven generaci configů a polished design system. Konkrétně:

Hotovo · 3 specy, jeden ucelený widget track Schémata + Zod validace, conditional formatting, comparison overlay, anomaly detekce, dual-Y combo, retention heatmap, finanční waterfall — všechno plus 63 vitest testů a typecheck clean.
14
widget types
63
testů zelených
3 / 3
specy hotové
✓
Kompletní widget paleta KPI, line, area, bar, donut, stacked-100, table, matrix (pivot), text, comparison KPI, funnel, combo, heatmap, waterfall.
✓
Conditional formatting v tabulkách Data bars, heatmap pozadí, trend arrows, negative-value coloring — declarative API.
✓
Comparison vs minulé období Konvence sloupce <measure>_prev auto-zapne overlay v Line/Area/Bar.
✓
AI chat pro tvorbu reportů UI hotové, suggestion chips, tool-call vizualizace. (Backend AI service ale dnes nefunkční — viz dále.)
✓
Cube.dev semantic layer Sales cube production-ready. Email a Pohoda cuby ve scaffold stavu.
✓
Polished design system IBM Plex (Sans + Mono), tmavý theme, lime/coral/teal/amber/purple tokens, Radix primitivy.
05 · architektura

Jak to celé funguje — vrstvy a tok dat

ReportAI je vrstvený systém. Uživatel mluví s chatem, AI mluví se sémantickou vrstvou, sémantická vrstva mluví s databází. Žádná vrstva nemá direktní přístup k té pod ní — v každém kroku je validace nebo překlad.

Frontend · Studio React 18 · Vite · :5173
Chat panel, canvas s widgety, Gallery, schema browser, semantic layer viewer. Apollo GraphQL klient + REST volání na /api/ai/chat. State přes Zustand (drafts) + React Query (cache).
Backend / API .NET 10 · ASP.NET Core · :3001
HotChocolate GraphQL na /graphql, REST AI proxy /api/ai/chat, Cube JWT issuer /api/cubejs/token. Hangfire scheduler na background syncs. Auth přes Keycloak (volitelné JWT bearer).
AI vrstva Anthropic Claude · SDK
System prompt obsahuje aktuální Cube semantic model. Tool calling: queryData, findAnomalies, createReport. Prompt caching pro stálé části. Dnes pass-through proxy bez tools (P0 blocker — viz dále).
Semantic layer Cube.dev · :4000
Pre-definované měry a dimenze ve schématu. Validuje AI dotazy proti whitelistu, generuje SQL. Security context per uživatel/tenant. Cubes: Sales (production-ready), Email + Pohoda (scaffold).
Data layer PostgreSQL
Metadata DB — Customer, Report, ReportDraft, AppUser, ChatHistory, SyncRun, ConnectorInstance. Warehouse DB per zákazník — naplněna konektory (Pohoda mServer XML, Nextec Email gRPC).
tok dat · co se stane, když uživatel pošle prompt
  1. 01Uživatel napíše do chatu „ukaž mi tržby za poslední Q po kategoriích".
  2. 02Frontend pošle POST /api/ai/chat s prompt textem.
  3. 03Backend ověří JWT (Keycloak), připojí context (customer ID, role).
  4. 04Backend → AI: pošle Anthropic API system prompt (Cube schema) + user prompt + 3 dostupné tools.
  5. 05AI rozhodne, jaké měry a dimenze chce, volá tool queryData se strukturovanými argumenty.
  6. 06Backend → Cube: pošle Cube query přes /cubejs/v1/load se signed JWT.
  7. 07Cube validuje query proti semantic schema, generuje parametrized SQL.
  8. 08SQL běží na warehouse DB, vrací agregovaný výsledek (typicky < 100 řádků).
  9. 09AI dostane data, rozhodne se pro widget type a layout, vrátí finální config + bound widget data.
  10. 10Frontend renderuje widgety dle configu — uživatel vidí report.
06 · bezpečnost

Může uživatel přes chat ovlivnit naše SQL? Co s PII?

Dvě klíčové otázky pro každý AI-driven BI nástroj. Krátká odpověď: bezpečnost stojí na třech vrstvách (AI tools, Cube whitelist, parametrized SQL) — a na tom, co my namodelujeme do sémantické vrstvy. Detailněji:

Q · 01 Může uživatel přes chat injektovat SQL?
Ne. Uživatelův text se nikdy nedostane do SQL. Mezi uživatelem a databází jsou tři ochranné vrstvy:
  • AI nepíše SQL — volá tool queryData se strukturovanými argumenty ({ measures, dimensions, filters }). Žádný raw SQL string.
  • Cube je whitelist — AI může požádat jen o měry a dimenze, které jsou explicitně namodelované v sémantickém schématu. Vymyšlené názvy → Cube vrátí "Member not found" error.
  • Cube generuje parametrized SQL — bez string concatenation, bez user inputu v query stringu. Klasický SQL injection (' OR 1=1 --) tady nemá kam přilepit.
Q · 02 Co když uživatel zadá nesmyslný / záškodnický dotaz?
Ošetřeno na třech úrovních:
  • Vague-prompt detection — pokud AI po několika pokusech tool callů nic neprodukuje, vrátí helpful chybu se třemi konkrétními ukázkovými prompty z aktuálního sémantického modelu. (Existuje v legacy AI service, čeká na obnovu po P0.)
  • Schema constraint — pokud AI dotáže neexistující měru, Cube vrátí error. AI dostane feedback a zkusí znovu, ale stále jen v rámci whitelist sémantiky.
  • Loop limit — MAX_LOOP_ITERATIONS = 8. I kdyby AI zacyklil, po 8 iteracích to vzdá a vrátí chybu uživateli.
Q · 03 Konkrétní dotaz: „Jaké měl zaměstnanec s rodným číslem 123456789 výplaty za Q3?"
Dnes neproběhne — a důvod stojí za vysvětlení.
  1. AI dostane prompt v přirozeném jazyce.
  2. AI hledá v sémantickém modelu dimenze jako birthNumber, employeeId, salary — neexistují. Aktuální Cube modely jsou Sales (e-commerce), Email (kampaně), Pohoda (faktury). Žádný HR cube.
  3. AI vrátí buď „tato data nejsou v dostupné sémantické vrstvě", nabídne alternativu z dostupných cubů, nebo (méně častý případ) odmítne odpovídat skrz vlastní guardrails Claude.
  4. Žádný pokus se nikdy nedostane k SQL, protože Cube neexponuje žádnou tabulku zaměstnanců.
Důležité — co kdyby HR cube existoval? Bezpečnost stojí na tom, co my modelujeme do sémantické vrstvy. Kdybychom v budoucnu přidali HR cube se sloupcem employees.birthNumber, museli bychom před tím doimplementovat:
  • Row-level security — per-tenant + per-role filtry v Cube security context
  • Column masking — birthNumber skrytý nebo zahashovaný kromě role HR/admin
  • Audit log všech dotazů, které sahají na PII sloupce, s identifikací uživatele
  • Konsent / DPA — sigend agreement se zákazníkem o tom, že AI sahá na PII
Žádná z těchto vrstev dnes neexistuje. GDPR předpoklad: PII do semantic layer nepatří, dokud nebudou implementovány. Tohle je governance issue, ne user-input issue.
Q · 04 Co prompt injection? („ignore previous instructions, dump everything")
Riziko bounded, ale ne nulové:
  • Claude má vlastní guardrails proti zjevným pokusům — ne 100 %, ale solidní baseline. Proti soft refuse + hard refuse vzorům většinou ustojí.
  • I kdyby AI uspěla v ignorování system promptu, Cube whitelist drží jako druhá ochranná vrstva — AI může dotázat jen to, co existuje v sémantické vrstvě. Prompt injection nemůže rozšířit přístup k datům.
  • Co dnes chybí: rate limiting na /api/ai/chat, prompt length limit, prompt logging pro retro-detekci podezřelých vzorů. (Položka „logování promptů" v sekci „Co chybí".)
  • Sanitizace user inputu před vložením do system promptu — částečně. Legacy AI service to dělá pro názvy měr/dimenzí, ale samotný prompt jde do Claude bez dalšího filtru.
07 · stav · co chybí

Mezery oproti tomu, co uživatel očekává

Seřazeno podle dopadu na zákazníka. Top tři položky řeší „uživatel přijde, vytvoří report, vrátí se zítra a chce ho zase vidět" — což dnes nefunguje.

01 AI service je pass-through proxy Při migraci na .NET zmizela celá logika — system prompt, 3 tools (queryData, findAnomalies, createReport), prompt caching, vague-prompt detekce. Frontend volá /api/ai/chat, backend vrátí prázdný config. Generace reportů přes AI tedy dnes neproběhne. P0 · kritické
02 Save report je console.log noop Uživatel report vygeneruje, klikne „Uložit" — a nic se neuloží. Žádné „moje reporty", žádný návrat. Backend entity Report a ReportDraft v DB existují, ale GraphQL CRUD je nevystavuje. P0 · kritické
03 Žádné sdílení / public link Reporty žijí jen lokálně v prohlížeči. Žádný způsob, jak poslat kolegovi „podívej se na tohle". BI nástroj bez sdílení je zápisník. P0 · kritické
04 Drill-down nikam nevede Kliknutí na bar / buňku tabulky / hodnotu v KPI nic nedělá. Bez toho neexistuje cesta z „monitor" do „investigate" job. vysoký
05 Cross-filter nepropaguje Slicery nahoře (datum, granularita) jsou v UI, ale neovlivní widgety na canvasu. Dashboard je statický. vysoký
06 Žádný export PDF / CSV / Excel Enterprise must-have. Export reportu do tabulky pro účetní, do PDF pro management, do prezentace. vysoký
07 Žádný plánovaný email digest Hangfire scheduler v BE existuje. Stačí napojit na render reportu → PDF → SMTP. Sticky retention featura č. 1. střední
08 Žádný indikátor čerstvosti dat Uživatel neví, jak stará data vidí. „Last sync: 14:32" v hlavičce vyřeší 80 % důvěry. střední
09 Žádné anomaly alerty Logika findAnomalies existovala v legacy AI service. Po obnovení AI + Hangfire = proaktivní use case (email „v úterý byl tržbový propad −22 %"). střední
10 Logování promptů / eval framework Bez perzistence (prompt, výsledek, hodnocení) nelze měřit kvalitu AI ani trénovat. Předpoklad pro jakoukoliv pozdější fine-tuning práci. střední
11 Auto Starter Pack — onboarding Spec 4 navrhuje, aby AI při prvním přihlášení vygenerovala 5–7 reportů ze sémantického modelu zákazníka. Design hotový, čeká na implementaci. Závisí na položce 01. vysoký
08 · doporučené pořadí

Kam to dotáhnout — roadmapa pro dalších ~3 měsíce

Pořadí seřazené podle „odbavíme nejvíc bolesti zákazníka za nejméně dnů práce". Bod 1 odblokuje bod 6.

  1. Obnovit AI service v .NET
    Portovat system prompt + 3 tools (queryData, findAnomalies, createReport) z legacy NestJS. Bez tohoto je celá generace reportů přes chat mrtvá.
  2. Save / Load reports — full lifecycle
    GraphQL CRUD pro Report + ReportDraft, FE Save button napojit, route /reports jako library, draft → publish flow.
  3. Sharing — tokenizovaný public link
    Signed URL pro read-only přístup, RBAC (owner / viewer / editor), copy-to-clipboard z „Share" tlačítka.
  4. Drill-down + cross-filter
    Klik na bar / buňku → filtruj ostatní widgety. Slicery propaguj přes Cube query rewrite. Důsledek: dashboard ožije.
  5. Export PDF / CSV / Excel + scheduled email
    Server-side render reportu do PDF (Puppeteer / Playwright). Hangfire scheduler na týdenní digest. Enterprise rekvizita splněná.
  6. Auto Starter Pack (Spec 4)
    AI při prvním přihlášení vygeneruje 5–7 reportů ze semantic modelu zákazníka. Eliminuje blank-canvas problem. Design hotový.
  7. Data freshness + last-updated badge
    Drobnost — „Last sync: 14:32" v hlavičce. Jeden den práce, dramaticky zvedá důvěru číslům.
  8. Anomaly digest — týdenní email
    Wire findAnomalies + Hangfire + SMTP. Proaktivní upozornění („minulý týden tržby −22 %"). Sticky retention.
09 · konkurence + trh

Konkurenční landscape a kam cílit

AI BI jako kategorie je v 2025/2026 saturovaná. US tools (Power BI, Tableau, Metabase) mají AI vrstvu. CZ ERP vendoři (Pohoda, Money, Helios) mají integraci a vlastnictví dat. Mezi nimi je vakuum: nikdo nedělá oboje. To je pozice, kterou bereme.

Tool AI BI CZ ERP integrace Komentář
Power BI · Microsoft ✓ ✗ Copilot v Premium tieru ($20+/user/měsíc). Žádný native CZ ERP konektor — vyžaduje ETL setup.
Tableau · Salesforce ✓ ✗ Tableau Pulse, Tableau AI. Enterprise pricing $70+. CZ market příliš malý — nevyplatí se jim to.
Metabase · OSS + cloud ≈ ✗ AI feature v preview. Free OSS dominantní v SMB. Žádná CZ ERP integrace.
Looker Studio · Google ≈ ✗ Free, ale velmi limitovaná AI. Žádný CZ ERP konektor.
Helios Intelligence · Asseco ✗ ✓ Klasické OLAP/dashboardy, ne AI-native. R&D budget by zvládl, ale launch nezaznamenán.
Pohoda Reporty · Stormware ✗ native Pevně dané accounting reporty. Žádný AI feature v plánu k Jan 2026.
Money S3 / S5 · Solitea ✗ native Modernizace UI/UX. Solitea fokusuje akvizice, ne AI investice.
ReportAI · Nextec ✓ ✓ Pozice v gap-u. AI vrstva nad CZ ERP daty: Pohoda mServer + Cube semantic + Anthropic Claude.
why now · macro trendy 2025–2026
Anthropic + tool calling zralé Claude umí strukturované tool calling spolehlivě. Před 2 lety to v produkci nebylo reálné.
EU AI Act od srpna 2026 Regulatorní compliance pro AI v podnikání. CZ tools s EU/GDPR compliance vyhrávají proti US „send your data to OpenAI" přístupu.
CZ digitalizace SMB Po-EET fáze: SMB jsou připravené investovat do AI/automation, mají rozpočty z digitalizačních fondů.
Pohoda XML jako de-facto standard ~150 k instalací = největší jednotná datová báze CZ SMB. Nikdo z US tools to nebude integrovat.
cílové segmenty · ICP
primary · 80 % efforto

CZ Pohoda SMB

Firmy 15–100 zaměstnanců, obrat 10–500 M Kč/rok. Účetní + CFO + jednatel jako klíčoví uživatelé.

TAM: ~150 k Pohoda instalací. Realistická konverze 1 % za 3 roky = ~1 500 zákazníků.

secondary · 15 %

CZ Money / Helios SMB

Stejný profil firmy, jiný ERP. Aktivace po landed Pohoda traction — vyžaduje engineering investment do dalších konektorů.

TAM: Money ~50 k, Helios SMB ~30 k. Year 2+ scope.

tertiary · 5 %

CZ SaaS embed partneři

Shoptet, Upgates, Fapi, Smartemailing — embed BI modul pro jejich zákazníky (B2B2C model).

TAM: 200–500 CZ SaaS firem. Větší tickety, méně zákazníků.

10 · monetizace

Jak to monetizovat — pricing, TAM, unit economics

Pricing model: per-tenant flat fee ve třech tierech podle počtu uživatelů, datových zdrojů a feature scope. Žádné per-seat pricing — CZ SMB nemají rozpočet na per-seat licence; jeden firemní seat zahrnuje 5–20 uživatelů.

starter

2 990 Kč / měsíc

Malé firmy, do 10 uživatelů, 1 datový zdroj.

  • Pohoda mServer integrace
  • Až 20 uložených reportů
  • AI chat — 1 k promptů/měsíc
  • Týdenní email digest
  • Email support
pro · doporučeno

7 990 Kč / měsíc

Středně velké firmy, do 50 uživatelů, 3 datové zdroje.

  • Pohoda + email + custom konektor
  • Neomezené reporty
  • AI chat — 10 k promptů/měsíc
  • Anomaly digest + denní emaily
  • Sharing přes signed URL
  • Export PDF / CSV / Excel
  • Plánovaný delivery
  • Priority support
enterprise

na míru

Velké firmy, Helios, embed pro CZ SaaS partnery.

  • SSO (Keycloak / SAML / OIDC)
  • Audit log, GDPR DPA
  • Multi-tenant nebo dedicated
  • Custom konektory
  • Embedded BI license
  • SLA 99,5 %
  • Dedicated CSM
TAM math · realistický scenario na 3 roky
Scenario Zákazníci ARPU / měsíc ARR
Year 1 · 5 pilotů + 30 platících (Starter mix) 35 ~3 000 Kč 1,3 M Kč
Year 2 · 200 zákazníků (Starter:Pro = 60:40) 200 ~5 000 Kč 12 M Kč
Year 3 · 1 000 zákazníků (Starter:Pro:Ent = 50:40:10) 1 000 ~6 500 Kč 78 M Kč
Strop CZ Pohoda alone (1 % konverze ze 150 k) ~1 500 ~6 500 Kč ~117 M Kč
Strop CZ multi-vertical (Pohoda + Money + Helios SMB) ~3 000 ~7 000 Kč ~250 M Kč
unit economics · rough estimate (Pro tier)

CAC

~15 000 Kč

Outbound + content + komise pro Pohoda dealery / účetní kanceláře.

LTV

~250 000 Kč

Pro tier ARPU 96 k/rok × ~2,5 roku retention. Konzervativní odhad.

LTV : CAC

~16 : 1

Healthy SaaS poměr je 3:1. Tady je margin díky low-CAC channels.

Payback

~3 měsíce

Při Pro tieru. Krátký payback = sustainable bootstrap možný.

11 · investoři

Kam pro investici — realistický pohled

Bootstrap je default a viable cesta. Pre-seed/seed v CZ/EU je realistické po 3 pilotních zákaznících. US Series A je dnes mimo dosah — TAM CZ vertikálu je pro venture-scale moc úzký.

scenario pravděpodobnost co potřebuje
Bootstrap k €500 k ARR ~ 50 % Path A execute — solo nebo 2 lidi, 18–24 měsíců, žádné externí financování.
CZ pre-seed · €100–500 k ~ 30 % 3 piloti + funkční AI service + multi-tenant + dobrý founder.
EU Series A · ~€2 M ~ 10 % Multi-vertical (CZ + SK + PL), 30+ zákazníků, $1 M ARR, repeatable sales motion.
US Series A · $5 M+ < 5 % Tohle není ten produkt. Trh moc malý, jazyk moc úzký pro US VC.
CZ / EU VC fondy · koho oslovit po pilot stage

Credo Ventures

CZ pre-seed/seed. €0,5–3 M tickets. Stage: post-traction. Portfolio: UiPath, Productboard, Showmax. Strong CEE thesis.

Reflex Capital

Pavel Bouška + Jaroslav Trojan. Mid-stage CZ. Industry agnostic. Portfolio: Rohlík, Mews, Apify.

Inven Capital

ČEZ-affiliated. Industrial / B2B SaaS focus. Větší tickety pro Series A, méně pro pre-seed.

Kaya VC

Praha + Berlin. Pre-seed/seed, CEE-first. €0,5–2 M tickets. Tech / SaaS focus.

Presto Ventures

CZ pre-seed/seed. €0,5–2 M. B2B SaaS, fintech, AI fokus. Šárka Ostrá + tým.

J&T Ventures · Rockaway

Větší fondy s pestřejším portfoliem. Většinou growth stage, ale Rockaway dělá i pre-seed přes RV Holding.

milestones · co odbavit než půjdeš pitchovat
  1. M1Funkční AI service v .NET — port z legacy NestJS. P0 blocker, bez něj žádný demo.
  2. M2Save / load / share lifecycle — uživatel se vrátí druhý den a vidí svoje reporty.
  3. M3Multi-tenant infrastruktura — RBAC, audit log, basic GDPR DPA pro první enterprise zákazníky.
  4. M41 platící Pohoda zákazník nebo 3 free pilots se signed LOI. Bez tohohle nikam nejdeš.
  5. M5Demo s real CZ Pohoda data (NDA-blurred). Investor chce vidět skutečný workflow, ne fixture.
  6. M6Pitch deck — 10 slajdů, 15 minut. Story: vakuum trhu + Pohoda jako Trojan horse + AI agent ambition.
📍 Náš odhad směrem k dalšímu kroku

Pokud máš 1–2 lidi: bootstrap path A. €500 k ARR za 18–24 měsíců je achievable a dává ti optionalitu. Žádná dilution, žádný board pressure, full kontrola produktu.

Pokud chceš venture: 3 piloti za 90 dní → CZ pre-seed (Credo, Kaya, Presto, Reflex) za 6–9 měsíců. Tickety €100–500 k, dilution 10–20 %, runway 12–18 měsíců.

Pokud chceš velký swing: pivot na AI accountant agent (ne jen BI), pre-seed v CZ za 12 měsíců, EU Series A za 24 měsíců. TAM 10× větší (Pilot AI raised $158 M na US ekvivalent), story je VC-friendly. Risk: produkt částečně přepsat.

12 · shrnutí

Co si z toho odnést

Vizuální vrstva máme.

Po Spec 1–3 jsme dotáhli kompletní widget paletu (14 typů), conditional formatting, comparison overlay i tier-2 widgety jako heatmap a waterfall. 63 testů zelených, design system polished.

Lifecycle vrstvu nemáme.

Save / load / share / drill-down / export — to jsou klíčové BI featury, které dnes scházejí nebo jsou rozbité. Bez nich uživatel přijde, vytvoří, odejde a nikdy se nevrátí.

AI je P0.

Bez obnovené AI služby je celá chat-driven UX mrtvá. Tohle je první věc, kterou musíme spravit — všechno ostatní na ní staví, včetně Spec 4 (Auto Starter Pack).

Tržní pozice je solidní.

Konkurence (Metabase, Looker Studio, Power BI) má drill-down a sdílení, ale slabší AI. My máme silnou AI vrstvu — když ji oživíme + dotáhneme lifecycle, máme diferenciátor.