Какие IT-тренды будут в фокусе российского бизнеса в 2027 году

К середине 2026 г. темпы роста инвестиций в отечественные IT-решения составили 131,5%, а 51,1% российских предприятий из ключевых отраслей экономики перешли на базовое и прикладное ПО отечественной разработки, сообщается на сайте Минцифры. По информации ведомства, индекс зрелости рынка данных в России достиг 28,4% при плане в 15,7%. Такая динамика во многом связана с государственной поддержкой отрасли. С 2017 по 2024 г. в России был реализован национальный проект «Цифровая экономика», а в 2025 г. ему на смену пришел нацпроект «Экономика данных», рассчитанный до 2030 г.

Российский бизнес, некоммерческие организации и государственные органы уже много лет проходят через цифровую трансформацию. Современный бизнес-лидер воспринимает технологии как возможность для развития бизнеса, но использовать их нужно взвешенно. Компаниям приходится искать баланс: важно не потратить ресурсы на бесполезные ИТ-решения и не пропустить технологию, которая может изменить рынок.

Главные тренды

Эксперты Высшей школы бизнеса НИУ ВШЭ провели исследование и составили перечень 10 наиболее перспективных отечественных IT-трендов 2027 г., которые повлияют на эффективность и конкурентоспособность организаций. В список вошли:

1. Предметно-специфические языковые модели (DSLM),

2. Мультиагентные системы как новый этап цифровой трансформации,

3. Управление данными как ключевым активом,

4. Университеты и бизнес как совместные центры технологических компетенций,

5. Бизнес-аналитика с использованием ИИ,

6. Демократизация разработки на платформах low-code и no-code,

7. Адаптация и импортозамещение практик управления ИТ,

8. Мобильные роботы и автономные дроны,

9. Упреждающая кибербезопасность,

10. Локализация данных и вычислений.

Самым исследуемым IT-трендом оказались предметно-специфические языковые модели: их изучают 63% компаний. Одна из причин в том, что при использовании больших языковых моделей (LLM) данные часто передаются за пределы компании, что может не соответствовать требованиям регуляторов и внутренним правилам безопасности. DSLM позволяют решить эту проблему: их можно обучать и использовать внутри компании, не передавая данные наружу.

Вторая причина интереса к технологиям DSLM – глубокая отраслевая экспертиза таких моделей. LLM помогают сотрудникам в решении распространенных задач, но не всегда способны ответить на вопрос по узкой теме или помочь в решении сложной отраслевой или профессиональной проблемы. Поэтому компании все чаще склоняются к применению ИИ-сервисов, ориентированных на отраслевую или профессиональную специфику. 21% респондентов уже сегодня заявляют об их использовании.

В ходе исследования DSLM-модели и мультиагентные системы поочередно занимали первое место по числу компаний, которые изучают возможности их применения. В итоге мультиагентные системы, где несколько ИИ-агентов взаимодействуют друг с другом для решения сложной задачи, оказались на втором месте (59,2%). Мультиагентная система способна согласовывать действия ИИ-агентов, собирать и агрегировать данные из разных источников, оценивать альтернативы и в автономном режиме выполнять бизнес-процессы.

Комплексные мультиагентные системы пока дорого разрабатывать и непросто внедрять. Но 22,3% респондентов сообщили, что их компании уже успешно внедрили «простые» мультиагентные системы, которые обеспечивают совместную работу нескольких ИИ-агентов в рамках связанных бизнес-процессов.

Самым внедренным (65,3%) оказался тренд на локализацию данных и вычислений. Начало процессам локализации положил 242-ФЗ, принятый в 2014 г. Несколько лет спустя, в 2017 г., был принят 187-ФЗ «О безопасности критической информационной инфраструктуры Российской Федерации». А в 2022 г. из-за возрастающих геополитических рисков и санкционного давления российские предприятия стали массово переносить в национальную юрисдикцию даже те данные и процессы, которые по закону могли бы находиться за пределами страны.

Сегодня этот перенос не закончился – 22,6% компаний только планируют локализацию данных и вычислений. А организации, заявившие о свершившейся локализации, нередко преувеличивают достигнутые результаты. В реальности чаще всего в национальную юрисдикцию уже переведены только наиболее критичные для бизнеса процессы и данные.

Наименее исследуемый тренд 2027 г. – мобильные роботы и автономные дроны: 60,8% компаний сообщили, что не используют эти системы и пока не планируют. Но невысокий интерес не говорит о низком потенциале беспилотников для российского бизнеса – напротив, они могут стать ключевым компонентом логистических цепочек в скором будущем. Некоторые российские IT-гиганты уже сегодня применяют беспилотники в своих сервисах доставки. Автономные средства доставки найдут применение и в областях, далеких от транспорта, но только тогда, когда станут более массовыми и дешевыми, а еще лучше – доступными в виде сервиса по требованию.

Среди наименее интересных для респондентов трендов (из отобранных десяти) оказалась и бизнес-аналитика с использованием ИИ. 41,1% респондентов сообщили, что их компании не применяют такие системы и не имеют планов по их внедрению. Изначально бизнес уделял много внимания ИИ-решениям по бизнес-аналитике, поскольку они предлагали новый способ работы с данными. В отличие от электронных таблиц, SQL-запросов и скриптов на Python, такие решения позволяют анализировать данные с помощью диалогового интерфейса, который уже стал привычным для пользователей ИИ-сервисов. Но с течением времени бизнес-аналитика с ИИ разочаровала многих пользователей. Эти IT-продукты требуют не только навыков работы с ИИ, но и умения точно ставить задачи в области анализа данных.

Проблема усугубляется тем, что эффективность анализа зависит от качества и полноты исходных данных. А с этим у многих компаний возникают проблемы, поэтому вопросы, требующие высокой точности, все равно приходится перепоручать штатным аналитикам. Сейчас предприятия заинтересованы в новом удобном формате взаимодействия с данными, но существующие на рынке решения пока не способны удовлетворить этот спрос.

Самым неоднозначным среди десятки трендов оказалась разработка на платформах low-code и no-code (они позволяют создавать цифровые продукты без кода или с минимальным его использованием). Примерно треть респондентов заявила о внедрении таких IT-решений, еще треть – о том, что у них нет этого в планах. Оставшиеся 35% отметили, что оценивают перспективы внедрения, но пока без конкретных сроков и планов. Технологии, которые призваны упростить разработку, по-прежнему остаются сложными и непонятными для многих конечных пользователей. Использование таких инструментов требует достаточно высокой технической грамотности, умения писать и читать программный код хотя бы на базовом уровне. Поэтому демократизация разработки все еще остается нишевым ИТ-продуктом со множеством ограничений.

Неоднозначен по результатам исследования и IT-тренд «университеты и бизнес как совместные центры технологических компетенций». С одной стороны, эта идея находится на этапе проработки у 43,6% компаний, а респонденты крупных предприятий в 14,6% случаев сообщают о том, что подобные центры уже существуют. С другой стороны, 41,8% компаний не рассматривают возможность создания совместных центров с университетами. Даже крупный бизнес не всегда четко понимает цели и возможные преимущества такого сотрудничества, а малые и средние компании останавливает необходимость финансовых затрат.

Чаще бизнес воспринимает университеты не как потенциальных технологических партнеров, а как источник стажеров и практикантов из числа студентов. Но создание совместных технологических центров может не только поставить подготовку опытных IT-специалистов на поток, но и снизить затраты бизнеса на создание новых продуктов и сервисов за счет совместных проектов. А отечественная наука получает эффективный канал коммерциализации своих разработок.

Еще один интересный вывод, сделанный экспертами ВШБ: впервые за четыре года, в течение которых ведутся исследования ключевых IT-тенденций, область работы с данными начала трансформироваться в ключевой актив предприятия. Скорее всего, тренд сохранится и в последующие годы. Сегодня данные превращаются из сырья, необходимого для выполнения бизнес-процессов, в основу для принятия управленческих решений. Более 37% респондентов считают, что их организации уже смогли в этом продвинуться.

К 2027 г. многим российским организациям удалось обеспечить себя данными с неидеальным, но приемлемым качеством. Теперь на первый план выходит поиск возможностей их применения. Порядка 45,5% российских предприятий ищут прикладные решения, которые позволят превратить данные в уникальный актив, способный стать источником конкурентного преимущества. О полном отсутствии интереса к тренду сообщает всего 16,9% опрошенных.

Сферы применения IT-решений

Компании, которые уже внедрили инструменты управления данными как ключевым активом, активно используют эти технологии в области исследований (41,5%), разработке и инжиниринге (33,9%), клиентском опыте (31,4%) и маркетинге (30,5%). Меньше всего данные как важный ресурс применяют в операционной деятельности (16,9%) и бэк-офисе (18,6%).

Проекты по внедрению DSLM-моделей пока носят точечный характер. Достаточно активно их используют в операционной деятельности (28,8%), в разработке (27,2%) и в исследованиях (25,8%). Аутсайдерами с точки зрения применения предметно-специфических языковых моделей сегодня являются цепи поставок и логистика (13,6%), HR (6,1%) и клиентский опыт (7,6%).

У инструментов low- и no-code существуют две явные области использования – это разработка и инжиниринг (36,6%) и бэк-офис (44,6%). В подавляющем большинстве других сфер, включая логистику, маркетинг, клиентский опыт и HR, эти инструменты сегодня практически не распространены.

Локализация данных и вычислений широко используется в операционной деятельности российских предприятий (51,2%), а также в разработке (45,9%) и бэк-офисе (49,8%). При этом нет области, в которой локализация решений была бы однозначно низкой. Компании последовательно и равномерно переносят свои данные в национальную юрисдикцию, отдавая приоритет наиболее критичным областям.

Мобильные роботы и автономные дроны применяются в первую очередь в цепях поставок и логистике (53,8%). Используются роботы и в операционной деятельности (30,8%), но здесь важен вопрос терминологии. Компании, чей бизнес так или иначе связан с перевозками, часто рассматривают логистику именно как операционную деятельность.

С бизнес-аналитикой с использованием ИИ активнее всего работают в бэк-офисе (42,5%) и в операционной деятельности (43,8%). В исследованиях (16,3%) и инжиниринге (13,8%) такие решения практически не распространены. В целом же они весьма умеренно используются в различных областях деятельности предприятия.

Компании, которые уже активно сотрудничают с университетами, чаще всего делают это в сфере исследований (63%) и в разработке (39,1%). Государство стремится стимулировать сотрудничество отечественных IT-компаний с вузами. В частности, приказ № 270 Минцифры регламентирует порядок поддержки образовательных учреждений со стороны отдельных категорий IT-компаний. Выполнение этих требований необходимо для сохранения налоговых льгот компаниями, которые соответствуют установленным критериям.

Мультиагентные системы на начало 2027 г. остаются одним из самых сложных IT-решений, поэтому во многих областях почти не применяются. Они только начинают проникать в разработку (11,4%), маркетинг (5,7%), HR (7,1%) и клиентский опыт (12,9%). Достаточно активно подобные решения используются в бэк-офисе (27,1%) и в операционной деятельности (17,1%).

Упреждающая кибербезопасность применяется по всему контуру предприятия, особенно в операционной деятельности (43,6%) и документообороте (39,3%). Реже всего такие решения используются в клиентском опыте (16,4%).

Адаптация и импортозамещение практик управления IT превалируют в операционной деятельности (37,1%) и в бэк-офисе (42,7%). Все прочие области тренд затрагивает, скорее, косвенно. Особенно это касается маркетинга (8,1%), HR (7,3%) и клиентского опыта (12,9%).

Планы компаний

Компании, которые только планируют внедрять решения для управления данными как ключевым активом, не отдают приоритета какой-то одной области. Умеренный интерес наблюдается в документообороте (32,2%), в цепях поставок (30,8%) и в операционной деятельности (29,4%). В сфере клиентского опыта такие решения планируют применять всего 11,2% компаний – это объясняется тем, что управление данными как ключевым активом косвенно связано с клиентским опытом.

Предметно-специфические языковые модели компании планируют использовать преимущественно в сфере разработки и инжиниринга (45,7%). Столь высокий показатель объясняется тем, что ИИ-сервисы для генерации программного кода получили большую популярность в 2026 г. Они могут решать достаточно сложные задачи, и это подталкивает российский бизнес к тому, чтобы снизить зависимость от младших IT-специалистов.

Компании, которые сегодня заинтересованы во внедрении low- и no-code решений, собираются их использовать в разработке (31,8%), бэк-офисе (25,5%) и исследованиях (27,3%). Крайне низкий интерес организации проявляют к применению этих инструментов в цепях поставок (13,6%), HR (11,8%) и в клиентском опыте (9,1%).

Планы компаний, которые только собираются заняться локализацией данных и вычислений, не вызывают удивления. В основном они делают фокус на бэк-офисе (39,4%), а внимание к остальным областям деятельности достаточно равномерное. Единственным исключением стала сфера HR (11,3%), которая часто изначально локализована на российских сервисах найма подбора персонала.

Внедрять мобильных роботов и автономные дроны российские компании планируют в логистике (61,9%), в операционной деятельности (38,1%) и в исследованиях (36,1%). В последнем случае речь идет, как правило, об использовании беспилотников с установленными датчиками и камерами для сбора данных, которые позднее станут основой для непосредственного анализа.

Интерес к применению бизнес-аналитики с ИИ в различных областях также достаточно равномерный. Операционная деятельность лидирует с 39% голосов респондентов, ненамного отстают от нее маркетинг (31,4%) и бэк-офис (34,3%).

Мультиагентные системы найдут наибольшее применение в операционной деятельности (38,2%) и в бэк-офисе (40,3%). Компании, которые уже внедрили эти системы, двигались на ощупь – технология только появлялась, и ее бизнес-ценность была максимально непредсказуемой. Сейчас потенциал мультиагентных систем становится все более очевидным. Компании, не спешившие с внедрением, уже поняли, на какой бизнес-эффект могут рассчитывать.

Планы по внедрению российских практик управления IT затрагивают преимущественно бэк-офис (36,3%) и операционную деятельность (35,3%). Разработка (30,4%) и исследования (27,5%) также относятся к числу приоритетных областей, в которых могут использоваться адаптированные практики управления ИТ.

Что тормозит цифровое развитие

Передовые ИТ-решения российские компании внедряют преимущественно с помощью классических инструментов проектного управления – об этом сообщили 45% респондентов. Примерно треть опрошенных отметили, что их организации при реализации IT-проектов ограничиваются простым контролем рисков. И только 23% респондентов говорят, что целенаправленно оценивают инвестиционную привлекательность внедряемых IT-решений.

Ключевой проблемой в 2027 г. вновь будет отсутствие у персонала навыков и знаний, необходимых для внедрения и освоения передовых цифровых решений (36%). Дефицит опытных IT-специалистов и постепенное сокращение затрат на ФОТ вынуждают бизнес ориентироваться на уже имеющиеся кадры, но зачастую их экспертность ограничивается узкой предметной областью. Повышение квалификации помогает частично решить проблему, однако полученные в ходе обучения навыки и знания стремительно устаревают или оказываются нерелевантными для конкретных сотрудников.

На второе место среди главных проблем в 2027 г. вышло управление затратами в условиях неопределенной окупаемости инвестиций (30%, в 2026 г. – 23%). Когда речь идет о внедрении технологий, чью бизнес-ценность нельзя однозначно определить при запуске проекта, классические способы оценки инвестиционной привлекательности часто оказываются несостоятельными.

На третьем месте оказалось отсутствие поддержки со стороны поставщика (26%), хотя еще годом ранее об этой проблеме говорили всего 13% опрошенных. Крупные поставщики столкнулись с острым дефицитом опытных IT-кадров, а по мере роста числа российских клиентов увеличивается нагрузка на имеющихся сотрудников. Разработчики российского ПО и интеграторы пытаются решить проблему за счет ИИ и найма персонала среднего уровня, но этого часто недостаточно. Кстати, недостаток опытных IT-специалистов занимает четвертое место в списке главных проблем внедрения (24% голосов респондентов).

Отношение компаний к риску за последний год практически не изменилось – о низкой толерантности к нему, как и в прошлом году, сообщили 23% респондентов. Yо в 2027 г. эта проблема опустилась с третьей позиции на пятую. В долгосрочной перспективе именно готовность рисковать станет необходимым условием для успеха при внедрении передовых IT-решений.

Значимость проблемы с управлением данными существенно снизилась – и в рейтинге, и по доле голосов респондентов (шестое место и 23% в 2027 г. против второго места и 27% в 2026 г.). Это связано с тем, что решения для обработки и обогащения, отмеченные как тренд в прошлые годы, уже дают бизнесу конкретный и измеримый результат. Впрочем, говорить о полном решении этой проблемы пока рано.

Готовность к наращиванию инвестиций

Из года в год российские компании демонстрируют завидную целеустремленность. Если в какую-то технологию уже вложены силы, время и деньги, то инвестиции туда будут только увеличиваться. В этом нет ничего удивительного: исследуемые технологии редко представляют конкретный продукт, который можно внедрить за год, а потом эксплуатировать много лет, оплачивая только лицензию и техподдержку. Обычно речь идет о многолетних инвестиционных циклах.

Исключением является адаптация и импортозамещение практик управления IT – в их развитие продолжат вкладываться лишь 67% компаний. Внедрение российских стандартов и практик в деятельность организации, как правило, занимает всего один-два года. После этого дальнейшие инвестиции не требуются, а сопутствующие затраты переходят в формат операционных.

Только 73% организаций готовы наращивать инвестиции во внедренные решения по бизнес-аналитике с использованием искусственного интеллекта. Пока встроенные ИИ-инструменты достаточно сложны для многих бизнес-пользователей, особенно для руководителей. Для работы с данными необходимо иметь соответствующие навыки и понимать, какие данные использует предприятие, как они связаны друг с другом.

Схожая ситуация и с решениями по разработке на платформах low- и no-code. ИИ-инструменты, которые постепенно в них внедряются, вызывают интерес у бизнеса, но оптимизм начинает угасать. Внедрение таких решений может привести к тому, что предприятиям придется искать бизнес-экспертов с богатым техническим бэкграундом, которые смогут самостоятельно автоматизировать свою работу.

Больше всего компаний заявили о планах увеличить вложения в автономные дроны (92%) и управление данными как ключевым активом (91%). На практике оба тренда – не просто набор сложных технологий, но еще и многолетний процесс разработки и внедрения. Многие российские предприятия уже идут по этому пути, но не дошли и до середины.

Большая часть организаций (89%) планируют инвестировать и в локализацию данных и вычислений. Ключевые данные часто уже локализованы, а перенос вспомогательных продолжится в ближайшие годы.

Высокая готовность увеличивать инвестиции в предметно-специфические языковые модели (86%) и в мультиагентные системы (87%) отражает стремительное развитие таких технологий. Если компании, которые уже включились в эту гонку, перестанут вкладываться в дальнейшее развитие, то через несколько лет сделанные инвестиции окажутся напрасными.