Вайбкодинг: антикризисное средство или источник проблем для ИТ-отрасли

Российская ИТ-отрасль столкнулась с серьёзными вызовами. Спрос падает, а возможности получения инвестиций много ниже реальной потребности. Всё больше опасений связано с потерей льгот. Можно снизить издержки через использование искусственного интеллекта (ИИ), но не создаст ли это ещё больше проблем?

 

 

 

 

 

1. 1. Введение
2. 2. Искусственный интеллект — это спасение?
3. 3. Обратная сторона ИИ. Риски и ограничения
4. 4. Другие возможные пути выхода из сложившейся ситуации
5. 5. Выводы

Введение

До конца 2026 года осталось два месяца. Налицо последствия негативных процессов в экономике, включая падение спроса на ПО и другие ИТ-продукты, которое не компенсируется усилением регулирования и ужесточением требований по импортозамещению. Это стало основной темой осенней пресс-конференции НП РУССОФТ «Парадокс российской софтверной индустрии. Рост или падение?», которая состоялась 19 октября в пресс-центре ТАСС (рис. 1).

 

Рисунок 1. Участники пресс-конференции НП РУССОФТ 

 

Уже в 2025 году, согласно результатам исследования НП РУССОФТ, рост выручки российских компаний замедлился до 14 % при прогнозе в 24 %, который был дан в конце 2024 года. По некоторым данным, даже имело место падение, пусть и небольшое (рис. 2). Это зафиксировано впервые за всю историю российского ИТ-рынка. Даже в сложном 1998 году рынок всё же вырос. В 2026 году ожидают, что показатель роста будет несколько выше — 17 %, — но это в любом случае намного ниже уровня 2023–2024 года, когда он составлял 27–28 %.

 

Рисунок 2. Совокупная выручка российских ИТ-компаний за 2020–2025 гг.

 

Главными факторами торможения авторы исследования назвали охлаждение экономики и, как следствие, снижение инвестиционной активности. По мнению президента НП РУССОФТ Валентина Макарова, важным фактором стала также конкуренция с дочерними ИТ-компаниями. Их в 2–3 раза больше, чем рыночных игроков, при этом они пользуются всеми льготами, а их деятельность дотируется материнскими структурами.

Повлияла и активность налоговых органов, которая касалась в том числе и ИТ-компаний. Целый ряд из них, как обратила внимание исполнительный директор компании «Киберпротект» Елена Бочерова, столкнулись с налоговыми доначислениями. В основном речь шла о резидентах «Сколково» и других инновационных центров, технопарков и территорий опережающего развития. Положение осложняет и то, что такие доначисления стало сложнее обжаловать.

На пресс-конференции представители различных компаний, входящих в объединение, называли разные подходы к тому, как адаптироваться к изменившимся условиям. Упоминались и давно предлагаемые объединением пути, в частности расширение экспорта или разные способы привлечения рыночных инвестиций.

Новым стало расширение использования искусственного интеллекта (ИИ), который уже применяет для разных задач большая часть ИТ-компаний. Такие инструменты не только встраиваются в бизнес-процессы, но и задействуются непосредственно в разработке, в том числе для генерации кода. 

Как и в других отраслях, использование ИИ — один из путей снижения издержек и роста производительности труда. Именно это востребовано в наибольшей степени во времена кризисов и других сложных ситуаций в экономике. Однако проблем и сложностей применение нейросетевых инструментов также создаёт немало.

Искусственный интеллект — это спасение?

В текущем году ИИ, как отмечается в исследовании РУССОФТ, стал сквозной темой практически во всех отраслях, и ИТ — не исключение. Искусственный интеллект оказался одним из способов решить целый ряд насущных проблем, прежде всего тех, что связаны с дефицитом кадров. К тому же для ИТ-отрасли, которая активно предлагает продукты с ИИ, не использовать такие средства самой было бы просто нелогично.

Кроме того, «способности» ИИ по генерации и анализу кода заметно выросли. В итоге многие значимые в ИТ фигуры, в частности Линус Торвальдс, изменили свою скептическую позицию. Как отметил Торвальдс в интервью руководителю отдела открытого исходного кода Verizon Дирку Хонделю на саммите Linux Foundation Open Source в Сеуле, теперь ему всё чаще приходится говорить «да» новым вещам, несмотря на сопротивление некоторых разработчиков, которые «как будто застряли в колее». 

В том, что касается сопровождения кода с помощью ИИ, скептицизм создателя Linux во многом неизменен. Но и в этой сфере ИИ активно применяют, прежде всего — для поддержки унаследованных приложений, в частности написанных на языке Cobol, что особенно актуально для США. И в целом главным преимуществом ИИ является быстрое освоение новых или очень старых и малопопулярных языков программирования.

Согласно данным РУССОФТ, уже по состоянию на середину 2026 года генеративный ИИ внедрили в процесс разработки или отладки ПО 73 % компаний, и более чем в половине из них был достигнут эффект, который участники опроса сочли значимым. Однако, как обратил внимание в ходе пресс-конференции генеральный директор ГК Softline Владимир Лавров, такой эффект может быть и косвенным, так что реальная отдача может быть ещё выше. К концу года доля компаний, использующих ИИ в разработке, согласно прогнозам, достигнет 92,8 %. 

Применение ИИ названо одним из основных драйверов роста для отрасли. Однако, как показало исследование, компании, которые не применяли ИИ, продемонстрировали вдвое более высокие результаты роста доходов, чем те, кто его использовал (14 % против чуть более 7 %). Впрочем, внедрение ИИ могло быть и реакцией на слабые экономические показатели, т. е. мерой, направленной как раз на то, чтобы переломить ситуацию.

Наиболее распространёнными областями применения ИИ оказались поиск ошибок в коде и работа над документацией (таблица 1). Впрочем, использование ассистентов при написании кода лишь немногим уступает лидерам, а частичное применение и вовсе лидирует, причём с приличным отрывом. Другие же сферы заметно отстают.

 

Таблица 1. Области применения генеративного ИИ в разработке ПО (доля опрошенных компаний)

 

Генеральный директор IVA Technologies Александр Дмитриев заявил, что опыт применения ИИ в его компании превзошёл самые оптимистичные ожидания. Он привёл несколько примеров того, как с помощью вайбкодинга смогли участвовать в процессе разработки даже те сотрудники, которые вообще не имели никаких навыков программирования, и результат был не хуже, чем у профессионалов. Всё это позволяет выпускать новые релизы быстрее и с меньшими затратами.

Наглядным положительным примером применения генерации кода с помощью ИИ является деятельность разработчика Брендона Томаса, который выпустил под маркой ArtCraft аналоги популярных продуктов от Adobe, Autodesk, Microsoft и других вендоров. За этим проектом стоит всего один человек, но буквально за несколько недель ему удалось создать вполне стабильные и функциональные продукты, у которых нет целого ряда родовых недостатков традиционных САПР, офисных и графических редакторов. 

Более того, по мнению Александра Дмитриева, широкое применение ИИ радикально трансформирует ИТ-бизнес. Оно позволяет не просто генерировать код, но и создавать новую экономическую ценность и получать значимые конкурентные преимущества. Плюс ко всему, вайбкодинг даёт возможность существенно сокращать издержки.

Владимир Лавров поделился опытом использования ИИ как для оптимизации бизнес-процессов, так и для ускорения разработки. В заказной разработке, по его оценке, специализированные модели позволяют достичь до 30 % экономии ресурсов. К тому же ИИ-инструменты хорошо продаются. Кроме того, ИИ применяется для автоматизации в процессе продаж, в маркетинге, управлении кадрами и финансами.

С другой стороны, с применением ИИ связано много рисков, причём они не всегда очевидны. Прежде всего вспоминают об издержках несовершенства самих технологий, в частности — так называемых галлюцинациях ИИ. Применительно к генерации кода это, например, ссылки на несуществующие библиотеки.

Обратная сторона ИИ. Риски и ограничения

Однако галлюцинациями ИИ проблемы, связанные с возможным применением нейросетевых инструментов для работы с кодом, не исчерпываются. И далеко не все они — технологические, что, однако, не умаляет их значимости. В целом принято выделять следующие моменты, которые сопровождают попытки использования ИИ:

• Невысокое качество генерируемого ИИ кода.
• Меняется система подготовки и удержания кадров.
• Неочевидный экономический эффект.
• Влияние санкционных и конкурентных ограничений.
• Внешние сервисы не безопасны, а развёрнутые внутри корпоративного контура не обеспечивают требуемое качество работы.
• Ограничения, связанные с государственным и отраслевым регулированием.

Попытки генерации кода делались с момента появления первых больших языковых моделей в публичном доступе. Все они спотыкались о низкое качество результата. Это в равной мере касалось как полезного, так и вредоносного кода. В феврале 2026 года, с выходом очередной модели Claude 5 от Anthropic, результаты стали радикально лучше, но жалобы не исчезли. 

Кроме того, как показал летний опрос РУССОФТ, очень многие компании опасаются преднамеренного изменения кода зарубежными платформами. С другой стороны, ИИ-модели, развёрнутые внутри корпоративного контура, как показывает практика, работают хуже (часто — намного), чем облачные. 

Плюс ко всему, локальная инфраструктура для ИИ-моделей стоит очень дорого и продолжает дорожать. По оценке Владимира Лаврова, программно-аппаратный комплекс, пригодный для работы с кодом в такой компании, как Softline, стоит около 150 млн рублей. При этом сохраняется тенденция к росту цен на оперативную память, накопители, графические процессоры. Положение осложняет и то, что сайзинг оборудования для развёртывания ИИ требует учитывать множество нюансов, что создаёт риск потратить немалые средства практически впустую.

Более серьёзным последствием стал рост количества уязвимостей при использовании ИИ для генерации кода. Особенно часто ИИ-модели сливают токены, пароли и API-ключи. И в целом рост количества разнообразных уязвимостей некоторые аналитики прямо связали с расширением практики вайбкодинга. Плюс ко всему, традиционная модель контроля качества кода перестаёт справляться с ускорением разработки. В итоге 22 % респондентов опроса РУССОФТ указали на рост количества уязвимостей при генерации кода. 

Президент ГК «Девелоника» Юрий Овчаренко также обратил внимание на то, что бесконтрольная разработка с ИИ может превратить процесс в «чёрный ящик», когда бизнесу становится сложно понимать, как устроен результат, сколько он стоит и насколько он надёжен. При этом внедрили меры по контролю ИИ меньше четверти компаний (рис. 3). Поэтому нужно сначала выстроить методологию, платформу и инфраструктуру, затем определить задачи для ИИ и только после этого масштабировать автоматизацию. Однако пока как безопасность, так и экономическая эффективность вайбкодинга, по оценке Юрия, под вопросом.

 

Рисунок 3. Некоторые показатели внедрения ИИ в российских компаниях

 

Также использование ИИ создаёт большие риски в сфере подготовки кадров. На это обратили внимание ещё в 2025 году участники круглого стола на конференции OS Day. Прежде всего, ИИ лишает работы начинающих сотрудников, что перекрывает поток новых кадров в компании. Спустя полгода на эту же проблему указали два топ-менеджера Microsoft. 

С другой стороны, ИИ активно используют разного рода самозванцы, выявление которых стало весьма сложной задачей для рекрутеров. С такими недобросовестными соискателями сталкивались две трети российских компаний, в том числе из ИТ-отрасли. 

Также всё чаще проекты внедрения ИИ спотыкаются об экономику. Это касается не только небольших компаний или стартапов, но и крупных корпораций. Прежде всего, ИИ оказывается дороже людей там, где предполагается замена низкооплачиваемых позиций, например операторов колл-центров. 

Не везде удалось выстроить процесс сбора и обработки данных, используемых для обучения ИИ. Это касается и разработчиков, поскольку ИИ, который обучали на, скажем так, неидеальном коде, будет воспроизводить существующие ошибки и уязвимости. 

Юрий Овчаренко также обратил внимание на дублирование агентов и сценариев (рис. 4). Следствиями этого являются неэффективное использование инфраструктуры и рост затрат на внедрение и интеграцию. Последняя статья неочевидна, и её часто недооценивают.

 

Рисунок 4. Сложности и риски внедрения ИИ в процесс разработки

 

Серьёзными являются санкционные и экспортные ограничения, которые усугубляют проблемы с ценой и доступностью оборудования. В частности, они касаются поставок графических ускорителей. Так, NVIDIA встроила в свои продукты модуль контроля местоположения, который блокирует работу в «не тех» юрисдикциях. Это стало дополнительным препятствием для закупок ускорителей через третьи страны. Также США и Китай закрыли любым нерезидентам доступ к наиболее передовым моделям. И такие ограничения будут только нарастать.

Впрочем, как отметил начальник отдела сопровождения «Базальт СПО» Андрей Черепанов, возможно появление специализированных моделей, созданных самими компаниями для собственных нужд. Такие эксперименты, по его словам, уже идут, и весьма активно. По его мнению, для работы таких моделей не обязательно наличие дорогих и дефицитных графических процессоров, вполне можно обойтись и универсальными. Производительность таких ИИ-моделей, конечно, будет ниже, чем у наиболее передовых, но на практике, как считает Андрей, это будет сводиться к тому, что та или иная процедура будет занимать 15 минут вместо 5, что всё равно даёт существенный выигрыш.

Ещё одной зоной риска может стать регулирование ИИ. Пока в России действует, и то частично, лишь рамочный закон, который многие считают «беззубым». Однако ситуация может измениться по мере появления подзаконных актов и других законов, в той или иной степени касающихся регулирования ИИ. В частности, по мнению участников пресс-конференции, очень велик риск, что на российском рынке возникнет монополизм двух основных поставщиков ИИ-моделей. 

Так что нельзя исключать появления разного рода ограничений, которым придётся следовать. Данное обстоятельство также может стать источником проблем для разработчиков и вызвать замедление развития технологий, как это уже произошло в ЕС и Южной Корее. При этом такое отставание становится практически необратимым за считаные месяцы.

В итоге, как пришли к выводу участники дискуссии, не стоит забывать и о других путях повышения выручки и поиска инвестиций. Некоторые из них являются практически безальтернативными для ряда сегментов рынка, где внутренний спрос наиболее сильно ограничен. Впрочем, все они не противоречат активному внедрению новых технологий, включая ИИ.

Другие возможные пути выхода из сложившейся ситуации

В целом очевидным путём преодоления ограничений внутреннего рынка является выход на внешние. Как неоднократно заявлял Валентин Макаров, российский рынок составляет лишь около 1 % от мирового, и во многих сегментах российским разработчикам стало тесно, причём уже давно. В результате с рынка уходят и вполне достойные продукты, в развитие которых были вложены значительные временные и человеческие ресурсы.

Российские компании уже продают свои продукты за рубеж. На пике, по итогам 2021 года, общий объём поступлений от продаж ПО за рубеж составил 10 млрд долларов и превысил выручку от такой традиционной статьи российского экспорта, как лес.

Однако после известных событий 2022 года поступления от экспорта упали на 40 %. С того времени многие компании пытались переориентироваться на новые рынки и даже добивались кое-каких успехов, но полностью наверстать потерю платёжеспособных потребителей из Европы и Северной Америки не удалось.

По итогам 2025 года, как отметил Валентин Макаров, выручка от экспорта в долларовом исчислении выросла в годовом выражении на 12 % и превысила 7 млрд долларов. Однако в рублёвом эквиваленте прирост оказался близким к нулю — вследствие укрепления российской валюты.

Как рассказал генеральный директор CommuniGate Pro Дмитрий Старовойтов, при выходе на внешние рынки полезным оказался опыт, накопленный в России при создании альтернатив зарубежным продуктам. Вместе с тем Дмитрий предупредил, что нужно быть готовым к жёсткой конкуренции с международными и местными игроками и учитывать специфику каждой страны. 

Однако именно международное развитие становится одним из способов повысить устойчивость компании и создать основу для дальнейшего роста бизнеса. Это касается не только продуктов для корпоративных коммуникаций, но и средств базовой информатизации (ОС, СУБД, офисные пакеты, системы автоматизации основных бизнес-процессов) или систем поддержания информационной безопасности.

В качестве источников инвестиций всё более значимыми становятся сделки по слияниям и поглощениям. Выход на фондовый рынок или попытки привлечения венчурных инвесторов в нынешних условиях высокой ключевой ставки, как констатировал Валентин Макаров, нецелесообразны: просто держать деньги на банковском вкладе выгоднее и менее рискованно.

Как отметили участники дискуссии, наиболее заметна тенденция к консолидации в сегменте системного ПО. Директор по стратегическому развитию компании «Базис» Константин Выскребенцев привёл прогнозы, согласно которым к 2032 году на российском рынке 4–5 игроков, предлагающих наиболее зрелые и функциональные продукты, будут контролировать 80 % рынка ПО для создания динамической инфраструктуры.

Заместитель генерального директора по продажам «Группы Астра» Андрей Климов назвал одним из следствий консолидации рынка развитие экосистем. При этом, как подчеркнул Андрей Черепанов, в России наиболее востребованы не моновендорные, а партнёрские экосистемы из совместимых продуктов, не только программных, но и аппаратных. Такой запрос связан со стремлением избежать возможной зависимости от одного поставщика, на чём многие обожглись в 2022 году, при уходе с рынка зарубежных вендоров.

Выводы

ИИ для российской софтверной индустрии оказался одним из способов сохранить устойчивый рост. Соответствующие инструменты применяют подавляющее большинство компаний.

Однако многие из них не просчитывают в полной мере экономику проектов внедрения ИИ, а также другие риски и ограничения. Уже в самом скором будущем к ним присоединится и влияние регулирования, причём данный фактор плохо предсказуем и чреват возникновением монополизма со стороны владельцев моделей. Однако тут возможно появление специализированных разработок, ориентированных на нишевые задачи; такие продукты могут приобрести заметную популярность.