Что происходит с рынком разработки?

Разработка сайтов — небольшая часть бизнеса Nimax, поэтому я лишь частично вовлечён в эту индустрию. Но некоторые вещи снаружи виднее, чем изнутри. Либо их не так страшно увидеть. Собрал разбор в четыре части: что происходит с рынком разработки под давлением AI.

Часть 1. Простые проекты

Мой прогноз жёсткий. Весь пласт простых продуктов — лендинги, корпоративные сайты, Telegram-боты, no-code сервисы и подобное — неизбежно уйдёт в вайб-кодинг. Клиенты больше не будут нанимать программистов под базовые задачи.

Не верите мне? А вы сами заказали бы сейчас лендинг за солидную сумму у внешнего подрядчика? Вот-вот...

Мы в Nimax уже это сделали, простите ( Больше не платим сторонним разработчикам за лендинги, сайты и простые боты. Все эти задачи закрываются внутри силами людей, которые три месяца назад вообще не имели отношения к коду. Наши маркетологи сами запускают новые страницы и разделы сайта, работают над блогом, делают лендинги.

Многие разработчики надеются, что «реальный сектор» пропустит этот тренд мимо. Опасное заблуждение. В любой компании есть молодые сообразительные ребята в маркетинге и не только. Они быстро понимают, что настроить бота или собрать промостраницу через AI можно за пару часов — и уже делают это сами, не дожидаясь IT-департамента и уж тем более подрядчиков.

Если бизнес всё-таки отдаёт такое на аутсорс, требования кардинально изменились. То, что раньше делалось месяцы и за сотни тысяч, а иногда и миллионы, теперь должно быть готово за дни и в разы дешевле... и не только без потери качества, но ещё и с ростом уровня проектов за счёт использования возможностей AI. На этот запрос уже отвечают микрокоманды, освоившие AI-инструменты.

Ещё одна смена парадигмы — MVP на пресейле. Самые продвинутые команды приходят к клиенту не со слайдами, а с уже собранным, кликабельным сайтом/приложением. Показывают результат до того, как получили контракт.

Как адаптироваться? Вижу два пути.

Стать конвейером — оцифровать свою экспертизу с помощью AI, превратиться в продуктовую компанию по автоматическому созданию сайтов/лендингов/ботов под ключ. Но учитывая, что эта идея сейчас приходит в голову очень многим.

Взломать треугольник (цена, качество, срок) — остаться студией, но автоматизировать рутину настолько, чтобы за разумные деньги и используя свой опыт, выдавать продукт значительно лучше, чем клиент соберёт сам через AI.

И когда начинать? Прямо сейчас.

Самый слабый аргумент, который слышу: «Ну клиенты же пока продолжают заказывать, как раньше». Если ждать, когда они окончательно перестанут приходить — бизнес просто увянет. Перестраиваться нужно на опережение рынка, пока ещё есть на это ресурсы.

Часть 2. Автоматизация

Довольно большим сегментом работ для веб-студий, разработчиков и интеграторов всегда была внутренняя автоматизация компаний. Это всевозможные личные кабинеты для клиентов, ERP, системы для управленческого учёта, задачники, кастомные CRM-ки, HR-системы и многое другое.

Это очень лакомый вид проектов! Объёмы большие, проект легко делается итерациями, долго поддерживается. Можно писать кастомную систему, а можно внедрять готовые решения с доработками. И нужно это каждой компании!

Так вот! Такие проекты неожиданно хорошо делаются с помощью вайб-кодинга. Эта технология полностью раскрывается на автоматизации!

У этого три причины:

Люди изнутри компаний прекрасно выполняют функции продакта на таких проектах. Они точно знают, что им нужно, быстро формулируют требования и отправляют в AI-разработку.

У таких систем очень много интерфейсов — простых и состоящих из повторяющихся элементов. Такие проекты идеально заходят под AI-кодинг и генерируются довольно быстро. Первую версию своей ERP можно сделать буквально за один вечер. Потом долго развлекаться с допилами и интеграциями ) Я проверял.

AI даёт возможность делать сверх-быстрые итерации, которые занимают буквально часы/минуты. И бесконечно адаптировать систему под нужды конкретной компании. В работе с подрядчиками, самый оптимистичный сценарий — это недельные спринты. Разница скоростей огромная!

Внутренняя автоматизация оказалась едва ли не основным применением вайб-кодинга. Множество предпринимателей и руководителей сейчас самостоятельно собирают системы управления бизнесом целиком, либо ERP-надстройки над уже существующими инструментами. Я уже видел несколько таких систем у коллег, да и сами мы делаем то же самое.

Это создаст проблемы компаниям, которые специализировались на разработке и внедрении подобных систем для небольшого бизнеса. Усложнит жизнь SaaS и платформам для автоматизации. Самостоятельно собранные с помощью AI-инструментов системы практически бесплатны и полностью кастомизированы под задачу конкретной компании. Такие преимущества очень сложно преодолеть.

Всё это относится только к небольшим компаниям. Автоматизация для крупного бизнеса с высокими нагрузками, несметным числом пользователей и гигантскими объёмами данных — другая история. Это безопасная гавань, там и разработка, и готовые решения пока актуальны.

Выводы:

• Проекты по автоматизации остаются в крупном корпоративном сегменте, и целиться нужно туда.
• Малые и средние компании будут всё активнее пилить автоматизацию самостоятельно. Этот сегмент становится всё менее интересен для компаний, привыкших продавать дорогие проекты по внедрению корпоративных систем.
• Становится непонятно, зачем нужны слабо кастомизируемые SaaS с высокой ежемесячной ценой за десятки сотрудников... если за пару вечеров ты можешь создать систему, идеально закрывающую нужды компании.
• А вот для частных внедренцев и микро-компаний, появляется интересный шанс зайти в зону автоматизации, предлагая клиентам быстрые недорогие AI-решения.

Часть 3. Сложные проекты

Давайте теперь посмотрим на сложную разработку. И мне кажется, что ситуация там намного оптимистичнее. Пока.

По мере усложнения проектов появляются барьеры, временно защищающие от AI-замещения:

• Архитектурные вопросы
• Политика и согласования со всеми участниками проекта
• Сложные интеграции, особенно если в проекте замешано железо
• Легаси, в котором чёрт ногу сломит
• Масштабирование и нагрузки
• DevOps-задачи

Можно вспомнить ещё много сложностей. Лично я даже не полезу в проекты, которые затрагивают что-либо из вышеперечисленного.

Отдельно стоит упомянуть интеграционные проекты, в которых замешаны не только ПО, но и оборудование, сети, взаимодействие компаний и департаментов.

И проекты с особой ответственностью: криптовалюта, банки, телеком, медицина и т.д. — то есть все те отрасли, где необходим полный контроль за кодом и полная предсказуемость того, что делают алгоритмы.

Но это не значит, что AI там неприменим вообще. На мой взгляд, assisted и augmented разработка с полным контролем человека над кодом может использоваться во всех этих ситуациях.

Компании столкнутся с двусторонним давлением. Разработчики всё равно захотят использовать AI-инструменты для ускорения и упрощения своей работы. Клиенты тоже будут рассчитывать на ускорение и удешевление процесса разработки. Полностью проскочить AI-трансформацию, прикрываясь высокой сложностью, не выйдет.

А вот вайб-кодинг и agentic-кодинг в сложных проектах пока неприменимы. Но в будущем, я уверен, мультиагентные системы с разделением функций архитектора, разработчика, тестов/ревью и так далее будут понемногу забирать своё.

Пока одни разработчики нервно огрызаются на AI и пишут посты, демонстрирующие внутренний страх потери контроля над ситуацией...

...другие в это же время изучают и строят продвинутые пайплайны разработки — multi-agentic, spec-driven. А также полностью перепроектируют процесс разработки на агентов, делая его AI-native.

В общем, ключевое слово в этом тексте — «пока».

Часть 4. Аутстафф

Прежде чем рассуждать о том, как AI повлияет на рынок аутстаффа, должен признаться: я не очень объективен. У меня негативный опыт с этой моделью.

Как компания, мы аутстаффили клиентам дизайнеров — их у нас хантили ( Как заказчики, мы сами покупали аутстафф разработчиков — и это превращалось в аутстафф джунов под видом сеньоров ( Начиналось вытягивание ресурсов из компании.

Всё, выговорился. Теперь к делу.

AI-трансформация предполагает ускорение написания кода и переход от множества программистов, которые пишут руками, к небольшому числу инженеров, которые управляют кодинг-агентами. Это база, от неё не уйти.

Этот процесс может замедлиться, если на стороне компании-заказчика существуют ограничения в использовании AI вообще и иностранных моделей в частности. Но рано или поздно суверенные и локальные модели будут давать те же самые возможности. Это только отсрочка.

Общее мнение рынка и экспертов на этот счёт: нужно будет меньше линейных кодеров, будут нужны сеньоры, виртуозно управляющиеся с AI.

Поэтому у меня есть большие сомнения, что в этих условиях расширение штата крупных компаний через аутстафф будет работать в прежнем масштабе. Даже с учётом всех преимуществ такого способа расширения команд.

Всё это относится только к разработке. Аутстафф дизайнеров и специалистов маркетинга (ага, аутстафф — это не только про разработку) пока не настолько затронут AI, чтобы как-то на них повлиять. Своего Claude Code и Codex у этих ребят пока нет.

Объёмы рынка аутстаффа сократятся. Но останутся сегменты, где предлагают специалистов уникального уровня, редких специализаций, и особенно с глубокой экспертизой в конкретных отраслях.

Возможно, компании будут покупать людей для построения систем агентного кодинга и управления ими — тех самых инженеров, которые заменяют целый отдел от разработки до тестирования.

Но в тех объёмах, как это было последние годы, рынок аутстаффа существовать не будет.

Я просто не могу себе представить, что в мире AI кто-то сотнями набирает дополнительных людей базового уровня, просто писать код.

Если проблема, описанная в этой статье, вам откликается, приходите ко мне на консультацию — вместе мы решим её быстрее!