Российский рынок быстрее осваивает так называемый вайб-кодинг — подход, при котором разработчик формулирует задачу на естественном языке, а ИИ-ассистент генерирует рабочий код.
По данным hh.ru, с начала 2025 года число вакансий с требованием такого навыка выросло на 27%; больше всего предложений — в Москве и Санкт-Петербурге, медианная «вилка» достигает 140 тыс. ₽.
Смысл подхода отражён в названии: от инженера требуется задать направление и ограничения, а не писать «строгий» код — его собирает модель. Для опытных разработчиков это способ снять рутину, для новичков — снизить порог входа.
«Вайб-кодинг позволяет убрать однообразные операции и сфокусироваться на творческих задачах — это новый навык, который даёт бизнесу скорость и преимущество», — говорит гендиректор «СберТеха» Максим Тятюшев.
Масштаб внедрения ИИ-ассистентов подтверждают сторонние оценки: по словам независимого эксперта по ИИ, к.э.н. Алексея Лерона, уже 81% разработчиков пользуются такими инструментами, а ~90% инженерных команд интегрируют ИИ в процессы. GitHub Copilot (инструмент автодополнения кода) к 2025 году насчитывает >15 млн пользователей. Исследование, опубликованное на сайте Корнелльского университета, фиксирует, что 15,4% образцов кода на Python, написанных разработчиками из России в 2018–2024 годах, были сгенерированы ИИ из общей выборки 80 млн фрагментов.
Практическая польза — в снятии рутины: генерация шаблонов, рефакторинг, автотесты, поиск ошибок и подготовка документации, перечисляет технический директор юнита разработки «Перфоманс Лаб» Евгений Чебыкин. Но ответственность за результат остаётся на инженере, подчёркивает он.
Риски — тоже системные. По оценке гендиректора НЦК ИСУ Кирилла Семиона, экономия на стадии проектирования и запуска оборачивается более дорогой эксплуатацией: «Софт становится тяжелее, требует более мощного железа; у него больше точек уязвимости — и он дороже в обслуживании».
Начальник отдела по ИБ компании «Код безопасности» Алексей Коробченко дополняет: скорость — плюс, но без понимания внутренних механизмов сложнее поддерживать и отлаживать решение. Чтобы выпускать зрелые продукты, «нужно возвращать и ужесточать обязательный code-review (проверку кода коллегами) и закреплять персональную ответственность за проверку ИИ-предложений», — резюмирует ML-руководитель группы анализа безопасности приложений Positive Technologies Максим Митрофанов.
Итог для рынка: вайб-кодинг уже стал «гигиеническим» навыком и ускорителем time-to-market, но без дисциплины процессов — архитектуры, ревью, тестирования и безопасной разработки — он увеличивает технический долг и уязвимости.