Снова обеденный перерыв, снова иду в бассейн. Надо же к лету держать себя в форме. По пути решил поговорить про тему, которая у всех на слуху - искусственный интеллект. Только зайдём сегодня не с самого очевидного угла.
Когда инвесторы думают про ИИ, первая мысль обычно такая: где бы купить компанию, которая напрямую этим занимается? Условно, свой российский аналог американских технологических гигантов. Там всё понятно: огромные бюджеты, дата-центры, разработки, инфраструктура, продукты, которыми пользуется весь мир.
А у нас возникает закономерный вопрос: что делать российскому инвестору?
Да, есть Яндекс. Есть ещё несколько компаний, которые пытаются развивать решения на базе ИИ, в том числе для корпоративного сектора. Но если смотреть честно, чистых публичных историй, заточенных только под искусственный интеллект, на российском рынке почти нет.
И вот здесь, как мне кажется, начинается самое интересное.
Вместо того чтобы искать компании, которые создают ИИ, гораздо полезнее иногда посмотреть на компании, которые будут зарабатывать на его внедрении.
То есть не на тех, кто строит лопаты во время золотой лихорадки, а на тех, кто с их помощью начинает работать быстрее, дешевле и прибыльнее.
И вот этот подход мне сейчас кажется подходящим для российских инвесторов.
Если посмотреть на мировые исследования, я когда-то изучал материалы и от McKinsey & Company, и от PwC, максимальный эффект ИИ часто проявляется не там, где его создают, а там, где можно резко сократить издержки. Какие отрасли выигрывают сильнее всего?
Первая: IT и разработка.
Логично. Код, тестирование, проверка ошибок, работа с документацией, повторяющиеся процессы, всё это ИИ делает быстро и без усталости.
Но здесь есть важная оговорка. Не все IT-компании одинаково интересны. Простые разработчики типового софта могут столкнуться с тем, что часть их услуг клиенты начнут закрывать сами.
А вот направления вроде кибербезопасности выглядят куда интереснее. Компании не захотят экономить на защите данных и брать такие риски на себя. Поэтому сегмент cyber security, на мой взгляд, выглядит перспективнее, чем обычные сервисные разработчики.
Вторая отрасль: банки, страхование, финтех.
Здесь потенциал просто огромный.
Банки постоянно занимаются оценкой клиентов, анализом кредитоспособности, скорингом, обработкой документов, историей платежей, проверкой рисков.
ИИ для таких задач подходит почти идеально:
- анализирует большие массивы данных;
- ищет закономерности;
- помогает оценивать риски;
- ускоряет принятие решений.
То же самое касается страховщиков.
На российском рынке таких историй достаточно много, и именно там я вижу большой потенциал роста эффективности в ближайшие годы. Не обязательно выручка сразу взлетит, но маржинальность со временем может заметно улучшиться.
Правда, нужно понимать: внедрение сначала требует инвестиций. Сначала расходы, потом эффект.
Третья отрасль: консалтинг, аудит, юриспруденция.
Тут у меня вообще личный опыт и свой взгляд, потому что когда-то я сам работал в этой среде (в МСФО консалтинге PwC).
И честно скажу: если где-то ИИ реально способен сократить себестоимость, так это здесь.
Почему?
Потому что здесь много:
- дорогого человеческого труда ("белые воротнички";
- повторяющихся аналитических задач;
- работы с документами;
- исследований в сети интернет;
- подготовки презентаций (powerpoint);
- проверки данных.
То, на что раньше уходили часы или дни команды аналитиков, сегодня можно подготовить за считанные минуты.
Я недавно ради интереса загрузил эксель-таблицу с портфельным анализом в один ИИ-сервис. Он не просто красиво оформил данные, а сам структурировал их, разбил по видам ценных бумаг (акции/облигации), по секторам экономики, сделал визуализацию и подготовил презентацию для клиента.
Ещё несколько лет назад под такую задачу подключали консультанта, иногда дизайнера презентаций.
Это не значит, что люди исчезнут. Но молодых специалистов, скорее всего, будут брать меньше, потому что часть начальной работы уже делает машина.
И вот здесь, кстати, я бы серьёзно задумался тем, у кого дети выбирают профессию. Многие классические офисные специальности, в прошлом хорошо оплачиваемые, в ближайшие годы могут сильно утратить свой блеск.
Главная мысль (если желаете, смотрите в видеоформате) простая: Если хотите инвестировать в ИИ, не обязательно искать очередную модную технологическую историю. Иногда самые интересные идеи находятся в старых, скучных секторах, которые просто научатся работать эффективнее.
Именно там может быть настоящий рост прибыли. Не за счёт хайпа, а за счёт банального сокращения расходов. А рынок рано или поздно начинает ценить именно прибыль.
PS: а почему автора зовут "ИнвестРокер" ???
Да потому что он не только инвестирует, но и поёт под гитару: https://band.link/investrocker_alex