Российский рынок платформ разработки с низким уровнем программирования и без кода (Low-Code/No-Code, LCNC) по итогам 2026 года составит 28,23 млрд рублей. Это в 7,78 раза больше показателя 2021 года. К 2030 году рынок может вырасти до 46,8 млрд рублей при среднегодовом темпе около 14%. Такие оценки приводятся в совместном исследовании ИТ-экосистемы «Лукоморье» и TelecomDaily, посвящённом развитию корпоративной разработки в российских компаниях.

Исследование основано на опросе 125 организаций и анализе 51 публичного внедрения LCNC-платформ. Его авторы отмечают, что компании не противопоставляют классическую разработку, Low-Code/No-Code и искусственный интеллект, а используют их параллельно.

В промышленной эксплуатации LCNC-платформы применяют 86% опрошенных организаций, классическую разработку — 89%. При этом 94% участников опроса используют ИИ в разработке, а 73% делают это на значимом уровне — например, для генерации функций, программных модулей или тестов. Вайб-кодинг, при котором ИИ создаёт большую часть приложения по запросам на естественном языке, пока остаётся редкой практикой: его используют только 5% компаний.

Динамика рынка

В 2021 году объём российского рынка LCNC составлял 3,63 млрд рублей. Наиболее высокий темп роста был зафиксирован в 2022 году — 172%. В 2025 году динамика замедлилась до 11%. Аналитики связывают это с высокой базой, неоднородной динамикой игроков и завершением срочных проектов импортозамещения.

В 2026–2027 годах темпы роста могут восстановиться до 15–17%. Среди факторов — масштабирование зрелых платформ, интеграция LCNC с ИИ и роботизацией процессов, а также увеличение повторных продаж. К 2030 году рост, по прогнозу, постепенно замедлится до 11–13% в год.

Основную часть рынка формируют специализированные разработчики: на них пришлось 58% рынка, или 14,1 млрд рублей в 2025 году. Ещё 36% занимают диверсифицированные и гибридные игроки, развивающие LCNC наряду с ECM- и BPM-системами, продуктами для госсектора, внедрением и заказной разработкой. Оставшиеся 6% приходятся на смежные решения — BI, RPA и ИИ-продукты с LCNC-инструментами.

Компании сочетают разные подходы к разработке

Среди организаций, использующих LCNC, 69% работают с платформами более года, 42% — более двух лет. В среднем этот подход становится основным примерно для 39% задач разработки.

Наиболее распространённые сценарии применения LCNC — создание внутренних систем и корпоративных порталов (55%), аналитических инструментов и отчётности (50%), интеграция с другими продуктами (40%). Внешние клиентские продукты на таких платформах разрабатывают 13% организаций, имеющих опыт работы с LCNC.

ИИ на значимом уровне чаще всего используют для анализа данных (58%) и создания чат-ботов (46%). При этом среди компаний, применяющих ИИ для генерации кода или конфигурации, 59% используют его в гибридных задачах, сочетающих классическую разработку и LCNC.

По оценкам участников исследования, применение LCNC позволяет сократить время разработки примерно на 16% по сравнению с классическим подходом. Преимущество в скорости отметили 45% компаний, использующих оба способа, тогда как об отставании LCNC заявили 7%. Среднее снижение затрат до промышленного запуска оценивается в 6%.

Значимое применение ИИ ускоряет получение результата примерно на 24% и снижает стоимость разработки в среднем на 9%. Однако около четверти сгенерированного кода отклоняется при проверке или требует существенной переработки. С незначительными инцидентами, связанными с таким кодом, сталкивались 36% организаций, с инцидентами ограниченного влияния на пользователей и процессы — 12%. Серьёзных последствий для бизнеса участники опроса не зафиксировали.

Стоимость остаётся главным барьером

Чаще всего компании выбирают LCNC из-за возможности развернуть платформу в собственной инфраструктуре — этот фактор назвали 36% пользователей. Стандартизацию разработки на единой платформе отметили 34%, быстрое получение рабочей версии и снижение стоимости разработки — по 30%. Ещё 25% указали на нехватку профессиональных разработчиков.

Главным препятствием для внедрения остаётся стоимость лицензий, внедрения и поддержки: её назвали 45% опрошенных. Среди других барьеров при использовании ИИ в разработке участники исследования выделили ошибки генерируемого кода и риск роста технического долга (37%), а также требования информационной безопасности и ограничения на передачу кода и данных в облачные и зарубежные сервисы (34%).

В среднем компании используют одновременно три ИИ-инструмента для разработки. Среди наиболее распространённых — DeepSeek (47%), Claude Code (38%), модели OpenAI вне Codex (31%) и GitHub Copilot (29%). GigaCode и GigaChat назвали 23% участников, применяющих ИИ в разработке.

LCNC выходит за пределы ИТ-отрасли

В промышленной эксплуатации LCNC используют 93% опрошенных компаний не-ИТ-профиля. В ИТ-секторе показатель составляет 78%. Среди организаций со штатом от 100 до 999 человек доля пользователей таких платформ достигает 91%, тогда как среди компаний с численностью персонала от 1000 сотрудников — 78%.

В отраслевом разрезе наиболее высокие показатели зафиксированы в телекоммуникациях и медиа (100%), а также в обрабатывающей промышленности (95%).

Анализ 51 публичного внедрения показал, что 50 проектов уже находятся в промышленной эксплуатации и только один — на стадии пилота. В 47 случаях LCNC-решения интегрированы с действующими корпоративными системами, включая 1С, SAP, Active Directory и ServiceNow. В 16 проектах внутренние команды заказчиков самостоятельно настраивают процессы, создают модели или формируют центры компетенций.

Чаще всего платформы применяются для автоматизации клиентских и коммерческих процессов (15 кейсов), работы с документами, контентом и кадровым электронным документооборотом (11), а также для создания отраслевых и операционных приложений (7).

Количественные результаты внедрения раскрыты в 33 кейсах. В отдельных проектах подготовка отчёта сократилась с 60 до 10 минут, а оформление типового договора — с 60 до 15 минут. Есть примеры запуска решений за три рабочих дня и перехода на новые системы за несколько часов. В одном из проектов экономия трудозатрат составила около 10 тыс. часов в год.

В опубликованных кейсах также отмечены снижение количества ошибок на 30–50%, повышение уровня SLA до 99,7%, сокращение расхода бумаги на 20% и удешевление хранения документов в 3–5 раз.

Авторы исследования делают вывод, что LCNC становится одним из инструментов корпоративной автоматизации, который позволяет ускорять изменения в ИТ-ландшафте и распределять задачи разработки между профессиональными ИТ-командами и бизнес-подразделениями. При этом дальнейшее развитие рынка будет связано не столько с заменой классической разработки, сколько с сочетанием разных подходов и интеграцией ИИ в управляемые корпоративные платформы.

Источник:
Иллюстрация предоставлена пресс-службой компании