Bain Technology Report 2026.

Дружочки,

октябрь залетел в чат с невероятной стремительностью, а в наши цепкие лапы попал 80-страничный отчет Bain про технологии 2026. Поэтому в субботней рубрике #сережазаваспочитал разбираемся, что же там понаписали глобальные светила.

Вообще, отчет конечно же весь про ИИ, но главный нерв там не “какая модель лучше” и даже не “где ROI” (//хотя нам с пацанами категорически интересно где он//). Следующий этап, по версии Bain, - перестройка экономики и компаний вокруг ИИ: от дата-центров и софта до оргдизайна, разработки и того, за что будут платить клиенты.

Самая большая цифра - $6 трлн. К 2031 году ежегодные расходы на AI-инфраструктуру могут дойти до $1,5 трлн. Чтобы такой объём инвестиций сходился, нужен рынок ИИ примерно на $6 трлн в год. Подписки, реклама и корпоративные эффекты дают пока лишь $1,2–1,8 трлн потенциальной выручки. Остальные ~$4,2 трлн должны прийти из новых рынков: автономного транспорта и промышленности, physical AI и робототехники, новых лекарств, материалов и других продуктов, которых сегодня ещё нет. Одной автоматизацией текущей работы вся эта стройка не окупится.

Для компаний главный термин отчёта - absorption: насколько быстро организация умеет поглощать новые возможности ИИ и превращать их в результат. До 90% компаний всё ещё сидят в режиме отдельных инструментов и узких кейсов. Те, кто пошёл в полноценную перестройку процессов, по данным Bain, получают 10–25% роста EBITDA (//загадочность подобных предсказаний нашу редакцию всегда умиляет//). На каждый доллар технологии у таких трансформаций приходится примерно четыре доллара на людей и процессы. Узкое место уже всё меньше в моделях и всё больше в самой организации.

Отсюда сильный кусок про оргдизайн. Доля инженерных организаций с классической пирамидой за два года упала с 66% до 29%. AI fluency как критерий найма упоминается втрое чаще, чем чистый скилл кодинга. Команды сжимаются до 3–5 человек, роли смешиваются, разработчики забирают тестирование и деплой, продакты - прототипирование и часть кода. При этом 70% компаний всё ещё принимают решения централизованно. Код едет быстрее, а согласования и эскалации остаются прежними. Структуру поменяли, а модель принятия решений - не доехала.

То же происходит внутри SDLC. Разработчики делают примерно на 21% больше задач, но время ревью растёт на 91%, а количество параллельных потоков - на 47%. Бутылочное горлышко переезжает из написания кода в проверку. У лидеров три общих свойства: знания о системе доступны агентам; большая часть проверки качества автоматизирована; сам SDLC рассматривается как продукт с владельцем, родмапом и метриками.

Ещё один важный кусок - про SaaS. Bain оценивает новый рынок agentic AI в США примерно в $100 млрд, причём больше 90% пока никем не занято. Деньги лежат в человеческой работе между системами: собрать данные из разных мест, понять контекст, принять решение, кого-то догнать, что-то эскалировать. Поэтому преимущество смещается от владения system of record к владению контекстом всего воркфлоу, а монетизация - от лицензий на пользователя к оплате за использование и результат.

Отдельный привет заказной разработке (она еще жива), потому что клиент начинает говорить: «Если ваши разработчики теперь с AI делают ту же работу на 30% быстрее, почему я должен продолжать платить за те же 20 человек?» И Bain пишет, что это уже происходит: на продлениях клиенты требуют до 20% повышения эффективности, а новые контракты разыгрываются исходя из предположения, что деливери будет стоить минимум на 30%, иногда на 50% дешевле. Причём сами сервисные компании ещё далеко не всегда умеют такую производительность реально и стабильно обеспечивать.

В итоге, умники считают, что вопрос 2026 года уже не в том, насколько хорош ИИ. Доступ к сильным моделям постепенно становится общим. Разница будет в том, насколько быстро компания умеет переделывать вокруг них процессы, права принятия решений, данные, архитектуру и коммерческую модель.

Всем хороших выходных 🤗