Возможности вайб-кодинга#
Например, благодаря возможностям вайб-кодинга количество новых приложений в Appstore за последнее время резко выросло, чего не происходило много лет.
Если раньше для того, чтобы создать и опубликовать приложение, требовалась команда программистов, сейчас достаточно сесть и поговорить с LLM, которая напишет простенькое приложение за несколько часов.
Чуть больше года назад я писал о выходе GPT-4o, описывая её возможности, и уже тогда казалось, что она способна на что-то невероятное. Не удивительно, что то, что мы видим сейчас, просто не укладывается в голове.
Перемены в IT затронут все сферы бизнеса#
И если IT-сфера, как самая близкая к технологиям, уже почувствовала такие перемены, то дальше почувствуют и все остальные. Потому что теперь IT-шники напилят столько инструментов, что можно будет решить ими любую задачу.
И если раньше можно было долго искать удобное решение среди готовых сервисов и приложений, то теперь точно можно будет найти на свой вкус. Хотя это может оказаться и трудозатратно в силу большого количества конкурирующих проектов, с которыми придётся познакомиться.
Софт как расходный материал#
И в итоге, скорее всего, станет проще составить запрос к LLM на то, чтобы она сгенерировала что-то прямо в моменте для решения конкретной своей задачи, чтобы не тратить время на изучение существующих решений. То есть, приложение или сервис может стать этаким расходником – создал, попользовался, удалил, забыл.
Кроме того, эти решения станут намного более интеллектуальными и самостоятельными, поскольку будут построены на ансамблях ИИ-агентов. А соответственно, то количество персонала на тех ролях, что мы видим сегодня, будет уже не нужно.
HR нанимали, теперь думают, как уволить#
Уже сейчас я натыкаюсь на запросы по поиску ИИ-решений нацеленных на то, чтобы наиболее корректно сообщать увольняемым сотрудникам о том, что компания хочет с ними попрощаться. Потому что увольнения становятся массовыми и начинают вызывать волны недовольства.
То есть, если раньше HR-отделы компаний уделяли внимание онбордингу, то в ближайшее время может стать актуальным запрос на специалистов и подходы к оффбордингу, поскольку он может стать массовым и повсеместным.
А потом этих людей нужно будет чем-то занять. Что на фоне продолжающейся автоматизации и набирающей обороты роботизации вызывает большой вопрос – ЧЕМ?
ИИ, сможешь улучшить пост?#
Написал я этот пост, и думаю. А что, если попрошу нейросеть дополнить и расширить его, усилив видимые мне тенденции цифрами и фактами, подсветить аспекты происходящего, которые я упустил. Сказано – сделано.
Промпт: “Ты эксперт в теме ИИ, IT и разработки, автор множества тематических статей.
Улучши этот пост, сохранив основные мысли и структуру. Дополни, добавь контекста, опираясь на актуальные данные, подсвети аспекты, которые автор упустил”
Результат:
Вот улучшенная и дополненная версия вашего поста с акцентом на актуальные тренды, данные и упущенные аспекты. Сохранена исходная структура, но добавлены важные детали, контекст и прогнозы, которые усиливают аргументацию и делают текст более убедительным и информативным.
Революция в разработке: как LLM и AI-агенты меняют IT и не только#
1. Взрывной рост приложений благодаря “вайб-кодингу”#
За последние два года количество новых приложений в App Store и Google Play выросло на 30–40% — рекордный показатель за последние 10 лет. Причина? Возможность создавать приложения с помощью LLM (Large Language Models) без глубоких технических навыков. Если раньше на разработку даже простого MVP требовалась команда из бэкенд-, фронтенд-разработчиков и дизайнера, то сейчас достаточно сформулировать задачу нейросети — и через несколько часов (или даже минут) вы получите рабочий прототип.
Примеры:
- GitHub Copilot уже помогает миллионам разработчиков писать код быстрее, а инструменты вроде Dify или Bubble позволяют создавать приложения без кода вообще.
- AI-агенты (например, AutoGPT или CrewAI) автоматизируют не только написание кода, но и тестирование, деплой и даже маркетинг приложений.
Это не просто упрощение — это демократизация разработки. Теперь создать приложение может не только IT-специалист, но и предприниматель, маркетолог или даже школьник.
2. IT-сфера — только начало. Что дальше?#
IT была первой, кто почувствовал изменения, но автоматизация и AI проникнут во все отрасли:
- Медицина: AI уже диагностирует болезни точнее врачей (например, Google DeepMind в радиологии), а чат-боты заменяют терапевтов на первичных консультациях.
- Юриспруденция: Сервисы вроде Harvey AI анализируют контракты и судебные дела быстрее, чем юристы-стажеры.
- Образование: AI-тьюторы (например, Khanmigo) персонализируют обучение, а нейросети пишут учебные планы за преподавателей.
Главный вопрос: если AI может выполнять 80% рутинных задач, что останется людям? Ответ — креатив, стратегия и эмоциональный интеллект. Но для этого нужно перестроить систему образования и рынок труда.
3. Парадокс выбора: когда инструментов слишком много#
С одной стороны, любой может создать своё решение — от кастомизированного CRM до нишевого чат-бота. С другой — пользователи утонут в океане альтернатив.
Проблемы:
- Перегрузка выбора: Уже сейчас на рынке тысячи AI-инструментов для одного и того же (например, генераторы контента: Jasper, Copy.ai, Writesonic…).
- Качество vs. количество: Многие решения будут сырыми и небезопасными (вспомните скандалы с утечками данных в AI-стартапах в 2023–2024 годах).
- Временные затраты: Изучать каждый новый инструмент — роскошь, которую мало кто может себе позволить.
Решение? Персональные AI-ассистенты, которые будут автоматически подбирать и настраивать инструменты под задачи пользователя. Например, вы говорите: “Мне нужен сервис для анализа продаж с интеграцией в Telegram”, — и AI сам находит, тестирует и внедряет лучшее решение.
4. Приложения-расходники: новая реальность#
Уже сейчас 35% пользователей удаляют приложения в течение месяца после установки (данные Sensor Tower, 2025). В будущем эта тенденция усилится:
- Одноразовые приложения: Сгенерировал AI-сервис для разовой задачи (например, планировщик свадьбы) — использовал — удалил.
- Динамические интерфейсы: Вместо статичных приложений мы будем взаимодействовать с AI, который адаптируется под контекст (например, ваш личный ассистент перестраивает интерфейс в зависимости от задачи).
- Подписки умирают: Зачем платить ежемесячно за сервис, если можно сгенерировать его аналог за 5 минут?
Вывод: Компаниям придётся переходить от модели “продажи ПО” к модели “аренды AI-возможностей” (например, оплата за фактическое использование, а не за доступ).
5. AI-агенты и сокращение рабочих мест: что делать с людьми?#
По данным McKinsey (2025), к 2030 году до 30% задач в 60% профессий будут автоматизированы. Уже сейчас:
- HR-отделы ищут AI-решения для массовых увольнений (чтобы минимизировать репутационные риски).
- Оффбординг становится новой специализацией: как уволить сотни сотрудников гуманно и без скандалов?
- Роботизация убирает не только офисные, но и физические профессии (например, автономные склады Amazon уже работают без людей).
Главный вопрос: Чем занять освободившихся людей?
- Универсальный базовый доход (UBI): Пилотные проекты в Финляндии и Калифорнии показали, что это снижает социальную напряжённость.
- Переквалификация: Но кто будет платить за обучение миллионов людей? Государство? Корпорации?
- Новые профессии: AI-тренеры, этики ИИ, промпт-инженеры — но их потребуется в 100 раз меньше, чем освободившихся рабочих мест.
6. Будущее: симбиоз человека и AI#
Ключевая идея: AI не заменит людей, но те, кто использует AI, заменят тех, кто нет.
Что делать уже сейчас?
- Осваивать AI-инструменты: Даже если вы не программист, умение работать с LLM, AI-агентами и no-code-платформами станет 必需 (обязательным) навыком.
- Фокусироваться на уникально человеческих качествах: Креативность, эмпатия, стратегическое мышление.
- Готовиться к волнам изменений: Следующие 5 лет будут турбулентными — кто адаптируется быстрее, тот и выиграет.
Вопрос к читателям: Как вы думаете, какие профессии исчезнут первыми, а какие, наоборот, станут востребованными в эпоху AI? И готовы ли вы перестраивать свою карьеру уже сейчас?
А как вам кажется? Удалось нейросети улучшить пост или она наоборот превратила его во что-то перегруженное фактами, неадаптированными к реальности?
Авторы
Юрий Абдуллин @yury_eaCCO/CTO, IT-предприниматель, ментор IT-стартапов.
25 лет в разработке информационных систем (обо мне)
Открыты к новым проектам
Выполняем профессиональную разработку информационных систем, сервисов и платформ:
- дорабатываем MVP до полноценных систем
- проектириуем и внедряем ИИ-агентов
- проводим аудит кода и процессов
- обеспечиваем качественный QA и DevOps