- Антон, как вы видите динамику проникновения LCNC в заказную разработку бизнес-приложений? Сохранен ли тренд на создание при помощи таких платформ тиражируемого программного обеспечения?
- Динамика проникновения LCNC в заказную разработку бизнес-приложений остается позитивной. При этом меняется сама модель создания корпоративного ПО: все чаще компании отказываются от монолитных платформ в пользу композитной архитектуры, где система строится из автономных, взаимосвязанных, но независимых модулей. Такой подход позволяет гибко развивать инфраструктуру, обновлять отдельные компоненты без риска «сломать» все решение и, главное, быстрее адаптироваться к изменениям в бизнесе и законодательстве.

Руководитель разработки no-code платформы «Акола», ИТ-экосистема «Лукоморье» Антон Симуни
Фото: «Лукоморье»
В этом контексте заметно вырос интерес к технологиям no-code — они фактически стали катализатором цифровой трансформации. В недавнем исследовании Gartner за 2025 год приводится показательная статистика: 60 % ИТ-компаний к 2028 году будут использовать корпоративные LCAP в качестве основной внутренней платформы для разработчиков. Для сравнения: в 2024 году таких компаний было всего 10 %. Такой подход резко сокращает сроки вывода новых продуктов: если раньше речь шла о месяцах, то теперь — о неделях или даже днях.
При этом тренд на создание тиражируемого программного обеспечения с помощью LCNC сохраняется, но меняется сам принцип тиражирования. Приложения все чаще создаются не как единые монолитные продукты, а как композиция готовых модулей, компонентов и сервисов, которые можно повторно использовать и адаптировать под конкретные задачи. Композитная архитектура в связке с no-code фактически становится новой нормой. Мы движемся к смешанным моделям, где визуальные инструменты, ручная разработка и автоматизированные конструкторы сосуществуют в рамках единой экосистемы, усиливая друг друга.
Сегодня no-code формирует новый архитектурный слой корпоративных систем. Традиционно корпоративная ИТ-архитектура состояла из двух уровней: инфраструктуры и прикладных систем. Теперь над ними появляется новая надстройка — no-code-платформы. Это связующее звено между ИТ и бизнесом.
Такие платформы скрывают сложность программирования и дают возможность работать с визуальными моделями, готовыми модулями и компонентами. С их помощью можно выстраивать новую цифровую логику поверх уже работающих решений — CRM, ERP, аналитических платформ и внешних сервисов — через API и встроенные интеграционные механизмы.
Таким образом, архитектура становится композиционной, а приложения начинают создаваться иначе: не с нуля, а собираться как конструктор. Это меняет не только технологию разработки, но и роли внутри компании. К созданию цифровых решений подключаются специалисты с отраслевой экспертизой — люди, которые хорошо понимают бизнес-процессы, но при этом не являются профессиональными разработчиками.
- Как оцениваете кратко- и среднесрочную перспективу направления LCNC? Есть ли отличия в сегменте LCNC-инструментов между глобальными рынками и рынком РФ?
- Рынок low-code/no-code перестал быть нишевым инструментом для автоматизации отдельных процессов и становится частью базовой архитектуры корпоративных платформ. LCNC все чаще рассматривается не только как инструмент разработки, но и как элемент стратегии управления корпоративной ИТ-архитектурой и основа для построения внутренних платформ разработки.
По оценке Gartner, мировой рынок технологий low-code разработки продолжает быстро расти: к 2029 году он достигнет $58,2 млрд, со среднегодовым темпом роста около 14,1 %. К 2029 году около 80 % критически важных приложений будут разрабатываться на LCNC-платформах — по сравнению с примерно 15 % в 2024 году. Кроме того, к 2028 году около 60 % организаций, занимающихся разработкой ПО, будут использовать low-code в качестве основной платформы разработки, тогда как в 2024 году их было примерно 10 %.
Масштабирование LCNC подтверждается и другими оценками. По данным Forrester, 87 % разработчиков корпоративного ПО уже сейчас используют платформы LCNC хотя бы для части своей работы. Около 80 % ИТ-организаций уже используют инструменты разработки LCNC.
На российском рынке ситуация развивается по схожей траектории, но есть собственные драйверы. В частности, значимую роль играют импортозамещение и необходимость развития отечественной технологической базы. Объем российского рынка LCNC оценивается примерно в 19 млрд рублей (исследование Б1). В 2025 году спрос на платформенные ИТ-решения вырос на 22 %, при этом сегменты low-code и облачных платформ показали рост на 15-30 % (Staq).
Отдельно стоит отметить динамику отечественных решений: их доля за два года выросла с 35 % рынка до 55 %. В госсекторе за 2022-2024 годы доля российских LCNC-решений увеличилась с 15 % до 42 %.
Таким образом, принципиального расхождения между глобальным и российским рынками нет: и там, и там LCNC движется от инструмента для отдельных задач к платформенному уровню корпоративной ИТ-архитектуры. При этом российский рынок дополнительно поддерживается спросом на отечественные решения и задачами технологической независимости. В ближайшие годы российский рынок LCNC будет расти примерно на 17 % ежегодно, что также соответствует мировому тренду платформенных технологий.
- Какие дополнительные преимущества LCNC выходят на передний план в современных условиях?
- В современных условиях на первый план выходят не только скорость разработки и снижение порога входа, но и экономический эффект, возможность компенсировать дефицит разработчиков, гибкость заказной разработки и архитектурная адаптивность.
Прежде всего меняется экономика разработки. LCNC сокращает стоимость и сроки создания цифровых решений: если раньше разработка занимала месяцы, а иногда годы, то сейчас платформы позволяют запускать изменения за недели и даже быстрее, причем без специального штата высококвалифицированных ИТ-специалистов. Бизнес окупает инвестиции в LCNC за 6-12 месяцев. Затраты на разработку могут снижаться на 50-90 %, а производительность повышаться в 5-10 раз по сравнению с традиционным программированием.
По данным Deloitte, компании, массово внедряющие LCNC-подход, сокращают расходы на ИТ на 30-45 %, а скорость реализации изменений увеличивается в 2,5 раза. Экономия особенно заметна на найме: вместо команды из 5-7 программистов часто достаточно 2-3 no-code-разработчиков при участии бизнес-аналитиков.
Второй фактор — системный дефицит разработчиков. В 2025 году в России было открыто более 60 тыс. вакансий для ИТ-специалистов, а зарплаты разработчиков продолжают расти. Благодаря no-code появляется новая роль — «гражданский разработчик» (citizen developer): бизнес-пользователь, аналитик или архитектор процессов, который может самостоятельно создавать цифровые решения. В следующие несколько лет более 80% пользователей no-code-платформ будут людьми вне ИТ-подразделений. Таким образом, no-code позволяет компаниям масштабировать разработку без линейного роста команды разработчиков.
Еще одно преимущество связано с изменением ожиданий заказчиков. В России явно наметился тренд в сторону заказной разработки: заказчик хочет систему «под себя», чтобы она отражала его процессы, могла быстро кастомизироваться и меняться под его нужды. Вендоры, соответственно, должны давать инструмент, который позволяет бизнесу адаптировать продукт под себя. No-code становится способом построить гибкую цифровую модель бизнеса, которая может меняться вместе с компанией.
Наконец, важен архитектурный эффект. Композитная архитектура, которая закрепилась в 2024-2025 годах, в связке с no-code стала новой нормой. Актуальны смешанные модели, где визуальные инструменты, ручная разработка и автоматизированные конструкторы сосуществуют в рамках единой экосистемы. Меняется сама логика ИТ-ландшафта: если раньше ИТ-архитектура была ориентирована прежде всего на стабильность, то сейчас в приоритете адаптивность.
В среднесрочной перспективе это приводит к усилению экосистемного подхода. Сегодня в России в реестре программного обеспечения уже почти 30 тыс. решений, и рынок в таком раздробленном виде долго существовать не сможет. Мы постепенно приходим к модели, где продукты объединяются вокруг платформ и формируют экосистемы решений.
No-code играет здесь ключевую роль: платформы позволяют объединять разрозненные приложения и сервисы в единую цифровую экосистему, обеспечивая взаимодействие между ними, масштабируемость и гибкость. Дополнительный импульс этому процессу дает интеграция ИИ. Встроенные инструменты искусственного интеллекта в no-code помогают платформам быстрее адаптироваться под новые задачи, анализировать данные и автоматически генерировать предложения по оптимизации процессов. Это позволяет создавать цифровые сервисы быстрее и с меньшими ресурсными затратами, делая экосистему более гибкой и саморазвивающейся.
- Какое влияние на распространение LCNC оказывает «вайб-кодинг» - где драйверит, а где выступает ингибитором?
- Вайбкодинг в первую очередь усиливает спрос на платформенный подход, хотя одновременно повышает требования к технологической среде, в которой создается и запускается код.
ИИ действительно ускоряет создание кода, но одновременно увеличивает требования к среде, в которой этот код создается и выполняется. Если агент может самостоятельно генерировать и выполнять произвольный код, его действия необходимо ограничивать: нужны подготовленная инфраструктура, CI/CD, тестовые среды, механизмы контроля и специалисты, которые понимают, каким образом агент может повлиять на систему.
Именно здесь LCNC получает дополнительное преимущество. Платформенный подход позволяет перенести значительную часть этой инженерной сложности с уровня каждого отдельного продукта на уровень общей технологической платформы. Платформа заранее определяет технологический стек, доступные компоненты, способы их взаимодействия и правила работы с ними. Вместо того чтобы каждый раз заново создавать технологическую основу для решения, разработчик работает внутри уже подготовленной среды.
Поэтому ценность no-code и low-code не сводится к снижению порога входа. Платформа позволяет создавать решения менее квалифицированными специалистами без пропорционального снижения требований к качеству продукта: значительная часть инженерных решений уже заложена в самой платформе.
Ключевое значение здесь имеет ограниченное пространство действий. В обычной разработке агент может сгенерировать практически любой код, в том числе ошибочный или небезопасный. В платформе агент может использовать только те конструкции и операции, которые сама платформа поддерживает.
Платформа становится дополнительным уровнем контроля между ИИ и исполняемой системой. Агент может предложить решение, которое окажется ошибочным или бессмысленным, но платформа не позволит исполнить то, что выходит за пределы предусмотренной модели. Галлюцинация ИИ при этом не исчезает — она просто не получает возможности превратиться в произвольный исполняемый код.
При таком подходе инженерная компетенция концентрируется на уровне платформы. Платформу можно проверить и настроить с точки зрения безопасности, производительности и предсказуемости, а затем использовать как технологическую основу для множества решений. Специалистов, которые непосредственно создают продукты на этой основе, при этом проще обучить работе с конкретным инструментом.
Поэтому с распространением ИИ значение платформенного подхода, скорее, растет. Чем больше возможностей получает ИИ-агент, тем важнее среда, которая определяет границы его действий и не позволяет скорости генерации превратиться в неконтролируемое изменение корпоративной системы.
ИИ в no-code работает по тому же принципу, по которому разработчик использует агента в IDE: он становится частью среды, в которой непосредственно создается продукт. Только вместо произвольного программного кода агент работает с формализованными объектами и операциями, которые уже предусмотрены платформой.
- Появление каких инструментов, маркетинговых инициатив и/или интеграций способно придать дополнительный импульс рассматриваемому направлению?
- Наиболее сильный дополнительный импульс LCNC сегодня может дать интеграция no-code с ИИ и, в частности, развитие ИИ-агентов внутри платформ. Именно сочетание готовой технологической основы no-code с возможностями ИИ формирует новую модель разработки цифровых продуктов.
No-code и ИИ могут дополнять друг друга в едином процессе создания цифрового продукта. Платформа предоставляет готовую технологическую основу и набор возможностей, а ИИ помогает быстрее использовать эти возможности. При этом человек по-прежнему определяет, что именно нужно создать, и контролирует результат.
Если раньше аналитик формулировал задачу, а no-code-разработчик реализовывал ее на платформе, то ИИ-агент может взять на себя значительную часть работы no-code-разработчика: получить задачу, реализовать ее средствами платформы и при необходимости предложить свой вариант решения.
При этом ИИ внутри no-code не становится самостоятельным инструментом разработки. Он работает внутри заданной технологической среды и использует те возможности, которые предусмотрены платформой. Поэтому развитие ИИ позволяет использовать возможности no-code с меньшими затратами непосредственного ручного труда.
Ключевым направлением развития становится не просто добавление ИИ в интерфейс платформы, а создание полноценных агентских сценариев, когда ИИ способен понимать задачу, выбирать необходимые компоненты платформы, собирать из них решение и предлагать варианты оптимизации. Это может дополнительно сократить сроки разработки и сделать LCNC доступнее для специалистов без глубоких навыков программирования.
При этом создание и развитие самих ИИ-агентов остается отдельной задачей, требующей инженерной компетенции. Хорошего агента необходимо собрать, настроить и встроить в платформу. В enterprise-сценариях этим по-прежнему занимаются специалисты, которые понимают принципы работы агентских систем и способны добиться от них необходимого результата.
Наиболее сильный дополнительный импульс LCNC сегодня может дать интеграция no-code с ИИ и, в частности, развитие ИИ-агентов внутри платформ. Именно сочетание готовой технологической основы no-code с возможностями ИИ формирует новую модель разработки цифровых продуктов.
No-code и ИИ могут дополнять друг друга в едином процессе создания цифрового продукта. Платформа предоставляет готовую технологическую основу и набор возможностей, а ИИ помогает быстрее использовать эти возможности. При этом человек по-прежнему определяет, что именно нужно создать, и контролирует результат.
Если раньше аналитик формулировал задачу, а no-code-разработчик реализовывал ее на платформе, то ИИ-агент может взять на себя значительную часть работы no-code-разработчика: получить задачу, реализовать ее средствами платформы и при необходимости предложить свой вариант решения.
При этом ИИ внутри no-code не становится самостоятельным инструментом разработки. Он работает внутри заданной технологической среды и использует те возможности, которые предусмотрены платформой. Поэтому развитие ИИ позволяет использовать возможности no-code с меньшими затратами непосредственного ручного труда.
Ключевым направлением развития становится не просто добавление ИИ в интерфейс платформы, а создание полноценных агентских сценариев, когда ИИ способен понимать задачу, выбирать необходимые компоненты платформы, собирать из них решение и предлагать варианты оптимизации. Это может дополнительно сократить сроки разработки и сделать LCNC доступнее для специалистов без глубоких навыков программирования.
При этом создание и развитие самих ИИ-агентов остается отдельной задачей, требующей инженерной компетенции. Хорошего агента необходимо собрать, настроить и встроить в платформу. В enterprise-сценариях этим по-прежнему занимаются специалисты, которые понимают принципы работы агентских систем и способны добиться от них необходимого результата.
- Большое спасибо за беседу!