Будущее no-code и ИИ: нужны ли новому бизнесу программисты

На фоне дискуссий о влиянии искусственного интеллекта на сферу программирования часть предпринимателей уже использует инструменты с ИИ для быстрого вывода MVP-продуктов. Сформировался новый ландшафт: в условиях стремительной цифровизации востребованными остаются как профессиональные разработчики, так и специалисты, работающие с no-code-решениями.

Меня зовут Кирилл Пшинник, я научный сотрудник Университета Иннополис и СЕО онлайн-университета zerocoder. Я интересуюсь искусственным интеллектом и тем, как его можно использовать уже сейчас. Сегодня я предлагаю вам взгляд СЕО на то, нужны ли программисты в современном мире цифровой трансформации, и если нужны, то какую именно роль они займут.

No-code и ИИ: трансформация инструментария

Традиционные решения в сегменте no-code, включая Tilda, Bubble и Notion, больше не воспринимаются как передовые. Их развитие идет в сторону интеграции с ИИ, что отражает глобальные тренды и ожидания технологического сообщества.

В 2021–2022 годах no-code-инструменты стали популярными среди маркетологов и предпринимателей без технической подготовки. Сегодня приоритет смещается в сторону гибридных навыков: умения формулировать задачи в виде промптов и управлять логикой генерации кода. Такой подход требует не только знания интерфейсов, но и понимания архитектурных принципов.

Сервисы Cursor и Lovable позволяют за короткое время перейти от идеи к цифровому макету. Пользователь взаимодействует с платформой не через код, а через текстовые инструкции, записывая их в формате чата. Это меняет саму парадигму создания цифровых продуктов.

Стартап-подход: снижение порога входа и стоимость запуска

Сочетание no-code и ИИ позволяет ускорить тестирование бизнес-гипотез. Согласно данным Y Combinator, более 25% стартапов последней когорты используют ИИ-инструменты для генерации основной части программного кода.

Создание MVP стало экономически доступным. Затраты ограничиваются подпиской на инструменты (в среднем около 2000 рублей в месяц) и, при необходимости, участием специалиста, способного формулировать промпты. Нередко над продуктом работает только основатель стартапа без привлечения третьих лиц, что дополнительно сокращает издержки.

Кроме того, появляются комплексные платформы, способные заменить несколько позиций в команде. Примером может служить Zeroqode — сервис с готовыми модулями, позволяющий запустить продукт за несколько часов.

Вайб-кодинг как следующий этап в no-code-экосистеме

В феврале 2025 года один из основателей OpenAI, Андрей Карпаты, впервые описал такое явление как вайб-кодинг. Он охарактеризовал его как способ интуитивного взаимодействия с ИИ. Это не столько разработка, сколько управляемое проектирование — когда пользователь задает направление, а система реализует его через текстовый диалог.

Уже упомянутый выше Cursor предлагает такую модель — чат, в котором команды выполняются в диалоге с ИИ. Исправление ошибок также происходит в формате запроса, без необходимости изучать документацию. Платформа Lovable позволяет по описанию собрать лендинг с готовым дизайном, текстом и SEO-настройками.

Формируется новое направление — цифровое проектирование без чертежей, основанное на ощущениях и быстрой итерации. Это снижает технический барьер для пользователей, которые не знакомы с программированием, и увеличивает скорость запуска.

Программисты в новой роли: стратегия и архитектура

Потребность в разработчиках сохраняется, однако меняется их функциональный фокус. В условиях широкого внедрения ИИ-инструментов программист становится архитектором процессов, обеспечивающим взаимодействие искусственного интеллекта и бизнес-логики.

Сейчас порядка 40% времени профессиональный разработчик тратит на управленческие задачи, тогда как на непосредственно программирование уходят оставшиеся 60%. С учетом распространения вайб-кодинга менеджерский показатель будет расти. Масштабируемость, безопасность, сложные интеграции остаются в зоне ответственности квалифицированных инженеров — пока нейросети не могут похвастаться высокими показателями в области кибербезопасности, поэтому им нельзя доверить работу с действительно сложными проектами, в особенности с легаси — то есть кодом, который писали несколько разных программистов.

Программист превращается в связующее звено между продуктом и технологией — это эксперт, определяющий логику решений, а не исполнитель. Его компетенции востребованы при построении устойчивой архитектуры, учете отраслевых особенностей и внедрении кастомных решений. На его же плечи ложится и забота о безопасности получившегося продукта. 

Актуальные данные и поведенческие тренды

Согласно данным аналитической платформы SimilarWeb, трафик на code-ассистенты вырос на 75%, тогда как интерес к генеративным моделям общего назначения снизился. Сервисы вроде Grok и DeepSeek утратили актуальность на фоне роста платформ, способных решать прикладные задачи.

ИИ становится инструментом расширения возможностей, а не замены специалистов. Он снижает объем рутинной работы и повышает производительность.

Эффективность в бизнесе: сокращение сроков и рост автономности

Раньше запуск цифрового проекта требовал прохождения всех этапов согласования и исполнения, включая постановку задачи и передачу ее в отдел IT. Теперь ряд задач может быть реализован силами бизнес-отделов. Это увеличивает скорость, снижает зависимость между отделами и позволяет оперативно тестировать гипотезы.

Компании, осваивающие вайб-кодинг, демонстрируют лучшие метрики: быстрее выводят MVP, снижают стоимость разработки и быстрее достигают технологической зрелости.

Пример — бот Zerocoder Running Club, разработанный для бегового челленджа нашей команды «Зерокодера». Прототип был создан за час, финализация — в течение дня. Бот анализирует скриншоты с пробежек, которые размещаются в чате пользователями, фиксирует ключевые показатели и классифицирует участников. Инструменты — Cursor и ChatGPT через API. Итоговая система интегрирована с Google Sheets и поддерживает генерацию персонализированных сообщений.

По оценке McKinsey, внедрение ИИ позволяет сократить срок от идеи до продукта на 40%, а отдельные процессы разработки ускоряются в два раза.

Позиция в России: осторожный оптимизм

В отечественной практике сохраняется консервативный подход — нельзя сказать, что в нашей стране повсеместно используется искусственный интеллект. Тем не менее, малый бизнес и технологические стартапы активно внедряют ИИ-инструменты. Они действуют автономно, избегая излишнего бюрократизма.

Для начала цифровой трансформации достаточно базового пилота, набора ИИ-сервисов и выстроенной процедуры: формулирование задач, ревью, тестирование, фиксация метрик — скорости, стоимости, результата.

В качестве итога можно сказать, что программисты остаются ключевыми участниками цифровой трансформации. Однако их роль переходит от статуса разработчиков к архитекторам цифровых решений. Они курируют процессы, менторят ИИ и формируют стратегическую основу продукта.

В то же время стартовые этапы, пилотные версии и внутренние инициативы все чаще реализуются силами ИИ-инструментов. Это экономически обоснованно и соответствует текущим темпам цифровизации.

Ключевая компетенция в новой реальности — гибкость и готовность к переобучению. Магистральное направление развития — интеграция человека и технологии в партнерском режиме.