28 мая 2025 г.
Бизнес-задачи меняются настолько стремительно, что традиционные методы разработки приложений под требования конкретной компании далеко не всегда успевают за требованиями российских компаний к time to market для создаваемых ИТ-продуктов. Ситуация драйверит применение новых подходов к разработке, среди которых лидируют LCNC (Low-Code/No-Code) и применение GenAI для написания кода.
«Российские предприятия склонны следовать мировым трендам, внедряя новые технологии сразу после появления успешных примеров их применения», — говорит Даниил Летин, руководитель дирекции по развитию бизнеса в IBS.
«AI-разработка», существующая в разных формах, пока находится в стадии становления, а LCNC уже стал инструментом индустриального уровня, с развитой функциональностью и — что важно для корпоративных заказчиков — проверенным на огромном количестве реальных внедрений и показавшем реальную эффективность.
Внедрение решений, построенных на LCNC и продемонстрировавших свою работоспособность, — а примеров тысячи, причем при создании приложений разных классов и масштабов — позволило участникам рынка наработать профильную экспертизу, что также важно для корпоративных заказчиков. Среди проектов, созданных по новым технологиям разработки, есть крупные и социально-значимые. Например, уже есть прецеденты использования LCNC-платформ для построения «умных городов», о чем поговорим ниже.
Даже при таком широком распространении инструмента важно понимать, что LCNC — не универсальный инструмент и не «волшебная палочка», а инструмент с ограниченными — хотя и широкими — возможностями применения.
«Low-code-технологии закрывают лишь базовые потребности рынка, оставляя необходимость привлечения профессиональных разработчиков для высокоуровневых и многогранных задач», — напоминает Даниил Летин.
Что такое LCNC и в чем ее базовые преимущества
LCNC сегодня стала универсальной концепцией разработки, применяемой для создания различных ИТ-продуктов — от сайтов и простых приложений до сервисов и даже игр — без необходимости писать код «с нуля», а собирая систему в визуальном конструкторе из набора готовых элементов, которые иногда нужно кастомизировать. Это существенно облегчает труд программистов и тестировщиков, позволяя избавиться от ряда рутинных задач, говорит Даниил Летин. Такой подход радикально увеличивает скорость разработки, не требует большого количества специалистов и прекрасно отвечает современным требованиям как по time to market, так и к безопасной разработке, возможностям встраивания в DevOps-процессы и т. д.
Приложения, созданные методами LCNC, весь жизненный цикл продукта проводят внутри специализированной платформы, которая в данном случае является и средой разработки, и средой исполнения. По сути LCNC — одно из практических применений концепции «платформенной экономики». Пусть такое прочтение платформенной экономики является нишевым — даже в рамках ИТ — но оно обладает всеми преимуществами и недостатками, характерными для платформ. Более подробно о «платформенной экономике» и других моментах, с ней связанных, мы недавно писали.
Показательно, что на LCNC-платформах уже создают другие платформы, ориентированные на решение нишевых задач. В этом плане показателен прецедент, о котором рассказал Алексей Алексеев. Например, на платформе Digital Q, созданной «Диасофт», «Искра Технологии» построила платформу для «умного города», уже примененную в ряде локаций РФ.
Основное преимущество в данном случае — радикальное снижение ряда технических процессов, которые в итоге и определяют снижение времени выхода на рынок. В частности, благодаря минимизированию проблем с совместимостью, упрощения ряд процессов разработки, переноса решения многих проблем, относящихся к «кибербезу», на уровень платформы и т. д. Результат получается выразительный. Например, благодаря экосистеме Digital Q, созданной «Диасофт», компания «Искра технологии» повысила скорость разработки вдвое, сказал Алексей Алексеев, заместитель генерального директора «Искра Технологии», выступая на майской конференции Diasoft Partners Day. Это прекрасный показатель, на аналогичный прирост в скорости создания приложений можно ориентироваться и другим компаниям, применяющим LCNC. Далеко не все разделяют тотальный оптимизм в отношении этих платформ.
«Применение LCNC-платформ или AI-генерация кода — это скорее „ускорение“ прототипирования, а не замена классической разработки», — говорит Никитин Андрей, начальник отдела цифрового моделирования в компании IBS.
С ним согласен Максим Кислицкий, CPO платформы «Атомкод», ЧУ «Цифрум» (входит в ГК «Росатом»): «Вместо дорогостоящих ИТ-проектов можно собирать MVP за считаные недели и проверять бизнес-гипотезы».
Основная проблема — появление дополнительного «слоя» в ИТ-инфраструктуре. Это приводит к увеличению поверхности для атак, усложнению ИТ-рельефа, некоторому снижению производительности и т. д. Также в большинстве случаев серьезной проблемой станет сложность перехода с платформы на платформу, если у корпоративного заказчика возникнет такая потребность. Необходимость переделывать сотни приложений, заново описывая бизнес-логику в инструментах другой платформы, задача, конечно, подъемная, но настолько трудозатратная, что в большинстве случаев работает как vendor lock.
Использование LCNC положительно влияет на уровень инфобезопасности в корпоративных инфраструктурах. Однако влияние это двойственное, предупреждает Максим Кислицкий: «С одной стороны, LCNC-платформы со встроенными механизмами контроля и прав доступа могут повысить дисциплину и прозрачность. С другой — быстрая автоматизация без участия ИБ-экспертов может создать новые уязвимости, особенно если решения разворачивают бизнес-подразделения без сопровождения специалистов».
Границы применимости
Подчеркнем, что LCNC-платформы не являются универсальным инструментом. Такие инструменты действительно демонстрируют высокую эффективность, но лишь в задачах отдельных, хотя и многочисленных.
«Качественная LCNC-платформа почти в любом случае сократит сроки получения бизнес-результатов и облегчит эксплуатацию системы», — говорит Дмитрий Демидов, руководитель Лаборатории инноваций НОРБИТ (входит в группу ЛАНИТ), однако подчеркивает, что платформы не стоит применять там, где на рынке уже присутствуют специализированные, сложные и большие системы, тут в LCNC просто нет смысла.
LCNC особенно эффективны там, где нужно быстро автоматизировать типовые процессы: сбор данных, верификацию, простую бизнес-логику, генерацию шаблонов, также они полезны в аналитике, интерфейсах и обработке естественного языка, приводит примеры Максим Кислицкий. Менее применимы LCNC в задачах с высокой степенью неопределённости, например, при разработке уникальных алгоритмов, инфраструктурных решений или систем реального времени с жёсткими SLA и большим количеством операций. Кроме того, как подчеркивает Максим Кислицкий, там по-прежнему требуется высокая экспертиза с точки зрения создания архитектуры решений.
«В ИТ-проектах останется огромный пласт разработки, которую можно реализовать только привычными классическими инструментами и командами специалистов», — напоминает Дмитрий Демидов.
Распространение новых инструментов уже влияет на весь рынок
Новые инструменты продолжают развитие, активизируют проникновение и уже меняют многое как в самой разработке, так и в смежных областях — от рынка труда «айтишников» до xOps — но к радикальным переворотам не приводят. «Ситуация выглядит как эволюция, а не как революция», — говорит Дмитрий Демидов.
Как выглядят изменения, вызванные распространением LCNC, на наиболее проблемном сегмента национального ИТ — рынке труда разработчиков?
«LCNC и GenAI не решат кадровый дефицит радикально, но сильно перераспределят нагрузку, — считает Максим Кислицкий. — Рутины станет меньше — это снимет часть давления на классических разработчиков и тестировщиков».
«Распространение платформ с низким порогом входа (LCNC) и способность GenAI писать код, в среднесрочной перспективе приведет к падению спроса на низкоуровневых программистов и тестировщиков, так как будет происходить смещение классических ролей специалистов к более сложным задачам, связанным с анализом бизнес-проблем, архитектурой, интеграциями и оптимизацией», — говорит Александр Неволин, директор направления «Разработка программного обеспечения» в IBS. Но в этом процессе есть интересные детали.
LCNC меняет ситуацию на рынке труда «айтишников», но не радикально. «Распространение LCNC-платформ и способность GenAI писать код могут влиять на рынок, но не решают проблему дефицита разработчиков и тестировщиков», — говорит Анастасия Николаева, менеджер продукта Test IT в компании «Девелоника» (входит в ГК Softline).
Трендовые технологии на сегодня не способны заменить людей, уверена Анастасия Николаева: решение требует валидации со стороны разработчика и обязательного тестирования, чтобы не выпускать к пользователям забагованный продукт.
«Разработка была и остается инженерной задачей, подконтрольной ИТ-специалисту, — говорит Роман Смирнов, коммерческий директор „Девелоника“. — Чем сложнее бизнес-логика процесса, тем больше требуется вмешательство инженера».
Происходит смещение запросов на специалистов с разным уровнем квалификации. «Распространение LCNC-платформ и генеративного ИИ, способного писать код, будет снижать дефицит специалистов начального и среднего уровня — „джунов“ и „мидлов“, — говорит Антон Симуни, руководитель разработки no-code-платформы „Акола“ (входит в экосистему „Лукоморье“). — Однако на фоне усложнения задач будет только усиливаться нехватка высококвалифицированных инженеров — их роль останется ключевой».
«Дефицит сохранится в зонах архитектуры, интеграции и продуктовой экспертизы — там, где требуется глубокое понимание контекста, — уверен Максим Кислицкий. — Вместо найма „кодеров на всё“ компании начнут искать гибридные профили: тех, кто знают процессы и способны использовать инструменты нового поколения». Происходящие изменения трансформируют не только спрос, но и саму структуру команд, говорит Максим Кислицкий.
«Low-code-технологии закрывают лишь базовые потребности рынка, оставляя необходимость привлечения профессиональных разработчиков для высокоуровневых и многогранных задач», — говорит Даниил Летин. Однако при общем снижении потребностей в разработчиках, в нишах может возникнуть более острый дефицит.
«Возможны риски дефицита в узкоспециализированных областях, где требуются знания бизнес домена или специальные знания в какой-то функциональной области», — считает Александр Неволин. В долгосрочной перспективе спрос на ИТ-автоматизацию останется высоким для специалистов всех уровней, отмечает эксперт, стимулируя развитие новых компетенций и ролей в сфере ИТ.
«Роль разработчиков трансформируется — вместо рутинного кодирования они занимаются архитектурой решений, интеграцией систем и настройкой ИИ-инструментов», — говорит Игорь Простоквашин, ведущий аналитик компании Comindware. Фактически наблюдается не исчезновение потребности в технических специалистах, а изменение спроса в сторону более высококвалифицированных профессионалов, способных работать на стыке технологий и бизнеса, констатирует Игорь Простоквашин.
И с этим согласны другие эксперты. Например, Роман Смирнов подчеркнул: «Квалификация, которую хотят видеть на проектах, сдвигается в сторону архитектурных, аналитических и интеграционных компетенций». Рынок уходит от понятия «кодер», все чаще используют термин «архитектор решений», отмечает он.
Вместе с развитием Gen AI будут возрастать и требования к производительности разработчиков, уверен Максим Кислицкий
Распространение LCNC в условиях российской экономики влияет как на структуру разработки, так и на обучение молодых специалистов для этой области. «Учебные курсы по программированию начинают включать визуальные инструменты и навыки работы с AI, — отмечает Максим Кислицкий. — Компетенции „продуктового мышления“ и понимания бизнес-процессов становятся более важными, чем знание конкретного фреймворка». Это меняет карьерные треки, говорит он, ведь уже востребованы не просто разработчики, а технологические консультанты и solution-архитекторы нового типа.
Вместо заключения
Функциональное развитие платформ идет быстрыми темпами — к этим продуктам вендоры добавляют новые функции, обновляют системы безопасности, повышают скорость работы за счет оптимизации кода и т. д. К качественным изменением самой концепции это не приводит, но, как показывает практика, оказывает существенное влияние на скорость проникновения в корпоративные ИТ-рельефы новых технологий — от блокчейна до ИИ.
ИИ активно применяют почти повсеместно, начиная от простых рутинных задач и заканчивая сложными промышленными проектами, говорит Даниил Летин, отмечая, что мощная волна распространения таких инструментов еще впереди: «Несмотря на популярность AI-решений, многие компании еще не осознают реальную пользу и ценность от таких внедрений. В ближайшем будущем ожидается рост интереса к технологиям искусственного интеллекта».
Спрос на ИИ-решения продолжит расти. AI-решения интересуют практически всех, но уровень зрелости запросов сильно разнится, говорит Максим Кислицкий: «Крупные компании идут в сторону автоматизации обработки информации, NLP, прогнозной аналитики. Средний бизнес пока чаще рассматривает AI через призму интерфейсов: чат-боты, генерация текстов, анализ заявок».
«Магистральные направления использования ИИ — генерация контента и автоматизация рутины, — говорит Андрей Никитин. — Отмечу, что бизнес достиг определенного уровня цифровой зрелости и ориентируется на специализированные AI-решения „под ключ“, а не просто технологии ради технологий».
На перспективу востребованности «искусственного интеллекта» российским бизнесом Максим Кислицкий смотрит с оптимизмом: «В ближайшие
Продолжение следует
Источник: Александр Маляревский, внештатный обозреватель IT Channel News
