Обзор главных ИТ-трендов России в 2025 году

Российский рынок программного обеспечения переживает масштабную трансформацию. Под давлением санкций и международной изоляции, а также в условиях стремления к технологическому суверенитету, Россия делает ставку на собственные разработки. Государственная политика импортозамещения, стартовавшая как экстренная мера, к 2025 году окончательно закрепилась как системный стратегический курс. В центре этого процесса — построение полноценной альтернативной ИТ-инфраструктуры с локальными продуктами, экосистемами и кадрами.

В этой статье мы рассмотрим ключевые технологические тренды, формирующие российский рынок программного обеспечения в 2025 году. Особое внимание уделим влиянию государственной политики импортозамещения и стремлению к технологическому суверенитету на развитие отрасли.

Настоящая статья подготовлена на основе аналитического исследования компании S+Consulting и Ассоциации крупнейших потребителей ПО и оборудования.​ 

Ключевые тенденции и проблемы российского рынка ПО

По итогам 2024 года объем российского рынка разработки программного обеспечения составил 4,97 трлн рублей, увеличившись на 40% год к году. За три квартала 2024 г. в ИТ-отрасли было занято почти 1 млн специалистов. Количество решений в реестре отечественного ПО превысило 25 тысяч. 

Тенденции

На фоне стремительного роста российского ИТ-сектора в 2025 году вырисовывается несколько устойчивых тенденций, задающих вектор развития отрасли. Прежде всего, основным катализатором остаётся активное импортозамещение. Государственные учреждения и крупные компании переходят на отечественные решения, несмотря на неизбежные сложности с адаптацией и интеграцией, стремясь минимизировать зависимости от недружественных вендоров.

Ключевую роль в этом процессе играет национальный проект «Экономика данных и цифровая трансформация государства», в рамках которого в 2025 году началось масштабное финансирование цифровых инициатив. Это обеспечило рывок в разработке и внедрении ИТ-продуктов по всей стране.

Крупные заказчики становятся всё более организованными: объединяются в ассоциации, формулируют единые требования и активно влияют на вендоров, что способствует стандартизации подходов к цифровой трансформации.

Со стороны самих ИТ-компаний наблюдается тренд на консолидацию и создание партнёрских экосистем, что позволяет предложить рынку комплексные решения, ускорить внедрение и повысить качество сервисов.

В секторе малого и среднего бизнеса продолжается распространение SaaS-модели. Она обеспечивает доступ к современному ПО без капитальных вложений. В то же время производственные предприятия всё ещё отдают предпочтение локальным, более защищённым установкам.

Функциональное развитие продуктов в значительной мере обеспечивается за счёт интеграции искусственного интеллекта и нейросетей — для автоматизации процессов, аналитики, помощи в принятии решений и создания цифровых агентов.

Также активно развиваются low-code и no-code платформы, позволяющие заказчикам самостоятельно настраивать и развивать ИТ-системы без участия разработчиков, что особенно важно в условиях кадрового дефицита.

И наконец, на первый план выходит кибербезопасность. Практики безопасной разработки (Secure by Design), аудит сторонних библиотек и использование российских криптоалгоритмов становятся обязательными стандартами отрасли.

Проблемы и вызовы

Однако впечатляющие цифры годового роста скрывают под собой сложный ландшафт, в котором российским разработчикам приходится решать сразу несколько проблем. Одной из самых острых остаётся нехватка квалифицированных кадров. Сочетание утечки специалистов за рубеж, стремительно растущего спроса на ИТ-услуги и неспособности системы образования оперативно готовить новое поколение разработчиков приводит к тому, что кадровый голод становится системным риском.

Дополнительную нагрузку создаёт несовместимость значительной части отечественных решений с российскими операционными системами и СУБД. В ответ на это Минцифры разработало новые требования: программное обеспечение, включённое в реестр или претендующее на включение, должно быть совместимо минимум с двумя российскими ОС. Однако этот процесс адаптации требует времени и дополнительных ресурсов.

Не менее серьёзной проблемой остаётся зависимость от open-source компонентов. Использование таких решений, хотя и позволяет ускорить разработку и снизить затраты, влечёт за собой риски: ограниченная поддержка, слабая документация, уязвимости в коде, отсутствие обновлений и сложности аудита. Всё это снижает доверие к стабильности и безопасности решений.

Кроме того, технологическое и функциональное отставание от западных продуктов всё ещё ощущается. Российские решения часто уступают по гибкости, масштабируемости, интерфейсам, качеству технической поддержки и наличию развитой экосистемы сторонних разработчиков. Это усиливает внимание заказчиков к технологическим характеристикам, заставляя вендоров конкурировать не только ценой, но и качеством.

И хотя отечественная ИТ-индустрия развивается активными темпами при поддержке государства, немаловажным сдерживающим фактором остаётся цена. В условиях отсутствия эффекта масштаба и конкуренции российские продукты зачастую оказываются дороже, чем их зарубежные аналоги, что усложняет принятие решений об их внедрении.

На этом фоне бизнес и госструктуры вынуждены искать баланс между скоростью внедрения и качеством решений.

Технологические тренды России в 2025 году

Развитие облачных технологий

Облачные решения перестали быть уделом только коммерческих структур — они прочно вошли в арсенал госсектора, финансовых организаций и производственных компаний. Развиваются гибридные и мультиоблачные инфраструктуры, где локальные ресурсы сочетаются с возможностями дата-центров. Особенно активно развиваются модели SaaS, PaaS и IaaS, позволяющие компаниям гибко масштабировать свои ИТ-сервисы без капитальных затрат. Интерес к edge computing растёт в силу потребности в быстрой обработке данных на местах, особенно в промышленности и логистике. Параллельно нарастает популярность serverless-архитектур, снижающих нагрузку на команды разработки.

Искусственный интеллект и машинное обучение

ИИ стал неотъемлемой частью программных решений в России. Он внедряется не только в корпоративный софт, но и в государственные сервисы. Наиболее активно используются технологии обработки естественного языка (NLP), предиктивной аналитики, компьютерного зрения и интеллектуальной автоматизации. ИИ применяется в документообороте, аналитике больших данных, производстве, HR и обслуживании клиентов. Это позволяет снизить издержки, повысить скорость принятия решений и сократить нагрузку на персонал.

Контейнеризация и микросервисная архитектура

Переход от монолитных решений к гибким, модульным системам продолжается. Контейнеризация обеспечивает лёгкость развертывания, переносимость и отказоустойчивость приложений. Использование Kubernetes становится стандартом. Российские решения на базе доработанных open-source платформ адаптируются под требования регуляторов и ИБ. Развитие микросервисной архитектуры, в свою очередь, позволяет компаниям ускорять цикл обновлений и повышать отказоустойчивость бизнес-приложений.

Усиление кибербезопасности

Кибербезопасность превратилась из вспомогательной функции в сквозную стратегию разработки. Практики secure-by-design внедряются с самых ранних стадий жизненного цикла ПО. Используются отечественные криптографические алгоритмы, проводится аудит сторонних библиотек, усиливаются меры по защите CI/CD-процессов. Активно применяются SIEM- и DLP-системы, а также многофакторная аутентификация и архитектуры нулевого доверия (Zero Trust). Защита облачных сред и работа с инцидентами стали важной частью технического долга.

Low-code/no-code платформы

Платформы, позволяющие создавать приложения с помощью визуальных конструкторов, становятся особенно востребованными на фоне нехватки разработчиков. Они позволяют бизнесу быстрее реагировать на изменения, экономить ресурсы и ускорять цифровизацию. Такие платформы всё чаще используются в органах власти, банках, ритейле и образовании для автоматизации документооборота, внутреннего учёта, обработки заявок и клиентских сценариев. Помимо классического low-code, набирают популярность и no-code-инструменты, позволяющие создавать MVP и тиражируемые решения силами не-ИТ-специалистов.

Искусственный интеллект, машинное обучение и рост интереса к AIOps 

На фоне стремительного развития искусственного интеллекта и машинного обучения как в мире, так и в России, всё более актуальным становится вопрос практического применения этих технологий в ключевых направлениях ИТ. Если раньше ИИ ассоциировался преимущественно с голосовыми помощниками и рекомендательными алгоритмами, то сегодня он активно внедряется в корпоративные процессы — от автоматизации клиентского сервиса до анализа больших данных и предиктивной аналитики.

По оценке Центра компетенций Национальной технологической инициативы по направлению «Искусственный интеллект» на базе МФТИ, к концу 2024 г. в России насчитывалось приблизительно 540 компаний, работающих в сфере ИИ. В 2023 г. рынок ИИ в России составил 900 млрд руб., что на 36,6% выше аналогичного показателя 2022 г. (рис. 2).

По итогам 2023 г. основной сегмент рынка ИИ в России — „Обработка естественного языка“ (NLP), который достиг 61,3%. Второй по размеру сегмент „Анализ данных“ занимает 33,6%.».

Рост интереса к ИИ сопровождается всё большей потребностью бизнеса в автоматизации и снижении зависимости от человеческого фактора при управлении ИТ-средой.

Именно в этом контексте на первый план выходит AIOps (Artificial Intelligence for IT Operations) — подход, при котором ИИ и ML становятся ядром интеллектуального управления ИТ-инфраструктурой. AIOps позволяет собирать и обрабатывать огромные объёмы данных в реальном времени, выявлять аномалии, предсказывать сбои, автоматически устранять инциденты и улучшать качество ИТ-сервисов без ручного вмешательства.

По данным The Business Research Company, объем мирового рынка  AIOps увеличится с $8,91 млрд в 2024 г. до $11,16 млрд в 2025 г., а к 2029 г. достигнет $32,56 млрд при среднем темпе роста более 30% в год .

Этот тренд не обходит стороной и Россию. Компании начинают осознавать важность AIOps как стратегии управления ИТ-средой, способной компенсировать кадровый дефицит, снизить уровень шума и повысить отказоустойчивость систем. AIOps становится логичным продолжением цифровой трансформации, объединив лучшие практики автоматизации с интеллектуальными технологиями, создавая основу для надёжных и предсказуемых ИТ-операций.

Artimate — российский ответ на глобальный тренд AIOps

В условиях растущего интереса к AIOps и стремления к технологическому суверенитету в России появилась свое локальное решение, соответствующее и даже где-то превосходящее мировые стандарты. Artimate — это российская аналитическая AIOps-платформа, разработанная специально для автоматизации ИТ-процессов в сложных и распределённых инфраструктурах.

Artimate использует технологии искусственного интеллекта и машинного обучения для интеллектуальной обработки данных мониторинга.

Платформа агрегирует события из различных источников, выявляет аномалии, устраняет информационный шум, прогнозирует инциденты и автоматически решает инциденты на основании полученных данных. Среди ключевых функций — корреляция событий, построение причинно-следственных связей, автоматическое формирование инцидентов и поддержка сценариев эскалации.

Хотите увидеть, как это работает?
Запишитесь на демонстрацию платформы и оцените возможности интеллектуального управления вашей ИТ-инфраструктурой.