Julio Martínez, Co-fondator și CEO al Abacum – Seria de interviuri

Julio Martínez, Co-fondator și CEO la Abacum, este un antreprenor în domeniul fintech, cu aproape două decenii de experiență în domenii precum banking, dezvoltare corporativă, construirea de venture și conducerea tehnologică în principalele centre financiare globale. El și-a început cariera în roluri financiare care acopereau piețele de capital, fuziuni și achiziții, precum și private equity, înainte de a se orienta spre fintech, unde a ajutat la lansarea și scalarea mai multor produse și platforme financiare digitale. Înainte de Abacum, el a co-fondat și a scalat brațul de venture corporativ al Banco Sabadell, conducând lansări de produse, investiții strategice și achiziții în Europa, America și Asia. Astăzi, ca CEO al Abacum, el aplică expertiza operațională financiară pentru a construi instrumente care modernizează modul în care echipele financiare planifică, prevăd și conduc performanța afacerilor.

Abacum este o platformă de planificare financiară și analiză (FP&A) nativă AI, proiectată pentru a ajuta echipele financiare din sectorul mid-market să simplifice și să modernizeze planificarea, previziunile, raportarea și bugetarea, conectând datele operaționale și financiare cu fluxuri de lucru colaborative și insight-uri automate. Construită pentru a înlocui procesele manuale bazate pe foi de calcul, platforma centralizează datele în timp real, susține modelarea avansată de scenarii și modelarea financiară multi-dimensională, automatizează sarcinile repetitive, cum ar fi raportarea și actualizarea previziunilor, și se integrează cu sute de sisteme pentru a oferi echipelor o sursă unică de informații. Caracteristicile Abacum conduc la acuratețe, eficiență și luare de decizii strategice, permițând organizațiilor financiare să reducă munca manuală, să accelereze ciclurile de planificare și să se concentreze pe insight-uri orientate spre creștere

Ați petrecut aproape două decenii lucrând în finanțe și fintech înainte de a fonda Abacum. Care au fost frustrările specifice cu privire la modul în care echipele financiare planificau, prevăzneau și raportau performanța care v-au făcut pe dumneavoastră și pe Jorge să realizați că instrumentele pe care le foloseați nu erau potrivite pentru scop și că trebuia să construiți produsul pe care îl doreați pentru voi înșivă?

Am realizat că finanțele pierdeau influență nu pentru că analiza era greșită, ci pentru că ajungea prea târziu. În întâlnirile de conducere, cineva întreba o întrebare rezonabilă, cum ar fi: “Câte luni de finanțare avem realmente dacă încetinim angajările?” sau “Ce se întâmplă dacă veniturile scad în următorul trimestru?” și nu puteam răspunde în timp real.

Nu era pentru că nu înțelegeam afacerea sau pentru că matematica era grea. Problema era structurală. Numerarul trăia într-un sistem, numărul de angajați în altul, veniturile în altul, iar cheltuielile în foi de calcul. Pentru a răspunde cu încredere, trebuia să adun totul, să reconstruiască modelul, să reconcilieze discrepanțele și să sper că nimic nu se va strica.

Până când puteam reveni cu un răspuns, fereastra de decizie se închisese. Acesta era problema reală. Finanțele câștigă locul lor la masă prin rigurozitate, dar îl păstrează prin timp. Dacă nu puteți apărea cu suport de decizie încredibil în minute sau ore, pierdeți influența, chiar dacă analiza dumneavoastră este perfectă o săptămână mai târziu.

Ce a făcut lucrurile și mai grave a fost alegerea falsă pe care o aveau echipele financiare. Erau fie folosind foi de calcul care erau flexibile și rapide, dar fragile și necontrolate, fie platforme legacy care erau puternice, dar presupuneau o afacere statică și necesitau o administrare grea pentru a funcționa.

Între timp, companiile moderne operează în sprinturi, chiar și la nivel de conducere. Planurile se schimbă constant. Deciziile se îngrămădesc. Finanțele nu pot permite să fie echipa care este întotdeauna “în curs de a reveni cu răspunsul”.

De aceea am fondat Abacum. Am vrut un sistem de planificare construit pentru viteză și încredere, în același timp, astfel încât finanțele să poată aplica rigurozitatea suficient de devreme pentru a influența direcția, în timp ce alegerea era încă negociabilă.

Când ați început să construiți Abacum în 2020, cum ați validat că această problemă se extindea mult dincolo de propria experiență și era împărtășită de companiile mid-market în creștere rapidă?

Prima validare a venit într-o conversație pe care o așteptam să o infirm teza mea. L-am sunat pe co-fondatorul meu Jorge, pentru că el era cel mai deștept om de finanțe pe care îl cunoșteam, și am presupus că el îmi va spune că există o cale mai bună pe care o ratasem.

În schimb, am comparat notele timp de ore și am realizat că am trăit același model în medii diferite. Echipele financiare se înecau în reconciliere, reconstruirea modelelor și întotdeauna erau cu un pas în urmă față de afacere. Acesta a fost momentul în care a clipea pentru noi. Nu era o problemă de eșec personal sau de proces, ci o problemă structurală, împărtășită de companii.

Am vorbit apoi cu CFO și lideri financiari din diverse industrii, geografii și etape de creștere. Limbajul s-a schimbat, dar povestea nu. “Suntem întotdeauna reconstruire, în loc de a consilia”.

Insight-ul mai profund pentru noi a fost că acest eșec se repetă în cicluri. La fiecare câțiva ani, o nouă platformă pretinde că a rezolvat FP&A. Apoi ritmul afacerii se accelerează din nou. Unelte noi, metrici noi, stakeholderi noi, cadențe de planificare noi. Sistemul se umflă și se rupe sub schimbare.

Această realizare ne-a modelat direcția. Nu am vrut să construim o soluție statică pentru un singur model de operare. Am vrut o platformă care să rămână relevantă pe măsură ce afacerea evoluează, ceea ce devine și mai critic în era AI. A fi admis la YC mai târziu a întărit faptul că aceasta este o problemă globală, nu una de nișă.

Abacum susține acum previziuni în timp real, modelare de scenarii și planificare de personal. La ce punct a devenit inteligența artificială o parte fundamentală a arhitecturii platformei?

Inteligența artificială nu a fost niciodată o gândire ulterioară pentru noi, dar am fost foarte deliberati cu privire la când și cum să o aplicăm. Finanțele sunt o afacere de încredere. Nu puteți pune inteligență pe chaos și așteptați-vă la credibilitate. Dacă datele sunt haotice, definițiile sunt inconsistente și modelul este fragil, inteligența artificială nu va rezolva problema. Va scala confuzia mai repede.

Așa că am început cu fundamentalele: un strat de date puternic, integrări fiabile și primitive de modelare care reflectă modul în care funcționează afacerile. De la început, strategia noastră de inteligență artificială a fost să încorporeze inteligență acolo unde creează un avantaj real.

Acest lucru a însemnat aplicarea inteligenței artificiale pentru sarcini de volum mare, cu judecată scăzută, care istoric consumă timp și creează erori. Curățarea și normalizarea datelor de intrare. Reconcilierea discrepanțelor între sisteme. Clasificarea și etichetarea la scară. Apariția anomaliilor devreme, nu la sfârșitul lunii.

Odată ce această fundație este în loc, inteligența artificială schimbă economia planificării. Explorarea scenariilor devine fezabilă. Compromisurile pot fi testate în momentul oportun, nu programate pentru o întâlnire ulterioară, zile mai târziu.

Acesta este momentul în care inteligența artificială devine fundamentală. Nu atunci când poate genera un grafic frumos sau un rezumat, ci atunci când permite finanțelor să aplice rigurozitate suficient de devreme pentru a influența o decizie, în timp ce aceasta este încă deschisă.

În companiile în creștere rapidă, datele financiare trăiesc adesea în multiple sisteme și se actualizează constant. Care au fost cele mai grele provocări tehnice sau organizaționale în transformarea acestor date fragmentate într-un sistem de planificare fiabil în timp real?

Mutarea datelor nu este cea mai grea problemă. Majoritatea sistemelor moderne sunt conduse de API și există instrumente de integrare. Provocarea reală începe după ce datele ajung. Datele brute sunt inconsistente. Veniturile din CRM nu se potrivesc cu veniturile din ERP. Numărul de angajați din sistemele HR nu se potrivește cu cel din payroll. Chiar și metrici de bază, cum ar fi ARR sau perioada de finanțare, înseamnă lucruri diferite pentru echipe diferite.

Dacă definițiile nu sunt explicite și acceptate, fiecare previziune se transformă într-o dezbatere. Provocarea este triplă. Primul, o fundație de date care se actualizează continuu pe măsură ce sistemele sursă se schimbă. Al doilea, un model de afaceri guvernat, în care calculele sunt explicite și consistente. Al treilea, alinierea organizațională, deoarece planificarea în timp real necesită definiții și un ritm de operare partajate.

Guvernanța este ceea ce face viteza sigură. Planificarea în timp real funcționează numai atunci când încrederea este construită în fluxul de lucru, nu atașată ca o politică sau o listă de verificare într-o foaie de calcul.

Privind la sute de clienți, cum schimbă planificarea continuă și în timp real modul în care CFO-ii iau decizii de la o săptămână la alta, nu doar la momentul consiliului de administrație sau al bugetului?

Rolul finanțelor s-a schimbat de la revizuire periodică la suport de decizie continuă.

Mai întâi, volumul deciziilor a explodat. Finanțele sunt acum implicate în angajări, prețuri, investiții GTM, reînnoiri, pariuri pe produse și compromisuri operaționale în mod constant.

Al doilea, datele nu sunt niciodată “gata”. Unelte noi, metrici noi și stakeholderi noi înseamnă că setul de date este întotdeauna în mișcare. Afacerea nu poate aștepta o închidere perfectă pentru a avansa.

În acest context, planificarea în timp real schimbă finanțele de la raportare și explicare la modelare activă a direcției. Perioada de finanțare devine o constrângere vie, nu o metrică trimestrială. Planificarea de scenarii devine o conversație frecventă de compromis, nu un exercițiu anual.

Cele mai bune echipe financiare nu devin mai puțin riguroase. Devin mai riguroase mai devreme. Acesta este schimbarea.

Cum aplică Abacum inteligența artificială diferit de automatizarea tradițională bazată pe reguli, și care decizii financiare încă necesită o judecată umană puternică?

Majoritatea inteligenței artificiale în finanțe astăzi începe la sfârșitul fluxului de lucru. Presupune că datele dvs. sunt deja curate și guvernate, apoi adaugă un chatbot pentru a interoga sau a rezuma insight-uri. Acest lucru poate fi util, dar sar peste partea cea mai grea a FP&A.

Noi începem de la început. Aplicăm inteligența artificială acolo unde oamenii adaugă cea mai mică valoare și fac cele mai multe erori, cum ar fi curățarea, reconcilierea, clasificarea, detectarea anomaliilor și asistarea cu logica modelului. Inteligența trăiește în interiorul fluxului de lucru, nu într-o interfață de chat separată.

Inteligența artificială reduce, de asemenea, taxa de complexitate care ține echipele înapoi. Multe platforme necesită consultanți specializați sau experți, creând o dependență de “proprietarii sistemului”. Inteligența artificială ar trebui să reducă această barieră. Echipele financiare ar trebui să poată exprima intenția și să aibă sistemul care să ajute la construirea logicii corect.

Acesta este și punctul în care poziția noastră de mijloc contează. Istoric, echipele financiare trebuiau să aleagă între unelte care erau flexibile, dar fragile, sau platforme care erau puternice, dar greu de gestionat. Inteligența artificială ne forțează să facem același compromis fals: copiloți care sunt ușor de utilizat, dar superficiali, sau sisteme de orchestrare care sunt puternice, dar necesită să învățați o nouă modalitate de lucru. În timp ce noi credem că răspunsul corect este inteligența artificială care dispare în fluxul de lucru, îmbunătățind planificarea fără a schimba modul în care echipele operează.

În ceea ce privește judecata, granița este clară. Inteligența artificială poate accelera analiza și explorarea, dar deciziile care implică alocarea de capital, compromisuri de angajare, prețuri și prioritizarea strategică încă necesită context și răspundere umană. CFO-ul deține chemarea.

Cum gândiți despre încredere și explicabilitate pentru liderii financiari care trebuie să stea în spatele numelor, pe măsură ce modelele devin mai predictive?

În finanțe, “corect din punct de vedere al direcției” nu este suficient. Liderii financiari sunt responsabili pentru numerele pe care le prezintă. Dacă nu puteți explica o previziune, nu o puteți folosi într-o conversație de decizie.

Încrederea începe cu o fundație deterministă. Definiții consistente. Date reconciliate. Logică transparentă. Inteligența predictivă funcționează numai atunci când este construită pe ceva solid.

Explicabilitatea este ceea ce transformă insight-ul în acțiune. CFO-ii trebuie să poată răspunde rapid la ce s-a schimbat, de ce s-a schimbat, care au fost factorii care au mișcat și care ipoteze sunt responsabile pentru rezultate diferite.

Guvernanța nu poate trăi în controale statice. Trebuie să fie încorporată în fluxul de lucru, astfel încât ipotezele să fie vizibile, logica să fie trasabilă și fiecare scenariu să lase o înregistrare clară. Scopul nu este să înlăturați oamenii din buclă, ci să-i ajutați să-și exercite judecata mai devreme, cu mai multă încredere.

Ați trecut prin ambele etape de accelerare și finanțare de creștere ulterioară. Cum au influențat aceste etape modul în care ați investit agresiv în inteligență artificială versus fundamentele de produs?

Finanțarea inițială a forțat disciplina. Nu am putut urmări obiective strălucitoare. Trebuia să câștigăm încredere prin construirea fundamentelor: integrări fiabile, modele de date puternice și un motor de planificare care nu se rupe atunci când afacerea se schimbă.

Inteligența artificială a fost întotdeauna parte a strategiei, dar am refuzat să o tratăm ca pe un strat de marketing. Dacă inteligența artificială nu crea un avantaj real în fluxul de lucru, nu am lansat-o.

Pe măsură ce am crescut, piața s-a schimbat. Inteligența artificială a devenit o condiție necesară. Fiecare vendor putea demonstra un chatbot și putea fi “împuternicit de inteligență artificială”. Așa că, standardul s-a mutat de la optic la rezultate. Inteligența artificială ajută finanțele să ia decizii mai bune, mai repede, cu trasabilitate, sau produce doar ieșiri care arată bine?

Creșterea ulterioară a ridicat și standardul de eficiență. Echipele erau așteptate să facă mai mult cu mai puțin. Acest lucru a întărit focusul nostru pe inteligența artificială care livrează un avantaj măsurabil, nu doar o atracție narativă.

Ați dublat eforturile de expansiune în Statele Unite. Cum diferă piața americană în ceea ce privește pregătirea pentru a adopta platforme financiare native AI, comparativ cu alte regiuni?

Companiile americane se mișcă rapid, iar așteptările investitorilor sunt ridicate. CFO-ii sunt așteptați să fie profund operaționali, nu doar preciși. Ei sunt ghidați în mod constant planurile de angajare, investițiile GTM, deciziile de cheltuieli și prioritizarea.

Acest lucru face ca durerea planificării lente să fie mai acută. Când deciziile se iau săptămânal sau zilnic, finanțele nu pot permite să opereze pe un ritm lunar. Inteligența încorporată devine mai puțin o opțiune și mai mult o cerință.

Piața americană este, de asemenea, mai receptivă la ideea că sistemele financiare ar trebui să fie dinamice, nu statice. Așteptarea nu este doar acuratețea raportării, ci și suportul decizional la viteza pe care afacerea are nevoie să se miște.

Privind spre 2026, care părți ale planificării financiare vor deveni în mare măsură automate prin inteligență artificială, și unde va rămâne judecata umană esențială?

Straturile care vor deveni în mare măsură automate sunt sarcinile repetitive, cu judecată scăzută, care consumă timp în mod disproporționat astăzi. Consolidarea datelor, curățarea, normalizarea, reconcilierea, detectarea anomaliilor și raportarea de bază ar trebui să ruleze în mod continuu.

Previziunile și generarea de scenarii vor fi accelerate dramatic, dar nu vor fi delegate în totalitate. Inteligența artificială va face ca explorarea opțiunilor și testarea ipotezelor să fie ieftină, dar contextul, riscul și răspunderea încă contează.

Judecata umană va rămâne esențială acolo unde mizele sunt mari. Alocarea de capital. Strategia de angajare. Deciziile de preț. Narativele consiliului de administrație. Inteligența artificială schimbă dacă finanțele pot ține pasul cu ritmul deciziilor. Nu schimbă cine este responsabil pentru rezultat.

Mulțumim pentru acest interviu minunat, cititorilor care doresc să afle mai multe despre Abacum.