VC / PE
Problem: Niepewność dowożenia KPI po inwestycji.
Sygnał: Portfelowa spółka nie nadąża delivery za runway i raportingiem inwestorskim.
Wynik: Tech DD + mapa ryzyk przed rundą.
Dowiedz się więcejFounder-Operator · Fractional CTO/CPO · Advisor
Pomagam founderom i inwestorom dowozić KPI — szybciej i bez chaosu.
20 lat w tech i product execution. Zbudowałem 3 startupy od zera do PMF i skalowałem delivery w Fortune Global 500. Teraz pomagam founderom i inwestorom robić to samo — przewidywalnie.
3×
Consulting & Management w Fortune Global 500
20 lat
w tech & product execution — SaaS, Mobile, Web, AI, DTC, subscriptions — 150+ produktów zaprojektowanych i dowiezionych
30+
due diligence dla VC/PE
5× founder
3× 0→1 build
1× acquisition
B2B / B2C / B2B2C
Dla kogo to działa
Pracuję z trzema typami klientów — każdy ma inny problem i dostaje konkretny wynik.
Founderzy / Operatorzy
Problem: Chaos operacyjny spowalnia execution.
Sygnał: Team rośnie, velocity spada. Roadmap istnieje, ale nikt jej nie realizuje.
Wynik: 90-dniowy sprint do przewidywalnego delivery.
Dowiedz się więcejEnterprise / Exec
Problem: Brak alignmentu tech z biznesem.
Sygnał: Zarząd chce AI transformation — ale nikt w organizacji nie wie jak zacząć.
Wynik: Jeden system decyzji: strategia → wyniki.
Dowiedz się więcejNie jestem konsultantem. Jestem operatorem.
Zbudowałem trzy startupy od zera do PMF i skali — każdy z własnym ryzykiem, własnymi decyzjami, w ścieżce VC i bootstrap. To nie są case studies z ćwiczeń strategicznych.
Kiedy wchodzę do Twojej organizacji, rozumiem presję foundera i język inwestorów. Wiem co znaczy burn rate, hiring mistake i product-market fit z pierwszej ręki.
Natu.CareCEO & Co-founder · VC-backed
0 → 16M PLN ARR · 5.5× YoY · 100K+ klientów
PMF w 18 mies. Subscription model z industry-leading retention. 27 rynków europejskich.
MindgramCTO & CPO · VC-backed
1M+ users · 80 krajów · Forbes Best Startups 2025
AI wdrożone produkcyjnie — kilkaset tys. EUR oszczędności rocznie, ~25 FTE OPEX reduction.
AnkietaPlusSolo Founder · Bootstrapped
Solo-built SaaS · Fully automated · Self-sustaining
Zbudowany sam od koncepcji do GTM. W pełni zautomatyzowana sprzedaż i billing. Działa bez maintenance do dziś.
Case studies: problem → zmiana → wynik
Natu.Care
📌 Wynik: 0 → 16M PLN ARR, 5.5× YoY, 100K+ klientów
PRZED
Start od zera: brak produktu, brak zespołu, brak kanałów sprzedaży. Silnie konkurencyjny rynek suplementów z dominującymi graczami i krótkim oknem na walidację PMF.
ZMIANA
Budowa D2C e-commerce z modelem subskrypcyjnym i omnichannel growth engine. Połączenie product, tech, operations i performance marketing pod jedną odpowiedzialnością. Iteracyjna walidacja PMF zanim zaczęło się skalowanie.
W TRAKCIE
0 → 16M PLN ARR w roku 3 · 5.5× YoY · 100K+ klientów · 4.93/5 rating · 27 rynków EU · skalowanie aktywne
Mindgram
📌 Wynik: 1M+ użytkowników, 80 krajów, AI saving ~25 FTE/rok
PRZED
Budowa startupu od zera: brak wewnętrznych zespołów, produkt stawiany przez zewnętrzny software house, presja inwestorów na szybkie skalowanie.
ZMIANA
Zbudowanie MVP i przejście z software house na własne, cross-functional teams (product, engineering, design, data). Wdrożenie AI w produkcie i operacjach — automatyzacja support, tłumaczeń i content management.
PO
1M+ użytkowników · 80 krajów · 37 języków · ~25 FTE OPEX reduction przez AI · kilkaset tys. EUR oszczędności rocznie · Forbes Best Startups PL 2025
Roche Diagnostics
📌 Wynik: Budżet 1M → 4M CHF (4×)
PRZED
Kontrakt na wczesnym etapie: budżet 1M CHF, zespół poniżej 10 osób, wolna przepustowość delivery. Potencjał do przejęcia większego scope'u — ale brak struktury operacyjnej żeby go udźwignąć.
ZMIANA
Przebudowa modelu operacyjnego: nowa struktura zarządzania dostawcami, governance wirtualnych zespołów, wdrożenie ITIL service management. Systematyczna eskalacja odpowiedzialności i budżetu w 12 miesięcy.
PO
Budżet 1M → 4M CHF (4×) w 12 miesięcy · Zespół <10 → 80+ FTE · Green KPIs: on time, on budget, on quality
InterviewMe
📌 Wynik: Conversion +208%, Retention +600%, Revenue +320%, acquired by BOLD
PRZED
Problemy z delivery i procesami w technologii. Psujący się produkt, rosnący dług techniczny, brak przewidywalności w roadmapie.
ZMIANA
Przebudowa produktu SaaS od podstaw. Postawienie 7 autonomicznych, cross-functional zespołów. Ukształtowanie kultury eksperymentów: 120+ testów A/B, 42% success rate. Nowa struktura product i engineering z pełną odpowiedzialnością za wyniki.
PO
Conversion +208% · Retention +600% · Revenue +320% · Acquisition by BOLD
Jak współpracujemy
Audyt execution risk (VC/PE)
- • Szybka techno-due diligence + plan działań 30/60/90.
- • Czas realizacji: 1–2 tygodnie · Format: remote lub on-site
- • Wynik: 10-point readiness score + mapa ryzyk + plan 30/60/90
Sprint operatorski 3 miesiące
- • Przebudowa sposobu dowożenia bez rozkręcania chaosu.
- • Zaangażowanie: 2–3 dni/tydzień · Format: hybrid
- • Wynik: predictable delivery system + nowy rytm pracy
Fractional CTO/CPO
- • Stałe wsparcie decyzyjne product + tech pod wyniki biznesowe.
- • Zaangażowanie: 1–2 dni/tydzień, min. 3 miesiące · Format: remote-first
- • Wynik: strategia + execution bez pełnoetatowego kosztu
Jak mogę pomóc
Fractional CTO / CPO
Strategia i execution na poziomie C-level — bez pełnoetatowego kosztu.
Czytaj więcejCustom App Development
Web, mobile i desktop — budowane z perspektywy foundera, nie software house'u.
Czytaj więcejAutomatyzacja & AI Agents
Systemy AI redukujące OPEX mierzalnie — nie eksperymenty, produkcja.
Czytaj więcejWdrożenia AI w organizacji
Od strategii AI do działającego systemu. Bez buzzwordów, z wynikami.
Czytaj więcejBudowanie zespołów tech-product
Hiring strategy, role design i scaling — 50+ zespołów za mną.
Czytaj więcejOptymalizacja KPI & Growth
Konwersja, retencja, delivery velocity. Setki eksperymentów, mierzalne wyniki.
Czytaj więcejPublikacje
Playbook · PDF
Execution Risk Playbook: jak w 30 minut ocenić, czy zespół dowiezie
10-punktowa rubrica do oceny ryzyk technologicznych i operacyjnych — używana przy 30+ due diligence.
Artykuł
Fractional CTO/CPO: kiedy działa, a kiedy szkodzi
Kiedy warto angażować fractional C-level, a kiedy to błąd — checklisty i sygnały ostrzegawcze.
Case study
AI do redukcji OPEX: nie zabawki, tylko operacyjna przewaga
Jak wdrożyć AI agents które realnie redukują koszty — case z Mindgram: ~25 FTE OPEX savings.