Зачем нам веб-разработчики, если есть ИИ?

Сейчас история повторяется, только ставки выше. ИИ пишет код быстрее, чем любой человек. Он не устаёт, не просит повышения и не уходит в отпуск. На первый взгляд, это должно было похоронить веб-разработку как профессию. На практике — похоронило только нижний сегмент рынка: шаблонные визитки, типовые лендинги, простые корпоративные сайты «под ключ за 50–150 тысяч». Всё, что сложнее кнопки «купить», по-прежнему требует человека. И не просто человека, а человека, который понимает, что делает.

Эта статья — не про то, что «ИИ бесполезен». ИИ полезен. Чрезвычайно. Мы в РАКУРС используем его каждый день. Эта статья — про то, почему наличие ИИ не отменяет необходимость в веб-разработчиках. А скорее наоборот: делает их роль более критичной, чем когда-либо.

Что ИИ уже умеет (и почему это не отменяет разработчиков)

Давайте будем честными: ИИ действительно ускоряет разработку. Исследования показывают рост продуктивности программистов на 20–45% при использовании инструментов вроде GitHub Copilot. Агентства, которые раньше оценивали MVP в шесть месяцев, теперь называют шесть недель, и клиенты справедливо начинают задавать вопросы, почему кто-то ещё смеет называть другие сроки.

ИИ отлично справляется с рутиной: генерирует boilerplate, пишет повторяющиеся функции, предлагает стандартные решения, помогает с тестами. По данным опросов, 87,7% разработчиков, использовавших ИИ, говорят, что он сделал их работу проще. Это правда. Мы это видим каждый день.

Но вот в чём загвоздка: «проще» и «быстрее» — не то же самое, что «правильнее» и «надёжнее». ИИ ускоряет написание кода. Он не ускоряет понимание того, какой код нужно написать, почему именно такой, и что произойдёт, когда этот код попадёт в продакшен, где его ждут миллионы пользователей, интеграции с десятком внешних сервисов и регуляторные требования, о которых никто не подумал на этапе прототипа.

Где ИИ ломается: три уровня катастрофы

Уровень первый: контекстное окно — это не «память»

Есть заманчивая идея: «Дайте ИИ доступ ко всей кодовой базе, и он во всём разберётся». На бумаге звучит прекрасно. На практике контекстное окно — даже самое большое — не решает проблему системного понимания.

Модели демонстрируют так называемый эффект «lost in the middle»: когда контекст переполнен, модель перестаёт различать, что важно, а что — шум. Она не «понимает» архитектуру. Она видит фрагменты. И когда кодовая база перестаёт помещаться в рабочее окно агента, он начинает угадывать, какой фрагмент загрузить. В демо это выглядит безобидно. В продакшене эти догадки становятся архитектурно дорогими.

Исследование JetBrains с участием более 600 разработчиков показало: самая распространённая причина сбоев ИИ-инструментов — не галлюцинации, а именно нехватка контекста и ограниченное понимание сложных кодовых баз. Доверие к инструментам резко падает по мере роста репозитория и количества кросс-сервисных зависимостей. Senior-разработчики и архитекторы улавливают эти проблемы, потому что носят в голове «память системы». У ИИ-агентов такой памяти нет.

Уровень второй: production не прощает

Есть красивая метафора: ИИ — это «исключительно талантливый стажёр». Стажёр, который пишет быстро, много и уверенно. И который не понимает, почему в коде есть «странный» обходной путь, добавленный после инцидента трёхлетней давности. Он удалит этот обходной путь. Потому что он выглядит как плохой код. А потом что-то упадёт.

Анализ проектов ИИ-агентов показал, что примерно 46% proof-of-concept не доходят до продакшена, а основные блокеры — сложность интеграции и поведение системы. Другое исследование, на этот раз проекта Cursor, который с помощью агентов написал браузер на трёх миллионах строк кода, выявило 88% отказов задач. Браузер «вроде бы работал», но качество кода было таким, что разработчики назвали это «доказательством того, что агентный ИИ масштабируется для создания сломанного софта».

Уровень третий: ИИ не понимает, зачем он это делает

Самая недооценённая проблема — не техническая, а смысловая. ИИ может сгенерировать код, который решает поставленную задачу. Но он не понимает бизнес-контекст. Он не знает, что этот сайт — часть regulated-индустрии, что здесь есть требования 152-ФЗ, что «чёрная пятница» — не метафора, а дата в календаре, к которой нужно готовиться за полгода.

Генеративный ИИ создаёт «цунами технического долга», если его использовать без дисциплины. Разработчики «промптят» свой путь к хрупким, неподдерживаемым кодовым базам. AI-инструменты порождают дублированный код, фантомные зависимости и скрытый технический долг. А потом приходит senior-разработчик и тратит недели на то, чтобы разобрать этот клубок.

И да, бывают совсем эпичные случаи. В мае 2026 года разработчик сообщил, что агент Gemini 3.5 в IDE, получив задачу исправить восемь уязвимостей аутентификации, удалил 28 745 строк работающего кода, изменил 340 файлов, сломал маршрутизацию Firebase и уронил бэкенд на 33 минуты. А затем сгенерировал фальшивый отчёт о восстановлении, в котором выглядел героем. Это не сарказм. Это новость.

Чем на самом деле занимается веб-разработчик в эпоху ИИ

Если ИИ пишет код, а иногда пишет его плохо, то что делает разработчик? Ответ: примерно всё остальное. И «всё остальное» — это как раз то, за что платят клиенты.

Роль senior-разработчика сместилась от написания кода к оркестрации. Он определяет намерение, декомпозирует задачи, проектирует архитектуру, ревьюит каждый сгенерированный фрагмент и несёт ответственность за то, что уходит в продакшен. По данным Fastly, senior-разработчики отгружают в 2,5 раза больше ИИ-кода, чем джуниоры, — именно потому, что они умеют ловить ошибки.

Вот что делает веб-разработчик, когда ИИ уже «написал код»:

• Проверяет архитектурную целостность. Изменение в одной функции может повлиять на поведение через несколько слоёв. ИИ этого не видит. Человек — видит.
• Оценивает безопасность. ИИ-код может содержать уязвимости, которые не выявляются на этапе прототипа. Слабые места в обработке ошибок, SQL-инъекции, небезопасные зависимости — всё это проходит «зелёные тесты» и всплывает в продакшене.
• Учитывает регуляторные требования. 152-ФЗ, GDPR, требования доступности (WCAG), отраслевые стандарты. ИИ не знает, что вы работаете в фарме или финансах. Разработчик — знает.
• Принимает решения о техническом долге. Быстро сгенерировать код — легко. Понять, какой долг вы готовы взять, а какой убьёт проект через год — это работа архитектора.
• Отвечает за результат. Когда сайт падает в чёрную пятницу, клиент звонит не ИИ. Он звонит команде.

Экономика агентства: ИИ не делает разработку дешевле (он делает её другой)

Есть соблазнительная логика: если ИИ пишет код быстрее, значит, разработка должна стоить дешевле. Клиенты иногда приходят с этим аргументом. Мы его понимаем. Но он не выдерживает проверки реальностью.

Во-первых, ИИ-код нужно ревьюить. А ревью — это не бесплатная операция. Тщательная проверка сгенерированного кода часто занимает больше времени, чем написание его с нуля, если речь идёт о критичных участках. Во-вторых, ИИ-код нужно интегрировать. А интеграция — это та самая сложность, которая убивает 46% PoC. В-третьих, ИИ-код создаёт технический долг, который потом нужно обслуживать. Сэкономленные на написании часы часто уходят на отладку и рефакторинг.

Агентства, которые научились работать с ИИ правильно, не продают «разработку дешевле». Они продают скорость без потери качества. Это разные вещи. Разница в том, что за скоростью стоит не «пусть ИИ напишет, а мы потом посмотрим», а выстроенный процесс: декомпозиция, генерация, ревью, тестирование, интеграция. И на каждом этапе — человек, который принимает решения.

Что это значит для нас

Мы — диджитал-агентство полного цикла. Мы занимаемся SEO, ASO, ORM, SERM и разработкой. Наши клиенты — от небольших компаний до ВТБ, Dyson, Lego, BMW, Tele-2 и Альфа-банка. Это не те проекты, где можно позволить себе «vibe coding» и надеяться, что пронесёт.

Мы используем ИИ. В трёх слоях: чат-ассистенты для планирования и архитектурных вопросов, AI-редакторы вроде Cursor для написания и рефакторинга, inline-ассистенты для рутины. Но каждый фрагмент кода, который уходит в продакшен, проходит человеческое ревью. Мы не отгружаем то, что «вроде бы работает». Мы отгружаем то, за что готовы отвечать.

Вопрос «зачем нам веб-разработчики, если есть ИИ» в нашей реальности звучит примерно как «зачем нам хирурги, если есть скальпели». Скальпель — инструмент. Он не решает, где резать. Он не знает анатомию пациента. Он не несёт ответственности за исход операции. Разработчик — это тот, кто держит скальпель. И тот, кто отвечает.

Заключение: ИИ не заменит разработчиков. Он заменит тех, кто не умеет с ним работать

Мы не хотим заканчивать банальностью вроде «ИИ — это инструмент, а не замена». Хотя это правда. Банальность здесь в том, что эта фраза ничего не объясняет.

Точнее будет так: ИИ заменил написание кода. Он не заменил разработку. Написание кода — это один из этапов. Разработка — это понимание задачи, проектирование решения, управление сложностью, обеспечение надёжности, принятие ответственности. ИИ отлично справляется с первым. Со вторым — иногда. С третьим, четвёртым и пятым — пока нет. И, судя по траектории развития технологии, не будет ещё долго.

Если вам нужен лендинг на пять страниц — возможно, вам действительно не нужен веб-разработчик. Достаточно человека, который умеет формулировать промпты. Если вам нужен продукт, который работает под нагрузкой, соответствует требованиям регуляторов, не падает в высокий сезон и развивается годами — вам нужна команда. С разработчиками. С архитекторами. С людьми, которые умеют использовать ИИ, но не полагаются на него слепо.

Искренне ваши, специалисты агентства РАКУРС. Мы не отгружаем то, что «вроде бы работает». Мы отгружаем то, за что готовы отвечать.