Рынок заказной разработки в 2026 году: налоги, ИИ и «рынок работодателя»

Я сейчас смотрю на рынок ИТ-услуг (аутсор, аутстаф) и вижу, что несколько факторов сошлись в одной точке.

1. Деньги в мире перестали быть бесплатными.
2. Налоги растут.
3. Рынок труда стал рынком работодателя.
4. ИИ давит сразу с трёх сторон.
5. И самое неприятное: IT долго жило в мире, где можно было не очень думать о ROI. Были цифровые трансформации, agile-трансформации, красивые презентации про «новый уровень зрелости». Теперь у крупных компаний на эти развлечения нет лишних миллиардов.

Цифры покажу на примере своей компании, но их легко переложить и на другие IT-компании.

Налоги

НДС для IT вырос с 0 до 5–7%. И, скорее всего, будет расти дальше. Для IT это особенно болезненно. Например, производитель мебели закупает древесину. У него есть входящий НДС, которым можно уменьшить исходящий. А у нас в IT почти ничего не закупается для производства своей продукции. Наш основной ресурс — люди. Поэтому НДС платится почти целиком. Для моей компании, например, это увеличение налога с 0 до 1,5 млн рублей в месяц.

И есть ещё один неприятный момент. НДС платится по счетам, а не по входящим деньгам. То есть заказчик деньги ещё не заплатил, а НДС ты уже заплатил. Это сильно растит риски для субподряда. К этому вернусь ниже.

Страховые взносы на зарплату в этом году выросли в два раза. Мы начали платить на 1 млн рублей в месяц больше. А в IT основные расходы — это зарплаты. Теперь к ним сверху прибавились налоги.

Важно понимать, когда раньше государство снижало налоги, деньги часто уходили не на создание продуктов, а на дивиденды и рост зарплат https://t.me/banksta/89562. Раз продукты, которые нужны государству, не появились, налоги выкручивают назад. Сюрприз примерно как в отношениях: если долго обещать «я изменюсь», но ничего не менять, однажды тебе просто перестают верить.

Рынок труда

Индекс hh по информационным технологиям держится на уровне 23 уже третий месяц https://stats.hh.ru. Это очень большая цифра.

Что она значит для заказной разработки?

1. Заказчики теперь могут довольно дёшево нанимать хорошие кадры с рынка. И не идти в IT-компанию на заказную разработку.
2. Заказчики могут нанимать хороших IT-руководителей и строить зрелые процессы у себя. Индекс hh для руководителей вообще 45.

И тех и других очень много, они доступны как никогда.

Кстати, спасибо поуехавшим айтишникам. С ними рынок был бы ещё хуже.

Субподряд

Крупные интеграторы перестали платить субподрядчикам, потому что им самим надо закрывать свои операционные дыры. Я уже знаю много владельцев, которые берут кредиты, чтобы платить своим сотрудникам. К сожалению, это путь в никуда. Крупные будут сокращаться медленно за счёт мелких, мелкие уйдут быстрее.

Мы субподрядом никогда не занимались. Но я знаю, что многие строили на этом бизнес-модель. Теперь эта цепочка не работает или сильно сбоит.

И тут НДС становится ещё более ядовитым: ты можешь уже заплатить налог по счёту, а деньги от заказчика ещё не получить. Такое, конечно, очень бодрит. Примерно как взять кредит на свадьбу, а потом узнать, что вторая сторона «пока не готова к серьёзным отношениям».

Давление ИИ

Тут есть два основных вектора.

Первый — заказчики сами начинают создавать несложные системы. Берут человека с любым инженерным образованием и просят его вайбкодить решения. Отсюда еще один момнет: SaaS едет вниз и сокращает людей https://t.me/byndyufeed/942, что еще добавляет свободных рук на рынке труда.

Заказчики просто не доходят до подрядчиков, они вайбкодят сами. Опытные айтишники над этим смеются и говорят: «Ну да, там же плохой код и плохая архитектура». Возможно, код и правда неидеален, но правда в другом. Заказчику часто не нужна идеальная архитектура, уму нужно достаточно хорошо решить бизнес-задачу. И если он решил её сам, он уже не придёт к подрядчику и не заплатит.

Значит, IT-компании теперь нужно обладать очень сильной экспертизой, чтобы у неё по-прежнему покупали.

С веб-студиями ещё хуже. ИИ рисует 20 дизайнов за 5 минут, генерирует по ним готовые сайты. ИИ-агента можно научить обновлять карточки товаров и следить за рекламными кампаниями. А ведь раньше такие задачи были хлебом небольших веб-студий.

Второй вектор — сами IT-компании внедряют ИИ, чтобы ускорить и удешевить разработку.

Но тут тоже есть два разных пути.

Первый путь — ИИ как помощник: пишет тесты, следит за документацией, помогает разработчику. Ускорение есть, но небольшое, примерно 10–30%. Это не меняет модель радикально.

Второй путь — ИИ как основной станок. И вот тут всё интереснее, потому что разработка меняется полностью из-за сдвигается парадигмы:

Теперь компилятор — это ИИ.
А спецификация — это новый код.

Мы пошли именно по этому пути, то есть строим свой ИИ-станок. Вот тут писал об этом подробнее: https://t.me/sociotech_center/48. В этом году уже сделали так два проекта и сейчас стартуем третий.

Выглядит перспективно, но станок ещё надо дотачивать. И на рынке пока не так много заказов на такой формат, потому что для многих это ещё экзотика.

Если подытожить часть про ИИ, то всё это снова ведет к сокращениям. Особенно плохо начинающим разработчикам, потому что их просто перестают нанимать.

Консалтинг тоже едет вниз

Часть заработка IT всегда была в консалтинге. Но сейчас и консалтинг уверенно едет вниз по двум причинам:

1. Из-за ИИ https://t.me/banksta/91489
2. Заказчикам всё меньше хочется слушать зазнаек https://t.me/byndyufeed/1027

И я их понимаю. Если человек пришёл не с ясной стратегией, а с важным лицом и словами «ну, тут надо провести аудит», то у него теперь конкурент — нейросеть за 2000 руб. в месяц или вообще бесплатно и без капризов, и без эго.

Я понимаю, что есть очень крутые эксперты, но они нужны редко и стоят слишком дорого (или пока стоят слишком дорого?). Брать ИИ для очень рискованных задач – не всегда хорошая идея, но брать ИИ для обычных задач, которых 99% в нашей жизни – достаточно хорошая, чтобы не платить за воздух.

Что не сработает

1. Поднять часовую ставку, чтобы компенсировать рост налогов и снижение количества заказов. Не работает, потому что заказчику будет дешевле нанять людей с рынка, а на рынке их много и они доступны.

2. Делать вид, что всё вернётся как было: налоги откатят, часовые ставки снова вырастут, заказы на разработку вернутся в прежнем объёме. Под эту надежду сейчас берут кредиты, чтобы закрывать операционку. Я считаю, это очень опасный путь и неясно на чем он основан.

3. Хитрить с налогами. Тут даже комментировать не хочется. Особенно с учётом создания финмониторинга.

Что может сработать

1. Уходить от заказной разработки в сторону продукта. Многие уже выбрали этот путь, но надо честно сказать: многие на нём погибнут. Потому что стартапы часто умирают. Продуктовая модель — это не «та же заказная разработка, только теперь мы богаты». Это другой бизнес.

2. Предлагать новую услугу: разработка ИИ-агентами маленькой командой. Делать тоже, что и раньше, но быстрее, дешевле и, как следствие, с другим процессом. Это может сработать, но надо ещё дожить до момента, когда такой запрос станет массовым.

3. Присоединяться к крупным компаниям из реального сектора. Например, к тем, кто работает в корпорациях типа Развития Арктики и Дальнего Востока. Или к структурам вроде Роскосмоса, Росатома, Ростеха и так далее.

Альтернативы тоже есть

1. Можно менять специализацию, уходить в другие инженерные сферы. Например, в роботизацию или электронику.

2. Можно уходить в другие бизнесы. Я уже знаю несколько владельцев IT-компаний, которые ушли в найм или открыли вообще другие бизнесы.

И это не поражение. Поражение — продолжать играть в старую игру, когда правила уже поменялись.

Главный вывод и схема анализа

Мне кажется, в заказной разработке сейчас опаснее всего не падение рынка. Опаснее — неверно понять, что именно происходит.

Можно подумать: «У нас временно просели продажи». А на самом деле изменилась экономика модели.

Можно подумать: «Надо сильнее продавать часы». А на самом деле часы становятся всё менее удобной единицей ценности.

Можно подумать: «Надо просто внедрить ИИ». А на самом деле надо заново собрать стратегию компании.

Я не вижу простых решений. Их, похоже, не будет. Но можно хотя бы перестать лечить температуру градусником и начать разбираться, где реально болит.

Собрал всё, что написанное в Связанный SWOT-анализ: https://app.sociotech.center/projects/public/8c7c2a44-742a-4d73-90d3-f41f73267a7a (внутренние факторы не стал прописывать, потому что у каждого из вас они будут свои).

Рекомендую собраться всей командой и подумать, какая ставка может сработать именно в вашем случае. Для этого заполните внутренние факторы и сделайте пересечение с внешними (нотация описана здесь https://github.com/Byndyusoft/linkedswot).

Я сам нахожусь в той же ситуации. Она с одной стороны звенящая своей напряженностью и тем интересна, с другой – выживут немногие и почти все преобразуются. Желаю вам успехов в этом нелегком деле ☘️