В апреле-мае 2026 года мы провели опрос 412 разработчиков, тимлидов и руководителей инженерных направлений из российских компаний. В выборку вошли представители банков из топ-15, телекомов, ретейла, индустрии, государственных IT-подрядчиков и независимых продуктовых стартапов. Опрос проводился анонимно через профессиональные сети, ответы собраны за восемь недель.

Цель — не маркетинговая оценка популярности конкретных вендоров, а срез по тому, как фактически выглядит интеграция AI-инструментов в российских инженерных командах в условиях ограниченного доступа к части западного стека.

Что используют для повседневной работы

Самые частые ответы на вопрос «какой AI-инструмент вы используете в работе хотя бы раз в неделю» — это GitHub Copilot (61% респондентов), Yandex GPT (43%), Claude (38% — преимущественно через прокси-сервисы), GigaChat (31%), ChatGPT (29% — также через прокси). Cursor и Windsurf вместе используют 22% опрошенных, что заметно ниже глобальной статистики, но с устойчивым ростом за последние шесть месяцев.

67% респондентов используют два и более AI-инструмента параллельно. Самая частая комбинация — Copilot для code-completion в IDE и одна из chat-моделей для более сложных задач (написание кода с нуля, отладка, генерация документации, перевод).

Бюджеты и закупочные модели

Среди тех, у кого компания оплачивает AI-инструменты централизованно, средний бюджет на одного разработчика составляет 3 400 рублей в месяц. Медиана — 2 600 рублей. Разброс существенный: банковские команды и крупные tech-подразделения держат бюджет на уровне 5-8 тысяч на seat, тогда как государственные подрядчики и менее зрелые продуктовые компании — на 1-2 тысячах.

34% респондентов оплачивают часть инструментов самостоятельно — обычно подписку на ChatGPT Plus или Claude Pro через зарубежные карты и иностранные кошельки. Это серая зона с точки зрения корпоративной политики, но в большинстве компаний она негласно тoleruется.

Главные блокеры внедрения

Три причины, чаще других называемые как препятствия:

  • Compliance и data residency (52% респондентов). Внутренний код, документация, тикеты — то, что нельзя отправлять во внешние API без специального разрешения. Это барьер не только для запада, но и для российских вендоров, если поставщик не предоставляет полностью изолированный on-prem-вариант.
  • Сложность интеграции в существующие workflow (38%). Не недостаток инструментов, а трудоёмкость их встраивания в legacy-инфраструктуру с собственным CI/CD, кастомными IDE-настройками и сложными политиками доступа.
  • Сомнения в качестве на русскоязычных задачах (29%). Yandex GPT и GigaChat закрывают часть кейсов, но для задач, требующих смешения языков (код на английском + комментарии на русском + бизнес-домен), команды по-прежнему предпочитают западные модели через прокси.

Что меняется в горизонте 12 месяцев

62% респондентов сказали, что их команда в течение ближайших 12 месяцев планирует увеличить инвестиции в AI-инструменты — расширить число лицензий, добавить новые продукты, провести масштабирование пилотов. 18% планируют сохранить расходы на текущем уровне, 6% — сократить (преимущественно те, кто разочаровался в качестве конкретных интеграций), 14% затруднились с ответом.

Главное наблюдение — рынок проходит фазу «после первичного восторга». Команды, начавшие эксперименты в 2023-2024 годах, сейчас оценивают эффективность с точки зрения реального продакшен-использования, а не количества демонстраций. Это означает рост требований к стабильности, качеству на узких доменах, поддержке и интеграции — то, что закрывает enterprise-сегмент, а не отдельные API-токены.

Полный анонимизированный датасет опроса будет опубликован отдельной публикацией.