Об авторе: Ирина Сокольская, генеральный директор IT_ONE.
Сегмент заказной разработки программного обеспечения (ПО) в России оценивается в 200–300 млрд руб. (это примерно четверть российского рынка IT услуг, объем которого по прогнозам экспертов за 2025 год должен был составить почти 1 трлн). Дизраптором всего IT-рынка — технологией, кардинально меняющей отрасль, — стал искусственный интеллект (ИИ).
Вместо или вместе?
В 2025 году ИИ стал одним из основных инструментов разработчиков, в 2026 году он становится их базовой инфраструктурой. Исследование IT_ONE показало, что в прошлом году 62% IT-специалистов уже использовали инструменты искусственного интеллекта, это в два раза больше, чем годом ранее. К 2028 году, по нашим прогнозам, их доля увеличится до 98%.
ИИ ускоряет разработку, но потенциал его влияния на весь процесс создания IT-продуктов далеко не исчерпан. Объем кода на одного разработчика растет, а время на рутинные операции сокращается. На этом этапе ИИ увеличивает локальную производительность, но не меняет базовую структуру процесса.
Следующий сдвиг в применении ИИ в разработке — это переход от отдельных инструментов к мультиагентным системам. ИИ‑агенты начнут координировать потоки задач, отслеживать зависимости и управлять контекстом между участниками команды. В этом сценарии ИИ — не только помощник разработчика, а один из участников процесса, который двигает задачи вперед и уменьшает время простоя между этапами. Ускорение может быть уже не линейным, а кратным.
Трансформация процесса меняет роль разработчика. Вместо того чтобы полностью контролировать весь цикл написания кода, он становится архитектором и координатором ИИ‑агентов. Он должен уметь правильно формулировать задачи, настраивать контекст, интерпретировать результаты генерации и фиксировать архитектурные ограничения. Специалисты не просто используют модели — они управляют рисками и контролируют, чтобы автоматизация не превратилась в хаос. Таким образом, ИИ не заменяет людей, а меняет экономику разработки: часть задач уходит в автоматизацию, а люди переходят на более сложные и стратегические уровни.
Из поставщиков кода — в центры компетенций
Конечным продуктом IT-компаний, работающих на рынке заказной разработки, традиционно является код. Если точнее — решение бизнес-задачи с его помощью. Но такая бизнес-модель теряет актуальность. Ценность кода, за который компании готовы платить, снижается: ИИ пишет шаблонные решения быстрее начинающего специалиста — и возможности технологий будут только расти. Внешним командам разработки нужно предлагать рынку другую ценность — и это их экспертность в области искусственного интеллекта.
С одной стороны, разработчики должны сами активно использовать ИИ-инструменты в повседневной работе: это ускоряет написание кода и позволяет быстрее выводить продукт на рынок. С другой стороны, от них требуется гораздо больше — умение создавать решения на основе ИИ или с интеграцией ИИ-моделей. Для этого нужно следить за развитием технологий, знать преимущества и ограничения имеющихся на рынке моделей, уметь выбрать наиболее эффективный для решения конкретной бизнес-задачи вариант.
Собрать команду разработчиков, способную превратить ИИ в преимущество, не так просто. И еще сложнее постоянно апгрейдить навыки работы команды со стремительно развивающимися ИИ-технологиями, отказываясь от устаревающих практик в пользу самых продвинутых. И именно это IT-компании готовы предложить бизнесу.
Какие компетенции IT-специалистов становятся востребованнее
Главным продуктом на рынке заказной разработки становятся компетенции IT-специалистов — не просто сформированная под задачу команда или выделенный центр разработки, а способность быстро обучать и адаптировать людей.
Для этого, во-первых, важно правильно подбирать специалистов. На первый план выходит не набор технических навыков, а готовность постоянно исследовать и экспериментировать. Самые ценные специалисты — это те, кто стремится тестировать новые модели, анализировать их поведение и делиться обратной связью. Такие люди легче проходят программы дообучения, быстрее адаптируются к изменениям и становятся основным капиталом компании.
Во-вторых, необходимо постоянно обучать и дообучать команды. Разворачивать программы развития, которые превращают компетенции в управляемый продукт. Формировать учебные треки под разные уровни экспертности. Запускать ИИ-лаборатории, чтобы регулярно анализировать новые модели, тестировать их на реальных проектах и выстраивать сценарии применения. Компетенции быстро устаревают: тех, кто год назад активно учился промпт-инжинирингу, уже сегодня нужно дообучать: появились новые возможности технологий, мультиагентные платформы и тонкости интеграции с существующими системами.
В-третьих, важно измерять эффективность обучения. Появляются четкие метрики обучаемости: сколько времени занимает адаптация специалиста под новую модель, как быстро он начинает генерировать полезный бизнес-эффект, сколько проектов успешно завершено с применением новых навыков.
Таким образом, IT-компания управляет портфелем навыков, отслеживает изменения на рынке ИИ и обеспечивает плавную миграцию команды с одного инструмента на другой. Все это превращается в часть ценового предложения: заказчик платит не за часы разработчика, а за доступ к системе живых, актуальных и адаптивных компетенций. Наиболее востребованным продуктом IT‑компаний станут не системы и решения, а команды людей, которые умеют быстро переучиваться, эффективно использовать и внедрять ИИ‑агентов, управлять связкой «человек + модель».
➤ Подписывайтесь на телеграм-канал «РБК Трендов» — будьте в курсе последних тенденций в науке, бизнесе, обществе и технологиях.