$200 за час вашего опыта. Потом AI сделает это бесплатно
Представьте: вы 20 лет работали в Goldman Sachs. Знаете каждый трюк с деривативами, каждую лазейку в регуляторных требованиях, каждый способ ускорить сделку на 0.3 секунды. Теперь вам платят $200 в час, чтобы вы объяснили все это компьютеру. Который потом займет ваше место.
Это не антиутопия. Это бизнес-модель Mercor.
В 2025 году оценка Mercor превысила $10 миллиардов. Платформа собрала более 5000 экспертов из банков, юриспруденции, медицины и инженерии, которые обучают AI-агентов своим навыкам.
Как работает конвейер по производству цифровых коллег
Типичный сценарий выглядит так:
- Бывший трейдер с Уолл-стрит получает задание от AI-лаборатории
- Ему показывают прототип AI-агента для анализа рыночных рисков
- Эксперт несколько недель работает с агентом, исправляет его ошибки, добавляет нюансы
- Агент проходит тестирование на реальных исторических данных
- Через 2-3 месяца банк покупает обученного агента за $50 000
- Агент заменяет 3-4 аналитиков начального уровня
Ирония? Те самые аналитики начального уровня через 10-15 лет могли бы стать экспертами уровня этого трейдера. Теперь эта карьерная лестница просто исчезает.
"Мы не создаем безработицу. Мы создаем эффективность"
Основатели Mercor - выходцы из Google AI и McKinsey - не видят в этом проблемы. В интервью TechCrunch они заявили: "Знания должны быть демократизированы. Если лучший в мире специалист по слияниям и поглощениям доступен только крупнейшим банкам, это несправедливо. Теперь его экспертиза будет в каждом AI-агенте".
Но есть нюанс. Один эксперт может обучить 100 AI-агентов. Каждый агент заменяет 3-5 человек. Математика простая.
Техническая кухня: как "заливают" экспертизу в модели
Процесс выглядит не так, как вы могли подумать. Это не просто интервью с экспертом и запись в базу знаний.
Эксперты работают через специальный интерфейс, где они:
- Решают реальные задачи (например, оценивают кредитный риск компании)
- AI-агент пытается повторить их решение
- Эксперт исправляет ошибки, объясняет логику
- Система запоминает паттерны мышления, а не только ответы
Ключевая технология - продвинутые методы обучения AI-агентов, которые выходят далеко за рамки обычного финтюна или RAG.
| Экспертиза | Стоимость часа | Время обучения агента | Кого заменяет агент |
|---|---|---|---|
| Финансовый анализ M&A | $180-220 | 80-120 часов | 3-4 аналитика + 1 вице-президент |
| Юридический Due Diligence | $150-190 | 100-150 часов | 2 юриста + 1 партнер |
| Медицинская диагностика (узкая специализация) | $200-250 | 200+ часов | 1 врач + 2 ассистента |
Почему эксперты соглашаются? (И почему это плохо для всех остальных)
Ответ прост: деньги. $200 в час - это $400 000 в год при полной занятости. Больше, чем получает 95% этих экспертов на обычной работе.
Но есть и психологический аспект. Многие из них уже видят, что их отрасль меняется. Как сказал один бывший инвестиционный банкир: "Лучше получать $200 сейчас, чем через год оказаться ненужным бесплатно".
Проблема в масштабе. Один эксперт может обучить агента, который заменит десятки людей. И эти люди никогда не станут экспертами, потому что у них не будет карьерного пути.
Эксперты Mercor подписывают NDA, запрещающий им обучать агентов у конкурентов в течение 3 лет. Их знания становятся интеллектуальной собственностью платформы.
Что будет, когда закончатся эксперты?
Вот интересный вопрос. Mercor работает как шахта: выкапывает экспертизу, перерабатывает в AI, продает. Но экспертиза - не бесконечный ресурс.
Если AI заменяет начинающих специалистов, откуда возьмутся новые эксперты через 10 лет? Кто будет учить AI в 2035 году?
Основатели Mercor считают, что это не их проблема. "Будут новые формы экспертизы, - говорят они. - AI создаст спрос на специалистов по работе с AI".
Но это звучит как "шахтеры станут учителями по горному делу, когда закончатся шахты". Не очень убедительно.
Кейс: как банк HSBC сэкономил $4 млн за 6 месяцев
Вот конкретный пример из практики. HSBC использовал Mercor для создания AI-агента по комплаенсу.
Бывший регулятор из Fed (Федеральной резервной системы США) за 90 часов работы ($18 000) обучил агента проверять транзакции на соответствие AML (противодействие отмыванию денег).
Агент заменил команду из 5 джуниор-аналитиков (общая зарплата - $650 000 в год). Плюс сократил количество ложных срабатываний на 40%.
Через 6 месяцев банк сообщил об экономии $4 млн. Агент работал 24/7, не болел, не уходил в отпуск.
Теперь этот агент используется в 12 странах. Один эксперт, 90 часов работы - и десятки людей потеряли работу в разных офисах по всему миру.
Будущее: когда AI начнет обучать AI
Самый интересный (и пугающий) сценарий: что, если AI-агенты начнут обучать друг друга?
Mercor уже экспериментирует с этим. Агент, обученный экспертом по M&A, теперь помогает обучать агентов по корпоративным финансам. Экспертиза начинает реплицироваться без людей.
Это меняет всю экономику платформы. Если сегодня эксперту платят $200 в час, то завтра его AI-копия будет работать за $0.0001 за запрос. Как в микроплатежных моделях для AI-агентов.
Что делать, если вы - следующий?
Если вы работаете в области, где есть четкие экспертные знания (финансы, право, медицина, инженерия), стоит задуматься.
Вариантов несколько:
- Стать экспертом на Mercor (пока спрос есть)
- Специализироваться на задачах, которые сложно формализовать (переговоры, креатив, стратегия)
- Научиться работать с AI, а не конкурировать с ним
Как показывает прогноз на 2026 год, замена людей AI-агентами ускоряется. И Mercor - не причина, а симптом.
Платформа просто монетизирует то, что уже происходит: знания становятся цифровыми, экспертиза - товаром, а люди - временными носителями информации.
Ирония в том, что многие эксперты Mercor сами прошли через автоматизацию в банках. Теперь они помогают завершить цикл.
Конец карьеры как линейного пути
Традиционная карьера: стажер -> джуниор -> миддл -> сеньор -> эксперт. Mercor ломает эту модель.
Теперь есть только две роли: эксперт (который обучает AI) и все остальные (которых заменяют AI). Промежуточные ступени исчезают.
Это создает странную экономику: несколько сотен экспертов могут обучать AI, который заменит сотни тысяч специалистов среднего уровня.
И самое интересное: сами эксперты тоже временны. Как только их знания будут извлечены и оцифрованы, их ценность упадет до нуля.
Mercor это понимает. Поэтому они активно инвестируют в новые типы AI-агентов, которые требуют постоянного обновления знаний.
Но это гонка на выживание. Эксперт должен постоянно учиться новому, чтобы оставаться ценным для платформы. Как только он остановится - его заменят более свежим экспертом.
Круг замыкается. Те, кто сегодня получает $200 в час за обучение AI, завтра могут оказаться такими же заменяемыми, как те, кого они сегодня делают ненужными.
Мораль? В мире, где знания становятся товаром, единственная постоянная ценность - способность создавать новые знания. Быстрее, чем AI успеет их скопировать.
Или, как сказал один эксперт Mercor в приватной беседе: "Я знаю, что копаю себе могилу. Но $200 в час - хорошая оплата за копание".
