Мария Ягнюк — аналитик-исследователь IDC в области данных и аналитики, обсуждает в корпоративном блоге, о чем говорят 640 млрд. долл., которые будут тратиться на ПО для цифровой трансформации (DX), и секторах, лидирующих в изменениях, связанных с искусственным интеллектом.

Глобальные расходы на ПО для DX к 2029 г. достигнут 640 млрд. долл., и направления этих инвестиций быстро меняются. Последний отчет IDC «Worldwide Digital Transformation Spending Guide (V1 2026)» показывает, что ИИ переносит ценность из инфраструктуры и в приложения, причем темпы этого сдвига резко различаются в зависимости от сектора. Исследованием было охвачено 27 отраслей, 12 технологических рынков и географических регионов.

DX — это масштабный переход организаций к внедрению технологий на каждом уровне своей деятельности, взаимодействия с клиентами и бизнес-моделей. Она охватывает аппаратное обеспечение, услуги и ПО. Данные показывают, что инвестиции в DX все чаще концентрируются в области ПО.

Среди трех групп технологий, составляющих расходы на DX, ПО является самой быстрорастущей. Его доля в общих затратах на DX вырастет с 32% в 2026 г. до 36% к 2029-му, при среднегодовом темпе роста 21,7%, опережая как услуги (10,6% в год), так и оборудование (19,8% в год). Этот импульс все больше обусловлен масштабированием ИИ, который быстро переносит ценность из инфраструктуры в приложения и ускоряет спрос на программные возможности, основанные на ИИ.

К 2029 г. на ИИ будет приходиться примерно 40% мировых инвестиций в ПО для DX, что является значительным изменением по сравнению с сегодняшним днем. Остальные 60% будут по-прежнему направляться в бизнес-приложения, системную инфраструктуру, а также платформы разработки и развертывания. Инвестиции в ИИ, представленные во всех секторах этого анализа, не являются изолированными. Они работают поверх уже существующих базовых уровней, и во многих случаях они зависят от этих уровней для обеспечения какой-либо ценности. В шести проанализированных секторах темпы внедрения ИИ значительно различаются, и эти различия тесно связаны с тем, насколько зрелым уже является базовый программный стек. ИИ появляется повсюду, но он внедряется поверх того, что организации уже создали.

В IDC «Worldwide Digital Transformation Spending Guide (V1 2026)» отслеживаются расходы на ПО для DX в шести основных отраслевых секторах (розничная торговля и услуги, финансовые услуги, производство и активы, здравоохранение, инфраструктура и энергетика, а также государственный сектор). В целом инвестиции в ПО сильно растут во всех шести секторах, и доля ИИ в них увеличивается — но темпы, масштабы и приоритеты использования значительно различаются в зависимости от сектора. То, что движет расходами на DX в розничной торговле и сфере услуг, отличается от того, что движет производством или финансовыми услугами. Секторальный контекст имеет значение.

Рост расходов на ПО для DX носит широкомасштабный характер. Это не просто волна расходов на ИИ. Организации инвестируют в весь стек ПО, чтобы трансформировать свою деятельность, и ИИ является ускоряющейся частью этого процесса, но не определяет его полностью.

Рассмотрим три из шести секторов, проанализированных в отчете.

1. Розничная торговля и услуги. Этот сектор лидирует по общим расходам на ПО для цифровой трансформации. Он охватывает как розничных продавцов, так и широкий спектр видов деятельности, таких как гостиничный бизнес, туризм, услуги и многое другое. Управление клиентами возглавляет список приоритетов инвестиций: взаимодействие с клиентами по всем каналам, в режиме реального времени, с персонализированным и последовательным обслуживанием. На втором месте — омниканальная коммерция и платформы предоставления услуг, поскольку как розничные продавцы, так и поставщики услуг теперь работают одновременно в физическом, цифровом и мобильном сегментах.

Третий приоритет — оперативная аналитика: управление энергопотреблением, планирование рабочего времени и инструменты повышения эффективности, которые в равной степени применимы как к работе магазинов, так и к операциям обслуживания. Многие из этих инвестиций сосредоточены в приложениях и инфраструктурных уровнях ПО для DX — платформах клиентских данных, системах управления персоналом и интеграционных уровнях, которые делают ИИ полезным, когда он появляется. Прогнозируется, что к 2029 г. доля ИИ в расходах на ПО для DX в этом секторе достигнет 42%, опираясь непосредственно на эту операционную основу.

2. Финансовые услуги. Этот сектор имеет самую высокую долю ИИ среди всех секторов, и более широкая картина инвестиций в DX объясняет, почему это произошло. Безопасность возглавляет список сценариев использования ИИ: обнаружение киберугроз и предотвращение мошенничества — это области, где инвестиции в ПО приносят четкую, измеримую отдачу, что делает их естественными опорными точками для расходов на DX на ранних этапах. Следующим шагом станет автоматизация основных бизнес-операций, поскольку финансовые учреждения заменяют ручные, основанные на правилах процессы системами, которые могут адаптироваться и масштабироваться.

Здесь прослеживается тренд интеграции. ИИ встраивается в существующие программы DX, в те же основные приложения и инфраструктурные платформы, которые учреждения модернизируют уже много лет. Именно поэтому расходы остаются на стабильном уровне: они связаны с операционными результатами, которые уже показали свою важность для финансовых учреждений.

3. Производство и ресурсы. В настоящее время производственный сектор имеет самую низкую долю ИИ среди всех секторов с точки зрения DX, что также делает его одним из наиболее интересных для наблюдения. Инвестиции в DX здесь обусловлены очень практическими факторами: устаревающее оборудование, нехватка опытных инженеров и все более сложные цепочки поставок. Наибольшие инвестиции направлены на автономные операции, производственные среды переходят к системам, которые могут самостоятельно отслеживать и корректировать процессы, восстанавливаясь после большинства сбоев без участия человека.

За ними следуют самовосстанавливающиеся активы и расширенное техническое обслуживание. Третий приоритет, менее очевидный, но набирающий обороты, — это управление клиентами: производители все чаще инвестируют в понимание и обслуживание конечных потребителей напрямую, а не только в оптимизацию внутренних операций. В совокупности эти приоритеты описывают этот сектор, как использующий инвестиции в DX для снижения операционных рисков, продления срока службы активов и построения более тесных рыночных отношений.

Невысокую долю ИИ в производственном секторе сегодня не следует воспринимать как низкие амбиции. Сценарии применения, стимулирующие инвестиции в DX, — это автономные операции, поддержание работоспособности активов, близость к клиентам — именно здесь ИИ обеспечивает устойчивую, измеримую ценность. Траектория роста это отражает.

Полученные данные о ПО для DX имеют очевидные последствия для поставщиков технологий и платформ. Это не пассивные тенденции, за которыми нужно следить, — это сигналы, которые должны определять ваше позиционирование, продажи и поддержку клиентов.

Помогите своим клиентам понять, где они находятся. Большинство организаций не имеют четкого представления о том, как их инвестиции в ПО соотносятся с инвестициями конкурентов в их секторе. Используйте данные о расходах на DX на уровне сектора, чтобы показать им, где концентрируются инвестиции, где они могут отставать и какие сценарии использования приносят результаты аналогичным организациям. Затем порекомендуйте инструменты, которые соответствуют их текущему этапу развития.

Обоснуйте необходимость платформенной интеграции, используя доказательства. Организации, которые полагаются на разрозненные точечные решения, сталкиваются с растущей сложностью по мере масштабирования программ DX и, как следствие, с более медленными результатами внедрения ИИ. Многие из них еще не осознали этого. Используйте данные о тенденциях расходов, чтобы наглядно показать клиентам, что платформенная интеграция дает лучшие результаты и почему консолидация является более практичным путем развития.

Рассматривайте готовность данных как вопрос успеха клиента, а не как обязательное условие. Результаты DX и результаты применения ИИ зависят от качества и доступности базовых данных. Предлагайте поддержку в области качества и управления данными в рамках взаимодействия с клиентами, чтобы они могли подготовиться к работе с данными.