…и что это говорит о российском бизнесе.

В первой части я писал о том, почему бизнес стал осторожнее тратить деньги и проекты начали зависать на согласованиях. Во второй — какие проекты все-таки получают бюджеты и у каких компаний сейчас есть деньги на развитие.

Теперь посмотрим, сколько из этих денег в итоге доходит до студий и как на рынок разработки влияет ИИ.

До студий доходит лишь часть этих денег

Даже сохранившиеся бюджеты, мягко говоря, не целиком превращаются в заказы продуктовым студиям. Многое уходит на лицензии, безопасность и железо. Многое стараются оставлять инхаус.

У инхауса есть еще и политическое преимущество в реалиях корпораций — внешнего подрядчика банально проще сократить и вычеркнуть из бюджета. А собственная команда воспринимается как сохранение контроля, даже если работает дольше и обходится дороже с учетом всех расходов на нее.

На открытый рынок доходит совсем немного запросов.

Ключевые проекты редко отдают случайной новой команде. Если текущий подрядчик справляется, его обычно сохраняют, так как смена означает передачу контекста, новые ошибки и несколько месяцев только на погружение в проект.

То, что все-таки тендерится, чаще всего идет через закрытые конкурсы и рекомендации. Совсем на открытый рынок обычно выходят проекты без утвержденного бюджета, либо задачи, которые уже несколько раз урезали и пересчитывали, или вообще формальные тендеры для сверки цены.

Короче, само по себе количество входящих и тендеров сейчас плохо показывает реальную ситуацию в продажах. Лидов может быть много. А вот проектов с бюджетом, реальной потребностью и понятной датой старта среди них заметно меньше.

ИИ удешевляет простой сегмент разработки

Лендинги, простых ботов, прототипы кабинетов и небольшие автоматизации теперь могут собирать маркетологи или аналитики клиентов, не сильно отвлекаясь от своих обычных задач.

Цена ошибки здесь невысокая. Результат легко проверить, да и последствия для бизнеса минимальны. В простых задачах нейронки сокращают сроки и вообще саму потребность во внешней команде.

С core-продуктами не все так просто. Платежи, бонусные системы, интеграции, архитектура и нагруженные сервисы — это все уже напрямую связано с реальными деньгами. Цена ошибки здесь совсем другая.

При этом бизнес видит, как ИИ ускоряет аналитику, тестирование и документацию, да и само написание кода, и вполне закономерно ожидает, что теперь задача не должна требовать десять человек и полгода времени. Даже в большой разработке тот же результат теперь нужно выдавать меньшими командами и быстрее.