31.07.2026
1
В России появились специалисты, которые делают приложения с помощью искусственного интеллекта, хотя у них нет специального ИТ-образования. Такой подход называют вайб-кодингом. Пользователь просто объясняет нейросети задачу обычными словами, а она сама пишет код и помогает собрать работающий прототип.
Исследование показывает, что эта практика уже стала частью бизнеса:
- 81% тех, кто пользуется вайб-кодингом, вообще не считают разработку своей основной профессией;
- 80% предпринимателей и руководителей говорят, что нейросети по факту заменили им разработчика.
Кто применяет вайб-кодинг
Профессиональных программистов среди опрошенных почти нет. Аудитория распределилась так:
- предприниматели — 44%;
- руководители — 12%;
- аналитики — 7%;
- продакт-менеджеры — 5%;
- маркетологи — 5%;
- разработчики — всего 6%.
При этом половина опрошенных (52%) начинали создавать приложения почти без технической подготовки или вообще без нее.
Насколько глубоко это вошло в привычку
Вайб-кодинг быстро стал повседневным инструментом среди опрошенных:
- занимаются этим меньше полугода (61%);
- используют почти каждый день (62%);
- пользуются несколько раз в неделю или чаще (88%).
За такое короткое время люди успели сделать настоящие рабочие продукты:
- создали от 2 до 5 полноценных проектов (69%);
- создали 6 и больше проектов (13%).
Эти приложения часто работают самостоятельно, и ими пользуются живые люди:
- программы действуют почти без постоянного участия человека (72%);
- основные пользователи — коллеги (61%);
- приложениями пользуются клиенты (59%).
Чаще всего работают в специальных средах, заточенных под диалог с ИИ:
- Claude Code (55%).
- OpenAI Codex (54%).
- VS Code с AI-расширениями (26%).
- Cursor (24%).
- Только ChatGPT без специальной среды (22%).
- Google Antigravity (6%).
- GitHub Copilot (4%).
- Lovable (3%).
- Replit (1%).
Люди не привязаны к одной модели и смешивают решения разных разработчиков:
- модели OpenAI (71%);
- Claude (58%);
- DeepSeek (34%);
- Qwen (24%);
- Gemini или Gemma (21%);
- локальные модели, когда важны контроль данных и конфиденциальность (11%).
Есть и отечественное корпоративное решение BitrixGPT, которое встроено во внутренние сервисы компаний. Его выбирают 23% участников.
Где возникают главные трудности
Самые чувствительные места при работе с нейросетями:
- ИИ плохо понимает поставленную задачу (37%);
- сложно сопровождать проект после запуска (32%);
- вопросы безопасности (27%).
Труднее всего даются такие навыки:
- довести разработку до конца (36%);
- обеспечить защиту кода (33%);
- продумать архитектуру приложения (32%).
Ситуация с проверкой кода и безопасностью
Контроль качества во многом отдают тем же технологиям, которые этот код и создают. Это тревожный момент:
- 54% проверяют код с помощью ИИ;
- 28% вообще не проверяют код;
- 4% не знают, как это сделать;
- 11% проводят ручной аудит.
Даже когда продуктом пользуются реальные клиенты, доля ручной проверки остается очень низкой. Среди таких авторов вручную код проверяют лишь 14%.
Как меняется роль традиционного разработчика
Большинство уже ощутило, что потребность в живом программисте стала меньше:
- 73% смогли обойтись без привлечения разработчика;
- среди предпринимателей и руководителей этот показатель достигает 80%.
Однако списывать профессионалов со счетов пока рано, ведь 33% считают, что в сложных проектах инженеры все еще необходимы.
У самих пользователей тоже появляются новые привычки:
- 38% стали лучше формулировать технические задания.
- 37% начали чаще думать с позиции разработчика.
Как вайб-кодинг повлияет на бизнес
Участники уверены, что процесс не остановить, и перемены близко:
- 39% считают, что эпоха, когда сотрудники без ИТ-бэкграунда сами делают небольшие приложения под рабочие нужды, уже наступила.
- 30% ожидают массового перехода к такой модели в ближайшие 1-2 года.
Для ИТ-отделов это значит появление нового способа разработки. Программирование стало частью . Теперь главное не в том, чтобы запрещать такие практики, а в том, чтобы научиться ими управлять.
Вайб-кодинг быстро меняет привычный уклад работы. Бизнес все чаще обходится без программистов, но одновременно растут риски, связанные с безопасностью и качеством кода. Главная задача теперь состоит в том, чтобы встроить его в рабочие процессы.
