Вайб-кодинг быстро перестал быть экспериментом отдельных энтузиастов и становится частью практики разработки. И вместе с ростом возможностей ИИ возникает всё больше вопросов: чему теперь нужно учить разработчиков, кто отвечает за результат, насколько безопасен сгенерированный код и действительно ли использование ИИ делает разработку дешевле?

Эти вопросы обсудили участники круглого стола «Вайб-кодинг. Реальный инструмент или опасная игрушка?», который был проведен изданием IT-World 29/09/2026. Одним из спикеров стал Алексей Какунин, генеральный директор ЕМДЕВ. В его выступлении прозвучала важная мысль: изменения затрагивают не столько само программирование, сколько весь процесс создания программного обеспечения.

Программировать стало проще. Разрабатывать ПО — нет

Обсуждение началось с вопроса о том, меняется ли сама профессия программиста и нужны ли теперь традиционные подходы к обучению.

Алексей Какунин предложил разделять два понятия — программирование и разработку программного обеспечения.

«Сейчас способ разработки приходит в итоге на новый уровень. Недавно шутили: новый язык программирования теперь английский».

По его словам, знание конкретного синтаксиса или языка действительно становится менее критичным: часть этой работы берет на себя искусственный интеллект. Но это не отменяет фундаментальных знаний.

«Безусловно, необходимы все базовые знания по построению информационных систем. И очень важно понимать, что мы делаем. То есть, мы программируем или разрабатываем программное обеспечение. Это две огромные разницы».

Если задача заключается в том, чтобы получить работающий фрагмент кода, современные ИИ-инструменты уже способны сделать значительную часть работы. Но создание полноценного программного продукта включает гораздо больше: постановку задачи, проектирование, архитектуру, интеграцию, проверку результата и дальнейшее сопровождение.

«Если ты разрабатываешь программное обеспечение, то в данном случае искусственный интеллект тебе помощник, но он закрывает только часть всего общего процесса».

Именно поэтому, считает Алексей, развитие ИИ не делает инженерные знания ненужными.

«Разрабатывать программное обеспечение — это отдельная наука».

Главный вопрос — не как сгенерировать код, а как проверить результат

Один из центральных сюжетов круглого стола — изменение соотношения между созданием кода и его проверкой.

Участники отмечали, что ИИ способен многократно увеличить объём кода, который один человек может создать за единицу времени. Но возможности человека по проверке этого объёма остаются ограниченными. Поэтому в разработке меняется сама точка приложения инженерной экспертизы.

Это хорошо согласуется с позицией Алексея: ИИ закрывает только часть процесса разработки. Чем больше работы передается агентам, тем важнее становится понимание того, что именно должен делать создаваемый продукт и соответствует ли полученный результат исходной задаче.

Иными словами, увеличение производительности генерации кода само по себе не означает пропорционального роста производительности разработки.

Безопасность нельзя передать агенту

Отдельный блок дискуссии был посвящен ответственности и безопасности.

Вайб-кодинг создает новую ситуацию: разработчик получает возможность быстро собирать приложения из большого количества автоматически созданных компонентов. При этом ошибки могут находиться не только в отдельных строках кода, но и на уровне архитектуры, логики приложения или взаимодействия компонентов.

Алексей Какунин рассказал о подходе ЕМДЕВ к использованию агентов в разработке. В компании, по его словам, используется собственная среда разработки, в которой ИИ может помогать заполнять методы, тогда как структура платформы и объектов остается под контролем самой платформы.

Такой подход позволяет перенести часть ответственности за безопасность с генерирующей модели на контролируемую среду разработки.

При этом конечная ответственность, по мнению Алексея, всё равно остается за человеком:

«В плане юридических вопросов, конечно, за всё отвечает человек в любом случае. Подпись конечную ставит именно он».

Это важное отличие между автоматизацией разработки и полной передачей разработки искусственному интеллекту. Агент может генерировать код, но решение о том, что этот код действительно можно использовать, остается частью человеческого процесса.

Дешевле код — не обязательно дешевле разработка

Еще один вопрос круглого стола встал об экономике вайб-кодинга.

На первый взгляд логика проста: если ИИ позволяет одному специалисту создавать значительно больше кода, стоимость разработки должна снижаться. На практике появляется обратная сторона — растут затраты на инфраструктуру, проверку и организацию самого процесса.

При этом экономика ИИ-разработки зависит не только от стоимости вычислений. Как отмечал Алексей Какунин, сами модели постепенно становятся эффективнее и требуют меньше ресурсов для решения сопоставимых задач. Но специалисты, способные проектировать и развивать такие системы, дешевле не становятся.

«Производство может быть дешевле, а вот человеческий ресурс, к сожалению, дешевле не получается, он только дорожает с каждым разом».

Это означает, что эффект от ИИ стоит оценивать не только по стоимости генерации кода. Важны все затраты жизненного цикла продукта — от проектирования и тестирования до эксплуатации и сопровождения.

Большие модели — не единственный путь

Отдельно участники обсудили стоимость вычислений и возможность использования локальных моделей.

Алексей отметил сразу несколько тенденций. С одной стороны, развитие больших моделей продолжается. С другой — растет количество специализированных нейросетей, которым для конкретных задач требуется значительно меньше ресурсов.

«Идет серьезная работа с точки зрения оптимизации работы нейронных сетей, появляются специализированные нейронные сети под специализированные задачи, которые как раз не требуют больших ресурсов, их можно запускать на локальных устройствах с достаточно большими мощностями».

Однако для полноценного вайб-кодинга, предполагающего решение широкого спектра задач, он не ожидает в ближайшем будущем появления полноценной замены мощным облачным моделям на обычном ноутбуке.

«Если мы говорим именно про вайб-кодинг, то такие задачи широкого спектра вряд ли в ближайшем будущем мы сможем на каком-то простом ноутбуке запускать так же хорошо».

При этом Алексей не ожидает и сценария, при котором все пользователи окажутся зависимы от одного дорогого сервиса.

«Просто будет расти количество сервисов, которые будут предоставлять собственное LLM для разработки».

Что будет с разработчиками?

Еще один сквозной вопрос дискуссии — изменится ли роль разработчика.

Вместо исчезновения профессии участники круглого стола говорили скорее о перераспределении компетенций. Если раньше значительная часть времени уходила непосредственно на написание кода, то теперь больше значения получают постановка задачи, архитектура, работа с агентами, ревью и контроль результата.

Для Алексея это является продолжением общего технологического процесса, а не поводом говорить о «тупеющих» специалистах.

Он назвал подобные опасения спорными и предложил смотреть на ситуацию шире:

«Сейчас налицо идет новый этап научно-технической революции».

В этой логике ИИ становится новым инструментом производства. Его распространение будет зависеть не только от технологических возможностей, но и от того, насколько люди и компании научатся встраивать его в существующие процессы.

«Человек, который адаптируется под изменения, и этот инструмент пойдет в массу».

Что показал круглый стол

Дискуссия не дала простого ответа «за» или «против» вайб-кодинга. Скорее, она показала, почему такой ответ сегодня вообще недостаточен.

Первое. ИИ действительно снижает порог входа в программирование. Получить работающий код теперь может человек, который раньше не мог написать его самостоятельно.

Второе. Создание программного обеспечения — более широкая задача, чем написание кода. Архитектура, постановка задачи, интеграция, проверка и ответственность никуда не исчезают.

Третье. Чем больше кода генерируют агенты, тем важнее становятся механизмы контроля результата. Проверять нужно не только корректность отдельных фрагментов, но и соответствие продукта исходной задаче.

Четвертое. Экономический эффект вайб-кодинга нельзя считать только по стоимости генерации кода. На итоговую экономику влияют вычислительные ресурсы, модели, инфраструктура, тестирование и человеческая экспертиза.

Пятое. Рынок движется одновременно в сторону более мощных универсальных моделей и более компактных специализированных решений. Поэтому будущее, вероятно, будет состоять не из одной универсальной технологии, а из комбинации разных инструментов.

В итоге вайб-кодинг сегодня выглядит не столько «опасной игрушкой», сколько новым способом взаимодействия человека с программным обеспечением. Но его распространение не отменяет инженерную экспертизу — наоборот, меняет место, где она особенно нужна.

Ключевой вопрос теперь заключается не в том, может ли ИИ написать код, а в том, кто спроектирует систему, проверит результат и возьмет на себя ответственность за то, что в итоге попадет в эксплуатацию.