Виктор Вайнштейн, Павел Перов, «КОРУС Консалтинг»: Будущее — за связкой low-code и искусственного интеллекта 

Виктор Вайнштейн: Технологическая революция началась снизу — с разработчиков. Когда появились надежные кодовые агенты, специалисты начали массово покупать подписки и использовать ИИ в ежедневной работе. Довольно быстро это заметили и корпорации. Сейчас даже в России появляются компании с KPI, привязанным к использованию ИИ: например, 20% кода должны быть созданы с помощью нейросети — ведь очевидно, что ИИ повышает скорость разработки. Многие хотят этим воспользоваться.

Но тут есть важный нюанс. Скорость работы растет, но это не всегда означает, что также растет и эффективность. Если процессы не выстроены, выигрыш на этапе генерации кода может обернуться потерями на отладке, рефакторинге и исправлении ошибок. Поэтому сейчас главный вопрос — как встроить ИИ в процесс так, чтобы он действительно давал результат.

Искусственный интеллект уже очень глубоко проник в проектирование и разработку корпоративных приложений и дальше его влияние будет только усиливаться. 

Виктор Вайнштейн: Если посмотреть на классический цикл корпоративной разработки, то в нем всегда было много потерь из-за неэффективной коммуникации. Бизнес-пользователь объясняет задачу на своем языке, аналитики переводят ее в схемы и документы, разработчики реализуют, а потом нередко выясняется, что заказчик имел в виду не совсем это — и цикл повторяется. Low-code когда-то появился как попытка сократить этот разрыв. А ИИ сокращает его еще сильнее.

Но я не верю в сценарий, где бизнес-пользователь просто «разговаривает» с ИИ и получает полноценную корпоративную систему. Это слишком сильное упрощение. Во-первых, самому пользователю нужно уметь правильно формулировать задачу. Во-вторых, корпоративное приложение — это не только интерфейсы и процессы. Это еще и производительность, безопасность, отказоустойчивость, масштабирование.

Поэтому я вижу будущее так: есть надежное ядро системы, за которое отвечают профессионалы и архитекторы, а вокруг — гибкий слой процессов и интерфейсов, который можно быстро адаптировать с помощью ИИ. Вот здесь искусственный интеллект действительно способен существенно ускорить работу.

Павел Перов: Пока рано говорить, что ИИ можно использовать для проектирования архитектуры корпоративного решения. Слишком велик риск ошибок в масштабировании и производительности. 
Задачи архитектора в ближайшие несколько лет точно останутся за человеком. Архитектор задает жесткие границы, внутри которых часть задач мы делегируем ИИ. В нашей no-/low-code платформе «Авандок» центральным ядром является визуальный конструктор, где правила системы хранятся в формализованном виде (XML-представления), именно эта структура позволяет ИИ создавать новые типы сущностей, шаблоны экранных форм, отдельные элементы бизнес-процессов. 

Виктор Вайнштейн: Наиболее зрелые сценарии — это генерация интерфейсов, описание бизнес-процессов и тестирование. Особенно с учетом того, что корпоративные приложения во многом строятся на повторяющихся паттернах. С типовыми задачами искусственный интеллект справляется отлично. С данными все не так просто. Там есть сложные связи, иерархии, контекст. Это более тяжелая история.

Павел Перов: Я бы разделил сценарии на две группы. Первая — это задачи конечных бизнес-пользователей: работа с документами, извлечение данных, суммаризация, нормоконтроль, поиск смыслов в тексте. Эти сценарии уже вполне зрелые и активно внедряются.
Вторая группа — это создание бизнес-приложений. И здесь скорее поле экспериментов. Компании пробуют разные подходы, но единых устоявшихся практик пока нет.

Павел Перов: Если говорить о бизнес-пользователях, то ИИ хорошо обрабатывает документы и данные: извлекает атрибуты, анализирует содержание, автоматически заполняет формы и так далее.

Если говорить о создании приложений, то мы сейчас экспериментируем с генерацией конфигураций внутри платформы. Например, нам удалось за один рабочий день с помощью ИИ создать новый тип объекта, набор атрибутов и экранную форму —конфигурация успешно загрузилась и заработала.

Виктор Вайнштейн: Сейчас некоторые говорят: «Low-code больше не нужен, все можно навайбкодить». Я очень жду, когда эти люди «навайбкодят» себе корпоративную систему, поставят ее в продакшн и столкнутся со всеми проблемами высоконагруженного решения — и функциональными, и нефункциональными. 

Сделать с помощью ИИ работающий прототип сегодня несложно. Проблемы начинаются потом — когда система выходит в промышленную эксплуатацию, появляются вопросы нагрузки, безопасности, интеграций, архитектурной целостности. И вот тут внезапно выясняется, что за каждым архитектурным решением тянется цепочка других решений, что код нужно сопровождать, что система должна устойчиво работать не на пяти пользователях, а на тысячах. И то, что удалось так легко сгенерировать, далеко не всегда можно нормально развивать и масштабировать.

Поэтому я не думаю, что low-code исчезнет. На мой взгляд, будущее — это сочетание платформенного подхода и ИИ. Low-code платформа обеспечивает надежное архитектурное ядро и выполнение корпоративных требований, а ИИ помогает быстро адаптировать процессы и интерфейсы под новые задачи.

Павел Перов: Раньше для работы с нашим no-/low-code конструктором заказчику нужно было нанять аналитика и потратить месяц-другой на его обучение. Такой специалист совмещал компетенции системного аналитика, бизнес-аналитика и разработчика. По сравнению с классической разработкой это всегда было быстрее и выгоднее.

Теперь же ИИ ускоряет вход такого специалиста в предметную область и еще больше повышает его производительность. Заказчик получает прототип не через пару дней, а за часы или даже минуты. Но важно понимать: ИИ не заменяет человека, а помогает ему быстрее выполнять задачу.

Павел Перов: Это вопрос не к ИИ, а к управлению изменениями. Обязанность руководителя проекта или команды аналитики — управлять ожиданиями и требованиями так, чтобы не создавать лишней работы ни себе, ни внутреннему заказчику. Не нужно бросаться реализовывать все, что говорит пользователь. Заказчик обычно формулирует не реальную потребность, а какое-то частное пожелание — условно, «хочу кнопку». И задача команды — понять, какую бизнес-проблему он на самом деле пытается таким образом решить. Если этого не делать, количество бесконечных доработок действительно может стать проблемой. Поэтому между бизнес-пользователем и ИИ все равно должен оставаться профессионал, который умеет управлять требованиями и держать архитектурные рамки.

Виктор Вайнштейн: Есть еще одна важная вещь: если человек не понимает, как именно ИИ принимает решения, ему становится сложно корректно управлять процессом. Возникает иллюзия, что система «сама все сделает», но на практике без понимания логики ее работы далеко не уедешь.

Павел Перов: Роль архитектора меняется не сильно. Он по-прежнему отвечает за архитектуру, устойчивость, безопасность, соответствие требованиям. ИИ выступает в роли помощника, инструмента.
А вот роль разработчика, особенно уровня джуниор и мидл, меняется радикально. Раньше джуниор мог выполнять изолированную задачу, не до конца понимая всю систему. Теперь этого недостаточно. Чтобы взаимодействовать с ИИ, нужно знать архитектуру решения, продукт, платформу, границы компонентов. Сформулируешь запрос без учета контекста — получишь неожиданный и очень кривой результат. По сути, разработчик превращается в специалиста, который совмещает навыки разработки, промпт-инжиниринга и глубокого понимания бизнес-задачи.

Виктор Вайнштейн: Я бы сказал, что главный барьер сейчас — психологический и организационный. Люди не всегда готовы менять привычные процессы. Плюс внедрение ИИ требует инвестиций: в инфраструктуру, обучение, экспертизу. На начальном этапе достаточно купить подписку и отправить архитектора на курсы, но для серьезных проектов часто приходится ставить локальные модели, развивать их. А компании пока не уверены, что потратят деньги и получат результат.

Павел Перов: Важна готовность компании к экспериментам и ошибкам. Сейчас все находятся в стадии поиска подходов. И если организация не готова принять, что часть экспериментов окажется неудачной, все останется на уровне единичных пилотов. А те, кто системно вкладывается в экспертизу и практику, с высокой вероятностью в ближайшие годы получат серьезное конкурентное преимущество.

Виктор Вайнштейн: Я уверен, что человек останется в центре процесса, и его творческое начало никуда не денется. Будущее — за более продуктивным человеком, у которого появился новый мощный инструмент. Как раньше: человек ездил на лошади, писал бумажные письма. Нельзя сказать, что он был глупее — просто инструменты не позволяли делать вещи быстро. Сейчас появилось новое измерение. Попытка его игнорировать обречена на провал. Я призываю всех разбираться с ИИ в своей сфере — это станет таким же базовым навыком, как компьютерная грамотность.