Прагматичная цифровизация: 5 IT-трендов, которые определят развитие бизнеса в 2026 году

В 2026 году российский IT-рынок продолжит рост и может приблизиться к 4,5 трлн ₽. При этом компании меняют подход к инвестициям: выбирают решения с быстрым и измеримым эффектом. Например, вкладывают в развитие AI-проектов, масштабирование IT-инфраструктуры или создание собственных разработок. 

Чтобы понять, как изменится IT-сфера в ближайшие годы, рассмотрим пять ключевых технологических направлений, которые определят развитие индустрии. Расскажем, чего ждать в 2026 году, и объясним, что это значит для бизнеса.

Искусственный интеллект и машинное обучение: от генерации картинок к AI-агентам

Еще несколько лет назад искусственный интеллект воспринимался многими как инструмент для генерации картинок или написания текстов. Сегодня он становится фундаментом бизнес-процессов и переходит от вспомогательных функций к самостоятельному выполнению сложных задач.

Масштабы использования ИИ впечатляют: согласно исследованию McKinsey Technology Trends Outlook 2025, доля компаний, применяющих ИИ в своей работе, выросла до 78%. В России объем рынка искусственного интеллекта тоже растет стремительно и может достичь 500 млрд ₽ в 2026 году.

Каждый год мы наблюдаем увеличение спроса на высокопроизводительные вычислительные мощности для AI-задач. В ответ на это Selectel стремится предлагать бизнесу не только IaaS-решения, но и готовые преднастроенные платформы для обучения и инференса моделей. Такой подход позволит комплексно закрывать потребности бизнеса, помогая компаниям строить и масштабировать собственные AI-решения и значительно сокращать сроки запуска проектов. 

Одним из направлений развития ИИ в 2026 году станет внедрение AI-агентов. Такие системы анализируют данные, принимают решения и выполняют комплексные задачи без постоянного контроля. Исследование ВШЭ показывает, что 59% российских компаний рассматривают возможности внедрения AI-агентов.

В отличие от обычных чат-ботов или генеративных моделей, AI-агенты работают по принципу «получить задачу — спланировать решение — выполнить». Вот конкретные примеры AI-агентов, которые бизнес может внедрить:

• Аналитические агенты. Автоматически анализируют продажи за месяц, выявляют аномалии и формируют рекомендации для руководства.
• Клиентский сервис. Функционирует как команда специализированных агентов, где один консультирует клиентов, другой оформляет продажи, третий обновляет карточки товаров.
• Агенты прогнозирования спроса. Обрабатывают большие массивы данных и помогают бизнесу принимать обоснованные решения по закупкам и ассортименту.

Несмотря на активное развитие технологий, финансовая эффективность ИИ вызывает вопросы. По данным NANDA, только 5% компаний полностью окупили инвестиции в ИИ. Это связано с тем, что уровень автономности AI-агентов все еще ограничен: системы могут допускать ошибки в реальных сценариях.

Согласно прогнозам Gartner, к 2027 году AI-агенты будут автоматизировать до половины всех бизнес-решений. Компания выделяет несколько основных сфер, среди них — ритейл, логистика, маркетинг и клиентская поддержка.

Кибербезопасность: упреждающая защита и архитектура Zero Trust

По данным Selectel, только за первое полугодие 2025 года было зафиксировано и отражено 61 212 DDoS-атак общей продолжительностью более 9 652 часов. Это почти вдвое больше по сравнению с аналогичным периодом 2024 года, когда было зафиксировано 31 436 атак. 

При этом атакующие изменили стратегию: они смещают фокус с экстремально мощных атак на более частые, продолжительные и распределенные сценарии. Такой подход связан с увеличением размера ботнетов почти до 5 млн устройств на 2025 год.

Сегодня вопросы кибербезопасности — это вопросы устойчивости, а нередко и выживания бизнеса. Представьте: вы только развернули инфраструктуру и запустили цифровой сервис, а уже через несколько минут вас пытаются атаковать, сканируют порты или подбирают пароли. Реагировать на инциденты постфактум уже недостаточно.

Компании больше не могут полагаться на старую модель защиты — построить крепкий периметр и надеяться, что внутри все безопасно. Периметр стал более уязвимым, когда сотрудники массово перешли на удаленку, а корпоративные данные и рабочие процессы распределились между разными платформами и сервисами. 

Основным фактором риска стал единый корпоративный вход — SSO и OAuth. Технология позволяет сотрудникам получать доступ к нескольким системам с помощью одного набора учетных данных. Если злоумышленник проникнет в приватную сеть через уязвимое место, то сможет свободно перемещаться между информационными системами и красть конфиденциальные данные. 

Zero Trust («нулевое доверие») становится все более актуальным для бизнеса любого масштаба. В России, например, спрос на решения Zero Trust вырос на 22% только в первом квартале 2025 года. При этом мировой рынок таких решений оценивается в $38,37 млрд и, по прогнозам, утроится к 2030 году. 

Кроме того, компании переходят от реактивной защиты (реагирование после атаки) к упреждающей. Это не только системы безопасности, которые учатся распознавать аномалии в поведении, но и выбор надежного поставщика IT-инфраструктуры, который обеспечит безопасный фундамент для бизнес-сервисов. Искусственный интеллект анализирует, как работают сотрудники, и моментально замечает странные действия: доступ к файлам в нерабочее время, попытка скопировать сразу тысячи документов, подключение с нового устройства из другой страны. 

Переход к Zero Trust подстегивается целым набором новых угроз, среди которых: 

• Deepfake-атака. Злоумышленники создают поддельные видеозвонки от имени руководителя и требуют срочно перевести деньги или передать доступы. Голос и лицо выглядят настолько реалистично, что даже опытные сотрудники попадаются.
• Использование AI-агентов злоумышленниками. Профессиональные группировки используют AI-агенты на базе больших языковых моделей, которые самостоятельно изучают инфраструктуру, ищут уязвимости и планируют многоэтапные атаки. Один человек с AI-агентом может достичь результата целой команды хакеров.
• Полиморфный malware. Вредоносное ПО постоянно меняет свой код, обходя традиционные антивирусы. Каждая копия вируса выглядит по-разному, и классические методы обнаружения не работают.
• Атаки на AI-модели. Злоумышленники атакуют через уязвимости в обучающих данных, модифицируют системные промпты или эксплуатируют слабости во фреймворках для ИИ.

Построение и развитие системы кибербезопасности должны начинаться с комплексного аудита и оценки рисков. Организации необходимо четко определить, какие активы являются критически важными, где именно хранятся чувствительные данные, кто имеет к ним доступ и, главное, какие угрозы и риски актуальны именно для критических активов. Без понимания текущего состояния защиты выстроить эффективную стратегию просто невозможно.

Чтобы определить текущее состояние защиты, эксперты предлагают исходить из принципа Assume Compromise — строить защиту так, будто атакующий уже проник в сеть, и фокусироваться на быстром обнаружении, изоляции и ликвидации угроз. В эпоху deepfake, AI-агентов и полиморфного вредоносного ПО стратегия Zero Trust перестает быть опцией и становится необходимостью для компаний. 

Low-code/No-code платформы: когда бизнес создает софт без программистов

В 2025 году традиционный подход к разработке столкнулся с дефицитом высококвалифицированных IT-специалистов. Организации были вынуждены ожидать, пока IT-отдел, например, доработает CRM или автоматизирует бизнес-процессы. Чтобы справиться с нарастающим объемом задач, компании начали делегировать часть из них искусственному интеллекту.

• No-code — это конструктор, где приложения собирают из готовых блоков через перетаскивание элементов мышкой. Ни одной строчки кода писать не нужно. Форму заявки, процесс согласования или простой портал может создать менеджер без технического образования. 
• Low-code работает иначе: платформа дает готовые визуальные блоки для 80% задач, но разрешает добавлять свой код (JavaScript, Python), когда нужна сложная логика. Это гибрид, который ускоряет разработку, но не ограничивает возможности профессионалов.

Создавать приложения могут не только программисты, но и те, кто раньше только писал техническое задание. Gartner прогнозирует, что к 2026 году 80% пользователей Low-code инструментов будут «гражданскими разработчиками»: бизнес-аналитиками, менеджерами продуктов, руководителями отделов без формальной IT-подготовки. При этом популярность Low-code/No-code (LCNC) не уменьшит потребность в высококвалифицированных разработчиках.

Рынок LCNC растет взрывными темпами. В 2025 году он достиг $37,39 млрд, а к 2032 году может вырасти до $264,4 млрд. В России похожая ситуация. Около 70% компаний уже внедрили Low-code решения. Почти половина компаний (48%) создает прототипы за несколько недель вместо привычных 6–12 месяцев на классическую разработку, а 57% организаций сократили зависимость от внешних подрядчиков.

Мы в Selectel стараемся оптимизировать разработку и используем готовую библиотеку или компонент, если есть такая возможность. Кроме того, активно внедряем в работу No-code решения именно во внутренних сервисах. Яркий пример — системы управления проектами, в которых без единой строчки кода можно настроить бизнес-процессы. Встроенный автоматор дает полную свободу действий, поэтому нет никакого смысла тратить время на разработку плагинов.

В крупных компаниях LCNC может решать вполне серьезные задачи. RPA-сценарии автоматизируют рутину: система сама проверяет реквизиты в договорах, маршрутизирует документы на согласование, обрабатывает заявки на отпуск. Экономика от внедрения выражается в конкретных цифрах: компании, которые используют LNCN-подход, сокращают общие расходы на IT на 30–45%. 

C развитием ИИ LCNC-решения вышли на новый уровень. Если раньше платформы были ограничены готовыми шаблонами и визуальными блоками, то с помощью ИИ пользователи могут создавать уникальные приложения, которые решают конкретные бизнес-задачи.

У LCNC есть несколько ограничений. Во-первых, с развитием бизнеса такие системы сложно масштабировать. Во-вторых, при разработке без IT-отдела могут возникнуть проблемы с безопасностью и совместимостью систем. В-третьих, при экстремальных нагрузках LCNC-приложения могут уступать оптимизированному коду, поэтому для высоконагруженных систем полностью бескодовое решение неоптимально.

LCNC лучше всего подходит для быстрых внутренних сервисов, тестирования бизнес-гипотез и объединения мелких процессов с минимальными затратами. А для сложных корпоративных платформ с глубокой кастомизацией и высокими нагрузками классическая разработка остается незаменимой.

Облачные технологии и XaaS-модели: гибридность, локализация и цифровой суверенитет

Российский облачный рынок развивается быстрыми темпами. В 2025 году он вырос на 30–35% и достиг около 400 млрд ₽. Рост опережает общемировые показатели. Драйверы: дефицит оборудования, спрос на высокопроизводительные вычисления для ИИ, ужесточение требований к защите данных и нехватка высококвалифицированных IT-кадров.

Сегодня российские компании все больше доверяют облачным технологиям. Тренд подтверждается уверенным ростом рынка облачных услуг: в 2025 году его объем составил более 400 млрд ₽, а к 2030-му достигнет около 1 трлн ₽.
При этом Selectel фиксирует устойчивый тренд на мультиоблачную стратегию. С ее помощью бизнес может гибко распределять нагрузку между разными провайдерами, пользоваться преимуществами каждого и минимизировать зависимость от одного.

Согласно исследованию Gartner, геопатриация данных становится одним из шести ключевых трендов, влияющих на инфраструктуру и операционную деятельность в 2026 году. Это перенос информации в облачные сервисы и ЦОДы под российской юрисдикцией. Бизнес хочет контролировать, где физически лежат данные, кто имеет к ним доступ и по каким законам работает провайдер. Только с появлением законодательных требований и отраслевых стандартов у компаний появилась возможность перенести часть своих сервисов в облако. 

Наряду со стремлением к контролю и изоляции развивается и противоположный, более гибкий подход — модель XaaS (Everything-as-a-Service, «все как услуга»). В ее рамках компания не покупает оборудование и ПО, а берет все в аренду: инфраструктуру, платформу для разработки, готовые приложения. По оценкам аудиторской компании «ТеДо», рынок XaaS в России к концу 2024 года составил до 300 млрд ₽, а в 2026 году может достичь 480–500 млрд ₽.

XaaS формирует основу для быстрого внедрения ИИ, аналитики и автоматизации. Особенно актуально это для малого и среднего бизнеса: не все могут позволить себе дорогие серверы для обучения нейросетей, поэтому они выбирают аренду облака с GPU. Запросы компаний на GPU-инфраструктуру удвоились, особенно в ритейле, финансах и промышленности.

Наряду с моделью XaaS развивается и дополняющий подход — edge computing. В отличие от централизованной модели «все как услуга», он подразумевает обработку данных «на границе сети», ближе к их источнику и пользователю. Оба подхода могут эффективно сосуществовать в рамках одной IT-стратегии компании: гибкая подписка на облачные сервисы для основных бизнес-процессов и периферийные вычисления там, где скорость реакции измеряется миллисекундами. 

Интеграция и обработка данных: от разрозненных источников к единому контуру аналитики

Раньше компании запускали Big Data как эксперимент. Сейчас это вопрос выживания. Когда данные приходят из CRM, облачных систем, IoT-датчиков, соцсетей и сервисов партнеров, способность их объединить и привести к единому формату становится критически важной. По данным ВШЭ, 61% российских компаний уже внедрили решения для интеграции данных, еще 26% планируют использовать. Это больше не тренд — это базовое требование для роста.

Интеграция данных — это когда собирают информацию из десятков разных мест в одну систему. Например, данные о покупках клиента из CRM соединяются с историей его обращений в поддержку, с геолокацией со смартфона и с активностью в соцсетях. Обогащение данных — следующий шаг. Это когда к базовым сведениям добавляется контекст. К покупке клиента привязывается информация о том, какие товары он смотрел до этого, какая была погода в его городе и какие акции у конкурентов.

В ритейле аналитика Big Data повышает средний чек на 5–15% за счет точной персонализации предложений. Модели искусственного интеллекта для прогнозирования спроса работают только на полных и обогащенных данных, иначе они дают ошибочные прогнозы. А быстрая реакция на изменения рынка возможна, только когда у вас единый контур аналитики, а не 15 разрозненных отчетов из разных систем.

В эпоху данных главное конкурентное преимущество — способность быстро интегрировать разнородную информацию и извлекать из нее ценные инсайты. Мы видим, как компании, создавшие единую систему управления данными, принимают более точные решения и быстрее реагируют на изменения рынка.

Рынок Big Data в России растет стремительно. К 2025 году его объем превысил 430 млрд ₽, ежегодный рост — 25–35%. Ассоциация больших данных прогнозирует, что к 2030 году рынок может достичь 1,2 трлн ₽. Облачные технологии становятся ядром этого роста: к 2026–2027 годам 75% организаций будут использовать их как базовую платформу для работы с данными.

При этом растет спрос и на PaaS. В 2025 году платформенные сервисы стали обязательной частью технологической стратегии компаний. При этом бизнес сталкивается с нехваткой узкоспециализированных кадров и экспертизы в управлении сложными платформами: Kubernetes, системами для хранения и обработки данных, а также решениями для работы с AI/ML, включая платформы для обучения и инференса моделей. 

PaaS-решения становятся критически важными для работы с большими данными и AI/ML. Они позволяют компаниям сосредоточиться на разработке аналитических моделей и на извлечении ценности из данных, а не тратить ресурсы на настройку и поддержку сложной инфраструктуры.

Итоги: от экспериментов к измеримой эффективности

Российский IT-рынок в 2026 году приближается к отметке 4,5 трлн ₽, но характер инвестиций меняется. Компании все чаще оценивают технологии не по новизне, а по скорости окупаемости и влиянию на бизнес-показатели. Перечисленные тренды работают не изолированно, а формируют комплексные требования к IT-ландшафту компании. Автоматизация на базе ИИ требует облачной инфраструктуры, данные нуждаются в защите, а низкий порог входа через LCNC ускоряет внедрение решений.

В 2026 году фокус смещается на практическое применение технологий для конкретных бизнес-задач. Теперь компании автоматизируют процессы, которые напрямую влияют на издержки, внедряют защиту по модели Zero Trust, используют облачную инфраструктуру с учетом требований к локализации данных и объединяют разрозненные системы в единый контур для аналитики. Технологии становятся не конкурентным преимуществом, а необходимым условием для поддержания позиций на рынке.