Bain фиксирует новый виток: от «чат-ботов» рынок переходит к агентам ИИ, которые действуют сами и встраиваются в бизнес-процессы. Под это нужна другая ИТ-архитектура: реальное время для данных и API, единые правила взаимодействия агентов, адаптивная безопасность и контроль затрат. В ближайшие 3–5 лет на фундамент (платформы агентов, протоколы, доступ к данным, наблюдаемость) может уйти 5–10% ИТ-бюджетов; со временем расходы на агентов способны занять до половины всего ИТ-спендинга. Для SaaS это означает смещение к владению данными, лидерству в стандартах и ценообразованию «за результат», а не «за аккаунт».

Практика подтверждает: на «быстрых победах» далеко не уедешь. В продажах ИИ способен удвоить долю времени на прямые контакты с клиентом и дать суммарно свыше 30% роста win rate — но только при чистых данных и переосмысленных процессах, иначе автоматизируется «старое плохое». В разработке ускорение ограничено: кодинг — лишь 25–35% всего цикла, поэтому эффект даёт автоматизация требований, тестов, релизов и поддержки, плюс перенос выгод во «время рынка». Параллельно лидеры чистят и объединяют данные (часто удаляя до 80% «мусора») и закрепляют C-level-спонсорство.

Горизонты технологий трезвые. Квантовым вычислениям ещё рано вытеснять классические задачи ИИ: рынок к 2035 — $5–15 млрд при потенциальной «крыше» в $100–250 млрд; сегодня важнее защититься — 73% ИБ-руководителей видят «квантовый» риск в ближайшие 5 лет, но у планов лишь 9%. Гуманоидные роботы получают $2.5 млрд инвестиций (2024), но пока работают под присмотром и прежде всего в закрытых средах — склады, цеха, «закрытый» ретейл. Ещё один жёсткий предел — энергия и инфраструктура: мировой спрос на вычисления для ИИ может достичь 200 ГВт к 2030-му (100 ГВт — в США); только на дата-центры потребуется около $500 млрд в год, причём даже при реинвестировании экономии останется ~$800 млрд разрыва. Решение — алгоритмическая эффективность и новые чипы, но и они потребуют крупного наращивания мощностей.

Что делать сейчас. Действовать быстро, перестраивая процессы (а не «подкрашивая» старые), чистить и соединять данные, строить минимально достаточный фундамент для агентов и не гнаться за «идеалом». Для SaaS — уходить к продакт-метрикам и оплате за результат. Стартапам и инвесторам — меньше ставки на «общий» SaaS, больше на внедрение ИИ в продукты, нишевую специализацию и сценарии, где ИИ реально вытесняет конкурентов.

bain_report_technology_report_2025 Скачать