Бум найма в сфере ИИ может стать неожиданным попутным ветром для софта: Bernstein

В 2025 году рынок труда в сфере искусственного интеллекта переживает беспрецедентный рост, что создает эффект домино для смежных отраслей. Аналитики Bernstein в своем новом отчете указывают на парадоксальную, но логичную закономерность: бум найма специалистов по ИИ становится мощным драйвером для роста продаж традиционного корпоративного программного обеспечения. В то время как инвесторы сосредоточены на капитальных затратах в дата-центры, Bernstein обращает внимание на операционные бюджеты компаний, которые вынуждены масштабировать свои цифровые инструменты для поддержки новых команд.

Кадровый голод как катализатор технологических расходов

Согласно данным аналитиков, количество вакансий, связанных с машинным обучением и обработкой данных, только за последний квартал выросло на 18–22% в годовом исчислении в США и Европе. Однако ключевой тезис Bernstein заключается не в самих вакансиях, а в инфраструктурной нагрузке. Каждый новый нанятый инженер или специалист по данным требует не только рабочего места, но и целого арсенала лицензий: от сред разработки (IDE) до систем управления проектами (Jira, Asana) и корпоративных мессенджеров (Slack, Teams). По оценкам экспертов, средний «цифровой след» одного нового ИИ-специалиста обходится работодателю в дополнительные 8–12 тысяч долларов в год только на программное обеспечение, не считая облачных вычислений.

Аналитики Bernstein подчеркивают, что этот тренд носит структурный характер. В отличие от циклических закупок ПО в эпоху пандемии, нынешний спрос подкреплен долгосрочными стратегиями по внедрению генеративного ИИ в бизнес-процессы. Компании, которые еще вчера замораживали бюджеты на ИТ из-за макроэкономической неопределенности, сегодня вынуждены пересматривать планы, чтобы удержать редких специалистов. Высокая конкуренция за таланты приводит к тому, что работодатели предлагают не только повышенные зарплаты, но и «лучшие условия труда», которые включают в себя доступ к самым современным программным инструментам.

Смена фокуса: от «железа» к «софту»

Рынок привык оценивать ИИ-бум через призму производителей чипов, таких как Nvidia, и операторов облачной инфраструктуры. Однако Bernstein предлагает сместить угол зрения на вендоров классического enterprise-софта. Когда компания объявляет о создании центра компетенций по ИИ, это автоматически означает закупку дополнительных лицензий Microsoft 365 или Google Workspace для новых сотрудников, а также расширение тарифов на корпоративную безопасность. По сути, найм инженеров становится «якорем», который тянет за собой продажи программных продуктов, которые не имеют прямого отношения к алгоритмам, но необходимы для организации рабочего процесса.

В отчете Bernstein отмечается, что этот фактор часто недооценивается инвесторами при анализе квартальной отчетности софтверных гигантов. Например, когда компания сообщает о росте выручки в сегменте «инструментов совместной работы», аналитики склонны списывать это на общий рост цифровизации, забывая о прямой корреляции с кадровой политикой клиентов. Между тем, данные показывают: количество новых рабочих мест в AI-секторе коррелирует с динамикой новых рабочих мест в софтверной индустрии с коэффициентом 0,75–0,8.

Эффект мультипликатора для облачных экосистем

Особое внимание Bernstein уделяет мультипликативному эффекту для PaaS-платформ (Platform as a Service). Найм специалистов по ИИ неизбежно ведет к увеличению потребления API-интерфейсов, баз данных и инструментов оркестрации контейнеров. Это создает благоприятную среду для таких игроков, как Snowflake, Databricks и MongoDB, которые предоставляют инфраструктуру для хранения и обработки данных, необходимую для обучения моделей.

Стоит отметить, что данный тренд имеет и обратную сторону медали. Рост затрат на персонал в ИИ-сфере может привести к перераспределению бюджетов внутри самих ИТ-департаментов. Компании могут начать экономить на второстепенном ПО в пользу критически важных систем для разработчиков. Тем не менее, Bernstein считает, что пока «пирог» растет: суммарные бюджеты на софт в компаниях, активно нанимающих AI-специалистов, увеличиваются на 15–20% быстрее, чем в среднем по рынку. Это говорит о том, что приоритеты смещаются, но общий объем расходов не сокращается, а консолидируется вокруг ключевых вендоров.

Региональная специфика и зарплатные ожидания

Аналитики также обращают внимание на географическое распределение этого эффекта. В Северной Америке, где зарплаты AI-инженеров достигают 200–300 тысяч долларов в год, компании стремятся максимально автоматизировать рутину таких дорогих сотрудников, покупая им самые дорогие инструменты аналитики. В Азиатско-Тихоокеанском регионе, особенно в Индии и Сингапуре, где наблюдается взрывной рост офшорных центров разработки, спрос на софт для управления проектами и контроля качества кода растет еще быстрее из-за больших команд.

По мнению Bernstein, в ближайшие 12–18 месяцев мы увидим усиление кон

Таким образом, ключевой вывод аналитиков Bernstein выходит далеко за рамки простой статистики найма. Рынок труда в сфере ИИ превратился в точку сборки, где операционные бюджеты компаний перетекают в выручку классических софтверных вендоров, создавая устойчивый цикл роста. Для инвесторов это означает необходимость пересмотра традиционных моделей оценки: игнорирование HR-метрик и динамики создания новых рабочих мест в tech-секторе может привести к недооценке потенциала enterprise-платформ, которые выигрывают не от прямых продаж «железа», а от косвенного спроса на цифровую инфраструктуру для дорогостоящих специалистов.

В то же время, представленный Bernstein сценарий формирует важный стратегический ориентир для самих компаний. В условиях, когда стоимость привлечения таланта продолжает расти, разумная автоматизация рутинных процессов и оптимизация софтверного портфеля становятся не просто способом экономии, а критическим фактором удержания