45 годин на зведення звітів щомісяця — Вероніка витрачає тиждень на рутину замість аналізу ринку

Минулого вівторка я знову витратила шість годин, щоб звести дані з трьох різних таблиць Google Sheets та нашої внутрішньої системи обліку. Наша команда з вісімнадцяти людей вносить дані хаотично, тому мені доводиться вручну виправляти помилки в адресах та цінах квадратного метра. Я використовую складні формули в Excel та Notion, щоб хоч якось візуалізувати динаміку просадки продажів для керівництва. Цей процес займає близько сорока годин на місяць, що коштує компанії приблизно сорок п'ять тисяч гривень моєї зарплати лише за технічну роботу. Останній звіт для Нестор Інвест показав похибку в сім відсотків через людський фактор.

Найбільше дратує те, що я відчуваю себе не аналітиком, а оператором копіпасту, що викликає величезну втому та вигорання. Коли я знаходжу помилку в даних за минулий квартал, мені доводиться переробляти весь фінансовий прогноз, а це ще додаткові три години роботи під тиском. Керівництво вимагає точних цифр для інвестицій у нові ділянки, а я не можу гарантувати стовідсоткову точність через ручне введення. Це створює атмосферу постійного стресу, бо будь-яка помилка в цифрах може коштувати компанії мільйони гривень при закупівлі будматеріалів. Фрустрація від того, що я не встигаю займатися стратегією, просто зашкалює.

Системна проблема в тому, що у нас немає єдиного стандарту ведення звітності, а архітектура даних застаріла. Кожен менеджер заповнює Trello або таблиці так, як йому зручно, і у нас немає автоматизованого містка між відділом продажів та аналітикою. Нам катастрофічно не вистачає технічного спеціаліста, який би налаштував скрипти, але бюджету на окремого розробника в штаті немає. Старі інструменти не дозволяють обробляти таку кількість змінних у реальному часі. Ми фактично працюємо на милицях, намагаючись встигнути за темпами будівництва, які постійно зростають.

Тимчасово ми спробували залучити фрілансера з біржі, щоб він написав макроси для наших таблиць, за що заплатили близько шестисот доларів. Також я почала використовувати ChatGPT для написання простих скриптів на Python, щоб хоч трохи прискорити очищення даних від дублікатів. Це допомогло скоротити час на технічну роботу на десять годин, але система все одно часто ламається. Ми також докупили платну підписку на розширений сервіс аналітики за сто двадцять доларів на місяць. Загалом ці спроби обійшлися нам у суму понад вісімсот доларів за останній квартал, не враховуючи мій час.

Це рішення виявилося лише пластирем на відкриту рану, бо макроси від фрілансера перестали працювати після першого ж оновлення структури таблиць. ChatGPT допомагає з кодом, але він не знає контексту нашого бізнесу нерухомості та не може автоматизувати весь ланцюжок без моєї участі. Я все одно залишаюся вузьким місцем у процесі, бо ніхто в команді, крім мене, не вміє користуватися цими інструментами. Рішення абсолютно немасштабоване: якщо ми додамо ще два об'єкти будівництва, я просто потону в цих даних. Нам потрібна системна автоматизація на базі штучного інтелекту, а не поодинокі скрипти.