Bemake, уважаемый!

Давай без иллюзий. Никто не спорит, что по бухгалтерии операционный поток в порядке и бьется с прибылью в 6 млрд рублей. Но Вы смотрите на отчет как счетовод, а мы — как инвесторы, которым нужна реальная доходность. После того как компания вливает почти 2,9 млрд в разработку кода и еще 1,34 млрд в покупку оборудования, в кассе остается всего 1,27 млрд реального кэша (FCF). А на обещанные дивиденды нужно около 3,1 млрд. Математика простая: чтобы расплатиться с акционерами, Астре придется лезть в долги и брать кредиты под текущие конские ставки. 

Плюс ко всему, 10,2 млрд годовой выручки тупо висят в долгах покупателей — по факту компания бесплатно кредитует заказчиков. Зато для выдачи 1,33 млрд долгосрочных займов структурам мажоритарных владельцев живые деньги нашлись. Бумажная прибыль легально оседает в балансе как нематериальные активы, но дивиденды этим кодом ты не заплатишь. Когда безрисковые государственные ОФЗ дают 14,5–15% годовых, молиться на OCF при пустой кассе — это самообман. Поэтому смотреть надо исключительно на FCF.

Оценка воздействия искусственного интеллекта

Каждая профессия оценивается по единой шкале влияния ИИ от 0 до 10 баллов в зависимости от того, насколько сильно ИИ изменит эту профессию. При оценке учитывается как прямая автоматизация (ИИ выполняет работу), так и косвенные эффекты (ИИ повышает производительность труда, и потребность в работниках снижается).

Ключевой показатель — является ли продукт работы по своей сути цифровым. Если работу можно выполнять полностью из домашнего офиса за компьютером, то вероятность использования ИИ в этой сфере высока. И наоборот, работа, требующая физического присутствия, ручного труда или взаимодействия с людьми в режиме реального времени, имеет естественные ограничения.

Примеры калибровки из набора данных:

Оценка	Значение	Примеры
0-1	Минимальный	Кровельщики, уборщики, строители
2-3	Низкий	Электрики, сантехники, младшие медсестры, пожарные
4-5	Умеренный	Дипломированные медсестры, работники розничной торговли, врачи
6-7	Высокий	Учителя, менеджеры, бухгалтеры, инженеры
8-9	Очень высокий	Разработчики программного обеспечения, помощники юристов, аналитики данных, редакторы
10	Максимальный	Медицинские специалисты — транскрипционисты