Треть компаний больше не покупает софт, а собирает сама: что зафиксировал опрос McKinsey «The state of AI in 2026»

Треть компаний больше не покупает софт, а собирает сама: что зафиксировал опрос McKinsey «The state of AI in 2026»

Треть компаний впервые отказалась от покупки программного обеспечения в пользу собственной сборки агентными инструментами. По данным глобального опроса McKinsey «The state of AI in 2026», 32% респондентов сообщили, что их организации решили не покупать как минимум один программный продукт или функцию, потому что смогли собрать их внутри с помощью агентных инструментов для кодинга. В технологическом секторе так ответили 41%, среди медицинских организаций — 39%, в финансовых — 36%. Одновременно опрос зафиксировал растущий разрыв: доля крупных компаний, масштабирующих ИИ-агентов хотя бы в одной бизнес-функции, за год выросла с 27% до 40%, тогда как у малых организаций показатель застыл на 22%. Регулярно используют ИИ хотя бы в одной функции почти девять из десяти опрошенных. Lieven Van der Veken, старший партнёр McKinsey, формулирует сдвиг прямо: «Теперь тон меняется. Руководители спрашивают, что их организациям нужно, чтобы создавать ИИ-инструменты самим». Опрос опубликован в последнюю неделю августа 2026 года.

Что это за опрос — и где у цифр границы погрешности

McKinsey Global Survey on AI — ежегодная серия глобальных опросов о внедрении искусственного интеллекта, которая выходит с 2017 года. Свежая волна называется «The state of AI in 2026», и её главные цифры разошлись по деловым медиа 29–31 августа 2026 года.

Сразу честно про метод проверки. Страницу отчёта на mckinsey.com я открыть не смог — сервер стабильно обрывает соединение на уровне протокола, защита от ботов не пускает даже браузер. Все цифры в этой статье — из пересказа агентства ANI от 31 августа 2026 года, который перепечатали The Economic Times в корпоративном издании ETEnterpriseAI и десяток других площадок. Пересказы между собой сходятся дословно — и в 32%, и в рост с 27% до 40%, и в 22%. Но это всё ещё пересказ, не первоисточник. Для контекста: прошлогодняя волна этой же серии (ноябрь 2025) собиралась с 25 июня по 29 июля 2025 года и получила 1993 ответа из 105 стран. Если свежая волна сделана по той же методике, масштаб выборки сопоставим. Точное число участников волны-2026 я подтвердить не смог — когда первоисточник откроется, поправлю.

И второй предел погрешности, который важнее первого. «Решили не покупать» — это ответ руководителя на вопрос интервьюера, не строка в реестре закупок. В эту формулировку попадает и отмена корпоративной подписки после пробного периода, и сборка внутреннего скрипта вместо покупки мелкого модуля. Насколько серьёзны эти отказы в деньгах — опрос не показывает. 32% — это про настроение руководителей. Настроение тоже данные, но данные другого сорта: их нельзя сложить в бюджет следующего года без проверки.

Что именно зафиксировано: 32% и разбивка по отраслям

Центральная цифра опроса: почти треть респондентов — 32% — сообщили, что их организации отказались от покупки одного или нескольких программных продуктов или функций, потому что смогли построить их внутри с помощью агентных кодинг-инструментов. По отраслям картина такая:

Смотрите на разброс: 41% против 17%. В технологических компаниях внутренние команды разработки — норма, там «собрать самим» — естественный вариант. В страховании и госсекторе таких команд сильно меньше, а регуляторные требования к любому изменению систем выше. Корреляция есть. Причина? Похоже, но данных в опросе для строгого вывода не хватает — он не спрашивал, почему отказались.

Общий фон внедрения в том же опросе подрос. Почти девять из десяти респондентов сообщают о регулярном использовании ИИ хотя бы в одной функции. Доля компаний, где ИИ масштабируется на всю организацию, выросла с 38% до 44%. Компаний, использующих ИИ в трёх и более функциях, — с 51% до 56%. Среди компаний с выручкой от миллиарда долларов масштабируют ИИ корпоративно 54%, среди меньших — около трети.

Вторая цифра опроса, которая важнее первой: 40% против 22%

Про агентный ИИ опрос даёт два числа, и держать их нужно вместе. В крупных компаниях доля тех, кто масштабирует ИИ-агентов хотя бы в одной функции, выросла с 27% до 40% за год. В меньших организациях — 22%, без движения.

Переведу в быт. Год назад из десяти корпораций агента в реальную работу запустили почти три, сейчас — четыре. Из десяти малых компаний год назад — две, сейчас — те же две. Разрыв был пять процентных пунктов, стал восемнадцать. Год назад можно было сказать «мы примерно в одной группе». Сейчас — уже нет.

Тут я обязан себе признаться в ошибке чтения. Заголовок про 32% я сначала воспринял как победу доступных инструментов: вот же, теперь любая команда может собрать себе нужный сервис сама, демократизация. Потом дошёл до разбивки по размерам и понял, что читал глазами человека, у которого есть инженеры. Для команды без разработчиков «агентный кодинг-инструмент» — не свобода, а ещё одна подписка, которую некому повесить. Инструменты подешевели. Компетенция распоряжаться ими — нет. Опрос это фиксирует сухой цифрой 22%, без всяких комментариев.

Это ровно та же картина, которую PYMNTS Intelligence показал в августовском Enterprise AI Benchmark: корпоративный ИИ приживается там, где данные в порядке, у функции есть владелец, а результат можно измерить. У крупных это выстроено чаще. Не потому что они умнее — просто слоёв, где можно навести порядок, у них накоплено больше.

Что говорит McKinsey: цитаты Ван дер Векена, которые стоит читать вместе

Lieven Van der Veken — старший партнёр McKinsey, один из авторов отчёта. Комментарий, который он дал агентству ANI, интереснее самой цифры 32%, потому что объясняет механику сдвига. Цитирую в своём переводе.

Про размер и темп: «Не только крупные организации масштабируют ИИ быстрее — многие начинают брать на себя больше ответственности за собственные технологические и организационные изменения. Ещё недавно многие руководители считали, что ИИ находится за пределами возможностей их собственных технологических команд, и что двигаться быстро — значит находить правильного внешнего партнёра».

Про смену тона: «Теперь тон меняется. Руководители спрашивают, что их организациям нужно, чтобы создавать ИИ-инструменты самим. Рост программных кодинг-агентов и внутренней разработки — один из явных признаков этого более широкого сдвига».

Про партнёрства: «Это, конечно, не означает, что компании должны строить всё сами или отказываться от партнёрств. Это означает, что ведущие организации взаимодействуют с партнёрами с позиции осознанного выбора».

И самое рабочее, про критерии: «Организации, которые движутся быстрее всех, становятся более осмысленными в том, где покупать, где строить, а где развивать достаточную внутреннюю компетенцию, чтобы интегрировать и масштабировать то, что работает. Они также относятся к операционным расходам как к проектному ограничению, а не как к заботе на потом, и делают глубокие изменения в рабочих процессах, необходимые для реализации ценности».

Заметьте иронию положения: консультант McKinsey — компании, которая десятилетиями зарабатывала на том, чтобы предприятия покупали внешнюю экспертизу вместо внутренней, — объясняет, почему предприятия начинают строить сами. Это не скрытая реклама сборки. Это признание того, где теперь проходят деньги: не в доступе к модели, а в способности встроить её в собственную работу. Рынок уже проголосовал так же — Microsoft, Amazon, OpenAI и Anthropic за лето влили в подразделения внедрения суммарно около 8 миллиардов долларов, мы это разбирали на цифрах PYMNTS.

Строить самому — не значит строить всё: где эта история ломается

Прежде чем нести 32% на планёрку, противоположная сторона медали. Агентные кодинг-инструменты — Claude Code, Codex, Gemini CLI, GitHub Copilot — радикально удешевили сборку прототипа. Но сопровождение они не удешевили: каждая самосборка — это новый внутренний продукт, у которого нужны владелец, обновления, документация и кто-то, кто разберётся, когда через год уволится написавший. Иначе компания не экономит на закупках, а размазывает техдолг по внутренним скриптам, на которые никто не решается пожаловаться.

И общий контекст провалов никуда не делся: RAND насчитал 80% провальных проектов ИИ, MIT NANDA — 95% без измеримого возврата, Gartner прогнозирует отмену 40% агентских проектов к концу 2027 года. Мы разбирали эти три цифры отдельно. Кодинг-агент снижает цену сборки. Он не снижает цену внедрения в живой процесс с людьми, регламентами и ошибками. Дешёвый прототип, который никто не довёл до ежедневной работы, — это те же 80% провалов, просто за меньшие деньги.

Отсюда правило, и это не моё правило, а четвёртая цитата Van der Veken: решение принимается по каждой функции отдельно. Где-то покупать готовое. Где-то строить. Где-то — и это обычно самый недооценённый вариант — развивать внутреннюю компетенцию интеграции, чтобы чужое работало как своё. Операционные расходы считать проектным ограничением с первого дня, а не после запуска.

Что это значит для компании без миллиардной выручки

Теперь про размер поменьше, где решения принимаются без совета директоров.

Первое — не переписывать планы закупок под заголовок новости. 32% — самоотчёт руководителей о разовом отказе от покупки, не тренд на полную замену вендоров. Решение «покупать или строить» по каждой конкретной функции принимается по критериям из предыдущего раздела, а не потому что «так теперь все».

Второе — считать трудозатраты до любого внедрения. Сколько часов в неделю уходит на поиск договора, уточнение регламента, пересказ новому сотруднику того, что знает старый? Это базовая линия. Без неё ни покупка, ни сборка не покажут эффект — нечем будет мерить. Документооборот, регламенты, база знаний, онбординг — скучные функции, но именно на них ИИ показывает измеримую отдачу, потому что там есть что замерить «до» и «после».

Третье — про 22%. Разрыв с корпорациями не закроется сам. У малой команды есть одно преимущество: слоёв меньше, и если навести порядок в данных, то скорость от решения до работающей функции у неё выше, чем у корпорации. Мы в recall и строим советника с системой памяти под этот порядок: сначала то, что компания уже знает — договоры, регламенты, решения, договорённости, — становится доступно по смыслу, а уже потом поверх памяти работает модель. Покупать или собирать — второй вопрос. Первый — чтобы вообще было на что опираться.

И если вы уже вымотались отчётами про агентов, агентов внутри агентов и тридцатью двумя процентами — закройте этот текст и вернитесь, когда отоспитесь. Он никуда не денется, а уставшему руководителю любой разбор идёт в пустоту.

Честно напоследок. Я не знаю, станет ли вопрос «покупать или строить» главным корпоративным вопросом 2027 года — или это иллюзия выбора, где «построить самим» на практике означает «построить на облаке того же вендора». Опрос этого не различает, а проверить методологию волны-2026 мне не удалось. Опыт подсказывает, что малым командам порядок в собственных данных даёт больше, чем любой из двух путей. Но за это утверждение данных ровно столько же, сколько и всегда за такие утверждения, — мои собственные.