Блог Wagecore
Читайте практические разборы стоимости работы ИИ, рыночных зарплат, автоматизации отдельных задач и допущений в оценках должностей.
Статьи
Каждая статья разбирает конкретное решение, данные в его основе, а также допущения и ограничения, которые стоит проверить.
Сравнение · Финансовый аналитик · Бухгалтер · Разбор должности
Две финансовые роли, которые привычно считают одним взаимозаменяемым блоком. Сравнение по ячейкам сразу по всем четырём классам замещения — с доверительными интервалами, полной стоимостью человека и тем, что это расхождение делает с инвестиционной оценкой.
Разбор должности · customer support · investment view
Заявление Klarna о 700 замещённых агентах, рост до 853 и разворот 2025 года с наймом людей обратно обычно читают как триумф или провал. Прочитанные как инструмент, они чётко раскладываются на четыре класса замещения — Полное, Контролируемое, Аугментацию и Незамещаемый остаток — у каждого свой ценовой диапазон, а не точечная оценка.
Разбор должности · product design
Генерация визуальных ассетов — единственная ячейка Replaceable с capability 85 во всей роли. Вайрфреймы и хендофф — AI-augmented; пользовательские исследования и ревью со стейкхолдерами — Human-critical. Вытесненные 10% реальны, а оставшиеся 90% только набирают вес.
Разбор должности · data engineering
Шесть задач: SQL, ETL, проектирование схем, отладка, архитектура инфраструктуры и защита решений перед стейкхолдерами. Ни одной ячейки Replaceable. Экономическая граница проходит по усилению, а не замещению — и структура роли объясняет почему.
Разбор должности · machine learning
ML-инженеры строят системы, которые автоматизируют чужую работу. Вопрос о рекурсии реален, но по большей части неправильный. Настоящая картина экспозиции интереснее — а операционная строка расходов на AI для задач ML-инжиниринга уникально высока.
Разбор должности · product management
Работа продакт-менеджера раскладывается на синтез исследований, письмо, приоритизацию, коммуникацию со стейкхолдерами, ведение роадмапа и стратегию. Часть из этого AI делает хорошо. Две задачи — Human-critical, и не по той причине, которую предполагает большинство хайповых тейков про «PM против AI».
Разбор должности · software engineering
Разбор по ячейкам: написание production-кода, тесты, документация, код-ревью, проектирование систем, дежурства, менторство. Где на самом деле проходит граница ai-augmented для разработки — и почему ни одна задача роли не переходит порог Replaceable в версии v1.
original research · methodology
Сквозной разбор по разработке ПО, продукту, дизайну, данным, ML, операциям, поддержке, sales engineering, финансам и инженерному менеджменту. Пять выводов — включая тот, который большинство фреймворков «риска ИИ» систематически упускают.
finance · methodology
Три числа — чистая приведённая стоимость (NPV), внутренняя норма доходности (IRR) и срок окупаемости — решают, поедет ли проект замены роли на ИИ. Простое объяснение того, как работает каждое из них, почему снижение стоимости инференса — тот входной параметр, который большинство расчётов пропускает, и разбор на примере с тремя сценариями доли замещения.
case study · AI economics
Внедрение AI в Klarna в феврале 2024-го и разворот в мае 2025-го, с иллюстративной реконструкцией операционной математики. Как выглядит способность без экономической состоятельности, когда нагрузка бимодальна по сложности — и что предсказывает фреймворк о характере провала.
methodology · taxonomy
Единица анализа — не профессии, а задачи. И задачи делятся на четыре экономически разных класса. Каноническая методология Wagecore, математика этого деления и почему большинство ролей — это смесь.
methodology · AI economics
Практический подход к оценке стоимости внедрения ИИ за пределами токенов — контроль, повторные вызовы, цена ошибок, интеграция — и почему инференс за 10 центов часто обходится в доллар.
Исходные данные, допущения о затратах, классы задач, правила определения надёжности и ограничения описаны на странице /methodology.
Укажите свои задачи и часы, чтобы увидеть расчётную стоимость работы ИИ, рыночную зарплату, классы задач и надёжность основных оценок.