Инвестиционная модель 2026

Покупаем компании с продажами.
Обучаем команды через AI.

Находим бизнесы, где сильные продажи, но команды работают вручную. Получаем контроль. За недели обучаем людей работать с AI — и кратно увеличиваем выработку на человека за 12–18 месяцев.

Как работает

Воспринимайте чат как исследование. Ваши вопросы помогут дополнить базу знаний.

1
Векторное сжатие вашего запроса
2
GPT-4o собирает вводные и уточняет
3
Claude Code пишет отчёт (2–5 мин)

Полноценный помощник — 15 апреля

Сильные продажи +
слабое производство =
идеальный вход

На российском рынке сотни компаний, которые умеют продавать, но тонут в операционном хаосе: ручное планирование, медленное обучение новых сотрудников, знания в головах, а не в системах.

Мы целенаправленно ищем такие бизнесы — банкроты, компании в поиске инвестора или партнёра — при условии, что получаем контроль над операционными изменениями.

Далее применяем модель быстрого обучения через AI: за недели, а не годы, поднимаем квалификацию команды и кратно увеличиваем выработку на человека. Интеллектуальный капитал сегодня — самый мобильный актив: обученный человек с AI-инструментами заменяет 3–5 необученных.

Профиль идеального актива

Отдел продаж Сильный
Команда Работает вручную
Знания и процессы В головах, не в системах
Обучение новых сотрудников Месяцы, а не дни
Выработка на человека Ниже рынка
Маржинальность Ниже рынка
Потенциал AI-обучения команды Высокий

Какие бизнесы автоматизируются первыми

Андрей Карпатый (сооснователь OpenAI) проанализировал 342 профессии в экономике США и оценил каждую по шкале 0–10 на замещаемость AI. Средний балл — 5.3. Мы перевели эту модель с уровня профессий на уровень бизнесов.

Ключевой принцип Карпатого

Если работа целиком живёт на экране (цифровой вход → цифровая обработка → цифровой выход) — AI усиливает её первой. Один обученный человек с AI-инструментами делает работу, которую раньше выполняли 3–5 человек. А переобучение занимает недели, а не годы.

8–10
Максимальное замещение

Медицинские транскрибаторы (10), разработчики ПО (8–9), аналитики данных, юридические помощники, финансовые аналитики, бухгалтеры

4–7
Частичное замещение

Менеджеры проектов, HR-специалисты, дизайнеры, маркетологи, инженеры-проектировщики, операторы ОТК — часть задач автоматизируется, часть остаётся

0–3
Минимальное замещение

Сантехники (0–1), кровельщики, электрики, строители, уборщики, садовники, медсёстры — физическое присутствие незаменимо

Перевод на язык бизнесов: что покупать

Быстрый ROI

Бизнесы с «экранным» ядром

Бухгалтерские фирмы, колл-центры, рекрутинговые агентства, страховые брокеры, юридические бюро. 70–90% работы — цифровая. Обучаем команду работать с AI за 2–4 недели — и один человек закрывает объём пятерых.

Скорость обучения команды
Основной фокус

Компании с большим бэк-офисом

Бизнесы, где 30–50% штата — планировщики, снабженцы, бухгалтерия, аналитики, инженеры. Переобучаем «экранных» сотрудников за недели, каждый начинает работать как мини-отдел. Это наша модель.

Скорость обучения команды
Медленнее, но глубже

Физические бизнесы + AI-усиление

Строительство, логистика, сервис. Физическую работу AI не заменяет, но обучение AI-инструментам ускоряет диспетчеризацию, планирование, документооборот. Эффект 10–20%, но не кратный.

Скорость обучения команды

Как оценить конкретную компанию

Пошаговая методика: берём штатное расписание, мапим на шкалу AI-замещения, считаем экономику.

Получить штатное расписание

Список всех должностей с количеством сотрудников и средней зарплатой. Источники: due diligence, открытые данные (hh.ru, Rusprofile), штатное расписание из торгов.

Присвоить каждой роли балл 0–10

Используем шкалу Карпатого. Оператор станка — 2, бухгалтер — 8, контролёр ОТК — 6, инженер-проектировщик — 5, менеджер по продажам — 4, оператор документооборота — 9.

Рассчитать взвешенный индекс

AI-индекс компании = Σ (балл роли × кол-во людей × средняя зарплата) / общий ФОТ. Чем выше индекс — тем больше потенциал автоматизации в рублях.

Найти кластеры замещения

Ищем группы из 5+ человек на одной роли с баллом ≥ 6. Это «узлы автоматизации» — один AI-агент или система закрывает задачи всей группы.

Оценить экономический эффект

Потенциал роста выработки = ФОТ «обучаемых» ролей × коэффициент усиления (×2–5 в зависимости от балла). Стоимость обучения минимальна — целевой payback < 6 месяцев. Плюс: знания теперь в системах, а не в головах — мобильность интеллектуального капитала растёт.

Пример: производственная компания, 120 человек

Роль Кол-во Балл AI Зарплата, тыс. ₽ Прогноз
Рабочие производства 28 2 65 Физический труд — AI не обучает
Сборщик / комплектовщик 14 2 55 Физический труд — AI не обучает
Контролёр ОТК 8 6 60 Обучение AI-инструментам → выработка ×2
Планировщик производства 5 7 90 Обучение за 3 нед. → 1 человек = 4
Снабженец / закупки 6 7 80 AI-инструменты закупок → 2 чел. = 6
Бухгалтерия 7 8 75 Быстрое обучение → 2 чел. = 7
Инженер-проектировщик 4 5 110 AI-ассистент → производительность ×2–3
Менеджер по продажам 8 4 70 AI-обучение CRM, но ядро — коммуникация
Документооборот / секретариат 4 9 50 Полная AI-автоматизация за 2 нед.
Прочие (директор, HR, IT, склад) 36 3 70 Точечное AI-обучение
Итого: AI-индекс компании 4.1 ФОТ: 8.3М ₽/мес Экономия: ~2.1М ₽/мес
Годовая экономия на ФОТ ~25М ₽
Стоимость AI-обучения команды 3–5М ₽
Payback обучения 2–3 месяца
+ знания остаются в системах, а не в головах мобильность капитала

От поиска актива до кратного роста

Четыре фазы, 12–18 месяцев до результата
01

Скоринг и отбор

Находим компании через базы банкротств, Fedresurs, бизнес-площадки. Прогоняем по нашей методике — оцениваем, насколько быстро можно обучить команду и поднять выработку на человека.

02

Сделка и контроль

Получаем контрольную долю или операционный контроль: покупка из банкротства, вход в капитал, management buyout. Ключевое условие — право менять процессы.

03

AI-обучение команды

Обучаем сотрудников работать с AI-инструментами в порядке ROI: сначала — бэк-офис, планирование, документооборот. Потом — продажи, аналитика, управление знаниями. Один человек начинает работать за троих.

04

Масштаб и выход

Масштабируем модель на следующие активы. Выход через 3–5 лет: продажа стратегу, IPO или дивидендная модель.

Как мы оцениваем потенциал AI-обучения команды

Четыре критерия, которые показывают, насколько быстро AI-обучение даст кратный рост выработки — ещё до due diligence.
👥

K1: Доля ФОТ в себестоимости

Чем больше стоимость создаётся людьми, а не станками — тем выше рычаг от AI-обучения. Ищем бизнесы, где доля ФОТ в себестоимости > 40% — значит, есть команда, которую можно быстро обучить работать кратно эффективнее.

Целевой ФОТ / Себестоимость > 40%
🔄

K2: Плотность типовых ролей

Много сотрудников с одинаковой должностью = типовой процесс. Один AI-тренинг поднимает всю группу сразу: обучаешь одну программу — масштабируешь на 10–50 человек за дни.

Сигнал ≥ 10 человек на одной роли
🧠

K3: Доля «экранной» работы

Чем больше сотрудников работают за компьютером (планирование, учёт, документы, коммуникация), тем быстрее AI-обучение даёт результат. Ищем компании, где ≥ 30% штата — «экранные» роли по шкале Карпатого.

Порог «Экранные» роли ≥ 30% штата
🚀

K4: Мобильность интеллектуального капитала

Знания в головах сотрудников, а не в системах — это риск и одновременно возможность. AI переводит экспертизу в переиспользуемые инструменты: обученный человек уходит — знания остаются. Новый сотрудник выходит на уровень за дни, а не за месяцы.

Маркер Онбординг нового сотрудника > 3 мес

Пример скоринга: производство пластиковых изделий, Подмосковье

Критерий Факт Балл
K1: ФОТ / Себестоимость 52% — основная стоимость в людях
9
K2: Типовые роли 12 менеджеров, 8 операторов ОТК, 7 бухгалтеров
10
K3: Доля «экранной» работы 42% штата — планирование, учёт, документы
8
K4: Мобильность знаний Онбординг 4–6 мес., знания в головах
9
Итоговый скоринг Высокий потенциал
36

Где искать первые сделки

Бизнесы, где основная стоимость — в людях, а не в оборудовании
📊

Бухгалтерия и финансовый учёт

Большие отделы на типовых операциях: проводки, отчётность, сверки. AI-обучение за 2–3 недели — один бухгалтер закрывает объём, который раньше делали четверо.

📞

Колл-центры и поддержка

Десятки операторов на одинаковых скриптах. Обучаем работать с AI-ассистентами — скорость обработки ×3, качество ответов растёт, текучка падает.

🏢

Компании с большим бэк-офисом

Планировщики, снабженцы, документоведы, HR — группы по 5–15 человек на типовой роли. Одно AI-обучение поднимает выработку всей группы за дни.

🔍

Рекрутинг и HR-агентства

Скрининг резюме, коммуникация с кандидатами, подготовка описаний — всё «экранное». Обученный рекрутер с AI обрабатывает ×5 воронок одновременно.

⚖️

Юридические и консалтинговые бюро

Высокие зарплаты, но 60–70% времени — работа с документами и аналитика. AI-обучение команды сразу бьёт по самой дорогой строке — ФОТ.

🏗️

Проектные и инжиниринговые компании

Инженеры, сметчики, проектировщики — «экранные» роли с длинным онбордингом (6+ мес). AI сжимает время выхода на уровень до недель. Знания перестают уходить с людьми.

Готовы обсудить?

Мы ищем партнёров: соинвесторов, владельцев активов и операционных директоров

Свяжитесь с нами

Напишите нам — расскажите о вашем бизнесе или идее сотрудничества. Ответим в течение суток.

dealidea@aiqarus.ru
Открыть почтовый клиент