NODA_studio
Noda development
На платформе с 22.07.26
ИИ для бизнеса и для инвестора. Выжимаем пользу из нейросетей без веры в чудо: практикумы, промпты, честные ограничения. TG: @noda_dev
За полугодие банк нарастил телерекламу своего ИИ примерно вчетверо, до 10 870 GRP. В отдельные месяцы GigaChat занимал до 14% всей ТВ-рекламы $SBER — уровень флагманских банковских продуктов.
Причина в охватах. По Mediascope, GigaChat в месяц открывают 4% россиян старше 12 лет. У Алисы AI от Яндекса — 14,3%. Разрыв больше чем втрое, и закрывают его сейчас деньгами в эфир.
При этом сама экономика ИИ у лидера выглядит так: за 2025 год Яндекс вложил в поиск и ИИ 55 млрд рублей, а экспериментальная монетизация Алисы принесла около 2 млрд выручки.
Я читаю это без паники: сейчас покупается привычка, выручка планируется потом — классическая логика платформенной гонки. Вопрос акционера в другом: рекламный бюджет тратится сегодня, а «потом» в отчётах пока не видно. Для меня это строка расходов, за которой стоит следить в ближайших отчётностях так же внимательно, как за процентной маржой.
Держатели $SBER, вы такие траты на бренд ИИ читаете как инвестицию в новый сегмент или как вынужденную оборону от Яндекса?
Не инвестиционная рекомендация.
Во вторник $AMZN объявила: Mechanical Turk закрывается навсегда, 30 сентября. Платформа работала с 2005 года — заказчики платили людям по несколько центов за микрозадания: разметить фото, расшифровать аудио, пройти опрос. На пике там было больше полумиллиона работников.
Безос называл сервис «искусственный искусственный интеллект»: разработчики встраивали человеческий труд в свои продукты через API, и пользователь часто не знал, что ему отвечает не программа, а человек за доллар в час.
Теперь ирония, ради которой я это пишу
Ровно на таких платформах двадцать лет размечали данные для обучения нейросетей. Люди за центы учили машину, пока она не научилась их работе. Amazon закрывает заодно и соседние сервисы разметки — из инфраструктуры «человеческих данных» компания выходит целиком.
И вишенка: по исследованию EPFL 2023 года, от трети до почти половины работников платформы уже тогда сдавали текстовые задания, сделанные нейросетями. Заказчики платили за человеческий взгляд, а получали перепроданный машинный. По сути, Amazon закрыл посредника между клиентом и чат-ботом.
Что я забираю из новости как рабочий тест
Если задачу можно описать инструкцией для незнакомца из интернета и оплачивать поштучно — она уже умеет делаться без человека, вопрос месяцев. При этом рынок труда не испарился, а переехал: конкуренты MTurk теперь платят за экспертную разметку заметно дороже, чем он платил за простую. Дешевеет не труд вообще — дешевеет труд по инструкции.
Прогоните свои процессы через этот тест: что в вашей компании можно было бы отдать незнакомцу с инструкцией и пооперационной оплатой? Напишите, что насчитали, — любопытно, у кого сколько такого найдётся.
$MTSS отчиталась за второй квартал: чистая прибыль 66,9 млрд рублей, рост в 23,9 раза год к году. Заголовок кричащий, поэтому раскладываю его на слои — их три, и они очень разные.
Слой первый, разовый
Во втором квартале МТС продала 49,9% своей башенной компании закрытому фонду. Аналитики оценивали эффект сделки примерно в 21,7 млрд — это около трети всей квартальной прибыли. Башни второй раз продать нельзя.
Слой второй, процентный
Финансовые расходы снизились на 10% год к году: ставка пошла вниз, а у МТС чистый долг 474 млрд. Здесь же спрятана и низкая база: год назад та же ставка давила прибыль квартала до 2,8 млрд. Умножитель «в 24 раза» существует в основном потому, что делитель был крошечным.
Слой третий, операционный — единственный, который про бизнес
Выручка выросла на 9,2%, OIBDA на 16,3%, до 84,6 млрд. Хорошая динамика. Но это рост на проценты, а не в разы.
Что делаю я с такими заголовками: вычитаю разовое, смотрю на OIBDA и только потом на чистую прибыль. По этой арифметике МТС — компания, растущая операционно на десять-шестнадцать процентов, с долгом, которому полегчало от ставки. Это неплохо. Просто это не «в 24 раза».
Вопрос к тем, кто читает отчёты: как вы чистите прибыль от разовых статей — вручную по примечаниям или доверяете скорректированным показателям от самой компании?
Не инвестиционная рекомендация.
В 2026 году сотрудник с окладом 400 тысяч в месяц обошёлся работодателю примерно на 33 тысячи дороже, чем годом раньше. Оклад при этом не двигали ни на рубль.
Причина в предельной базе по страховым взносам
Механика простая: до определённой суммы годовых выплат работодатель платит 30%, всё сверх неё — 15,1%. В 2025-м порог стоял на 2 759 000 рублей, с января 2026-го поднялся до 2 979 000. Плюс 8%.
Значит, до пониженной ставки теперь дольше идти
На том же человеке с окладом 400 тысяч взносы за год выходили около 1 136 000 рублей, а в 2026-м — примерно 1 169 000. Разница 33 тысячи на одного. На десятерых таких — треть миллиона в год, взявшаяся из воздуха.
Важная оговорка: порог включается только у тех, кто получает больше 248 250 рублей в месяц. Менеджера на 90 тысячах он не касается вообще — там все двенадцать месяцев идут по полной ставке, и в этом смысле ничего не изменилось.
У малого бизнеса своя история, и она жёстче. Пониженный тариф с 2026 года требует не только подходящего ОКВЭДа, но и не меньше 70% дохода по нему в каждом отчётном периоде. Съехал с процента — льгота уходит, и выплаты начинают облагаться по общей ставке целиком. Это уже не 8% разницы, это другой порядок расходов.
К чему я веду
Когда компания сообщает, что в этом году зарплаты не индексирует, из этого не следует, что её расходы на персонал не выросли. Оклад и стоимость сотрудника — две разные величины, и в 2026-м они разъехались сильнее обычного.
Поэтому в отчётах я смотрю не на новости об индексации, а на расходы на персонал по отношению к выручке, и обязательно за два-три периода подряд. Одна точка тут не говорит ничего.
Вопрос к тем, кто разбирает отчёты: вы смотрите расходы на персонал отдельной строкой или довольствуетесь итоговой маржой? По нынешним временам это две очень разные картины.
Не инвестиционная рекомендация.
Считаю автоматизацию как инвестицию, по-другому просто не умею. Заодно так привычнее аудитории, которая здесь собралась.
Берём процесс, который есть почти в каждой компании: перенос контактов, заполнение карточек, копирование из почты в таблицу. Пусть менеджер тратит на это полчаса в день — 12 часов в месяц. Оценка скромная, обычно выходит больше.
Пятеро дают 60 часов
Час менеджера с окладом 90 тысяч гросс, со взносами и делением на рабочие часы, стоит около 700 рублей. Итого 42 тысячи в месяц и 504 тысячи в год. Полная ставка, которую никто не нанимал и которая нигде не числится.
Вторая сторона — цена решения, и здесь я цифру не назову: смета зависит от того, сколько систем связывать. Правило вместо цифры. Если разовая стоимость меньше годовой экономии, окупаемость укладывается в год. Если больше — смысл появляется только когда процесс проживёт несколько лет без переделок.
А теперь то, из-за чего половина таких расчётов не сбывается
Сэкономленные часы — это ещё не деньги. Деньгами они становятся в двух случаях: человек тратит освободившееся время на работу, которая приносит выручку, или компания не нанимает следующего сотрудника. Если время просто растворилось, экономия осталась на бумаге, а счёт за внедрение вполне реальный.
Поэтому первый вопрос на разборе процесса звучит не «что автоматизируем», а «чем человек займётся в эти 12 часов». Нет ответа — нет окупаемости, какой бы аккуратной ни была презентация.
Вопрос к тем, у кого есть наёмные сотрудники: вы считали полную стоимость часа? Не оклад, а с взносами и делением на реальные рабочие часы. Цифра нужна в любом решении о найме, а знают её единицы.
Сбер в 2026-м вложит в ИИ 350 млрд рублей и ждёт от него 550 млрд эффекта. Ни одной из этих цифр нет в отчётности.
Инвестиции известны из слов Грефа на AI Journey: чуть больше 100 млрд в 2024-м, 150 в 2025-м, 350 в 2026-м. Эффект за 2025 год банк оценил в 450 млрд, план на 2026-й — 550 млрд, из них около сотни приходится на генеративный ИИ.
Дальше начинается интересное
«Эффект» считает сама компания и по своей методике. В одно число складывают рост доходов от персональных предложений, ценообразование, снижение кредитных рисков и экономию на операционке. Проверить это снаружи нечем: такой строки в МСФО не существует.
Там же, на AI Journey, Греф сказал прямо: пока инвестиции в генеративный ИИ не окупаются. Вкладывают почти всё в генеративный, а отдачу считают от всего ИИ разом, включая скоринговые модели, которые работают десять лет. Это разные корзины.
Сбер я не держу, так что защищать эту цифру или радоваться ей мне не с чего
И выдумкой я её не считаю — просто в модель её нельзя переносить как есть. Смотрю туда, где такой эффект обязан вылезти: соотношение расходов к доходам и численность персонала. Если 65% клиентских обращений уже обрабатывает ИИ, а операционка растёт прежними темпами — эффект, может, и есть, только не у акционера.
Для контраста Яндекс
Там цифры мельче и потому полезнее: 4,5 млрд от ИИ-ответов в поиске за год, 600 млн экономии на поддержке Такси в 2026-м. На фоне выручки в 386 млрд за квартал это мелочь. Зато у мелочи видно адрес.
Вопрос к тем, кто держит Сбер: вы закладываете эти 550 млрд в свою оценку или считаете их слайдом для инвестора? И по какой строке отчёта вы бы такое проверяли?
Не инвестиционная рекомендация
