Разработка с ИИ: что изменилось для заказчика в 2026 году
Атвинта — статьи и проекты ·
Разбираем, как нейросети меняют разработку сайтов и сервисов, что происходит со сроками и стоимостью и как заказчику проверить результат.
Сегодня диджитал-агентства предлагают разработать сайт или сервис с помощью искусственного интеллекта. Для заказчика это повод разобраться, как инструмент влияет на процесс работы: какие задачи команда выполнит быстрее, как это отразится на смете и что изменится в самом веб-продукте.
В статье рассмотрим применение ИИ командами разработки.
Главный сдвиг года — ИИ-агенты. Если раньше нейросети были лишь советчиком, то сегодня агенты сами выполняют задачу целиком: читают проект, пишут код, запускают проверки и правят баги.
По опросу JetBrains (около 15 000 разработчиков, май–июль 2026), 90% профессиональных разработчиков пользуются агентами хотя бы раз в неделю, а 68% — каждый день. В апрельском опросе Stack Overflow агентами пользовались 59%, год назад — 31%. То есть почти вдвое больше.
Так, разработчик все меньше пишет код руками и все больше ставит задачи агентам, проверяет результат и принимает архитектурные решения. В отрасли эту роль называют «оркестратором».
ИИ-агент — инструмент, который использует нейросеть и подключенные средства для последовательного выполнения задачи. Разработчик задает требования и ограничения, а затем проверяет подготовленное решение.
Допустим, в личном кабинете нужен фильтр заявок по статусу. В задаче недостаточно написать «добавить фильтр». Нужно определить, какие статусы доступны, какие заявки видит каждая роль и что показывать при пустом результате. На основе этих условий агент может подготовить изменения в интерфейсе, обработку запроса и тесты.
Для заказчика это возможность раньше увидеть прототип, пройтись по конкретным сценариям и внести правки, которые будут реализованы в более короткие сроки, чем при классической разработке.
Нейросети полезны на каждом этапе, но задачи, которые им можно поручить, и результаты их применения отличаются.
Этап ; Задача ; Как помогает ИИ
Аналитика ; Изучение рынка и конкурентов; Быстро собирает и сводит информацию о конкурентах, их функциях и ценах
Обработка интервью и опросов; Расшифровывает записи, находит повторяющиеся боли и группирует ответы
Требования и ТЗ; Делает черновик ТЗ, пользовательские сценарии (user stories) и критерии приемки
Оценка проекта; Помогает разбить задачу на этапы и не упустить функции; итоговую оценку дает человек
Дизайн ; Мудборды и поиск стиля; Генерирует варианты визуального направления за минуты, а не за дни
Прототипы и вайрфреймы; Собирает черновые экраны по текстовому описанию
Тексты в интерфейсе; Пишет кнопки, подсказки, тексты ошибок и наполнение вместо «рыбы»
Иллюстрации, иконки, 3D; Дает заготовки, которые дизайнер дорабатывает
Финальный дизайн и дизайн-система; Почти не ускоряет: здесь важны вкус и консистентность
Разработка ; Типовой код (формы, API, верстка); Агенты пишут его по описанию задачи
Перенос дизайна в верстку; Генерирует код компонентов по макету
Разбор чужого или старого кода; Объясняет, как устроен проект, и помогает при доработках
Код-ревью; Первым проходит по коду и отмечает ошибки до проверки коллегой
Документация; Пишет описания API и инструкции по коду
Архитектура и сложная логика; Помогает обсуждать варианты, но решения принимает человек
Тестирование ; Тест-кейсы; Составляет сценарии проверок по ТЗ
Автотесты; Пишет код автоматических тестов
Тестовые данные; Генерирует правдоподобные данные для проверок
Поиск причин багов; Помогает по логам и описанию быстрее найти, где ошибка
Проверка удобства (UX); Подсказывает очевидные проблемы, но живых пользователей не заменяет
До старта попросите подрядчика показать, какие задачи он планирует ускорить с помощью ИИ, как это отразится на бюджете, что потребуется от вашей команды и как команда закрывает вопрос безопасности данных. Во время работы сравнивайте оценку с фактическими трудозатратами, включая исправления и проверку, а не только генерацию кода.
Нейросеть может помочь быстрее создать функцию, но заказчик оплачивает продукт, который решает его задачу и готов к эксплуатации. В стоимость разработки входят также аналитика, проектирование, интеграции, тестирование и подготовка к запуску.
Например, для формы заявки ИИ может подготовить поля, проверку заполнения и отправку данных. Команде остается согласовать обязательные сведения, подключить CRM и проверить, что произойдет при повторной отправке или недоступности системы. Сокращение времени на написание формы не означает такого же сокращения стоимости всей задачи.
До начала проекта стоит уточнить, входят ли расходы на ИИ-инструменты в стоимость работы команды или оплачиваются отдельно. В отчетности важно видеть результат задачи и затраченное время: сама по себе отметка «использовали нейросеть» не объясняет заказчику полученную пользу.
При оценке предложения подрядчика уточните, какой результат он показывает: демонстрацию сценария, MVP или продукт, готовый к согласованному запуску. Сравнивать сроки и стоимость имеет смысл только при одинаковом составе работ и критериях готовности.
Прототип позволяет проверить идею до полноценной разработки. Например, заказчик может пройти путь оформления заявки и понять, каких полей не хватает или на каком шаге пользователю потребуется подсказка. Для такой проверки часть данных может быть демонстрационной, а действия — работать без подключения к другим системам.
У готового продукта другие требования. Заявка должна сохраняться, попадать нужному сотруднику и корректно обрабатываться при ошибке соединения. Пользователь должен видеть только доступные ему данные. Эти условия требуют реализации и проверки, даже если нейросеть быстро подготовила убедительный интерфейс.
Минимально жизнеспособный продукт ( MVP ) тоже отличается от демонстрации: он содержит ограниченный набор функций, но позволяет пользователям решать основную задачу в рабочих условиях.
Разницу можно показать на планировщике интерьера. Покупателю квартиры нужно расставить мебель, сохранить вариант и вернуться к нему позже. Для проверки идеи достаточно прототипа с несколькими предметами. Для работы на сайте нужны сохранение проектов, поддержка смартфонов и инструменты управления каталогом.
В проекте для ГК ФСК мы прошли от прототипов к модулю на сайте с этими возможностями. Покупатель может сохранить свой вариант интерьера и продолжить редактирование при следующем посещении. Администратор через отдельную панель обновляет каталог мебели и управляет планировками, не обращаясь к разработчикам за каждым изменением.
Изучите кейс: планировщик интерьера для ГК ФСК
Качество продукта проверяют по согласованным сценариям. Это дает заказчику базу для приемки независимо от того, какую часть кода команда подготовила с помощью нейросетей.
Например, в сервисе управления автопарком водитель и флит-менеджер работают с разными задачами и данными. Для MC Intermark Auto мы разработали личные кабинеты этих пользователей, подключили обмен с 1С и оплату штрафов через банк-партнер. Водитель решает вопросы по своему автомобилю, а управляющий работает с автопарком компании.
Читайте кейс: сервис управления автопарком MC Intermark Auto
При приемке подобного продукта недостаточно убедиться, что страницы открываются и данные загружаются. Нужно проверить, что водитель не получает доступ к чужим автомобилям, повторный обмен с 1С не создает дубли, а прерванная операция оплаты корректно отображается в кабинете. Эти проверки связывают техническую реализацию с последствиями для пользователей и бизнеса.
Запросите результаты тестирования : какие сценарии проверены, какие ошибки найдены и что еще не исправлено. Для оставшихся дефектов согласуйте сроки устранения и возможность запуска с такими ограничениями. Формулировка «код проверила другая нейросеть» сама по себе не подтверждает готовность продукта.
Отдельный вопрос — использование данных при разработке. Команда может передавать AI-инструментам фрагменты кода, описание процессов или примеры документов. До начала работы нужно определить допустимые материалы и исключить передачу секретов, паролей и закрытых данных без согласованного основания.
Если для проверки функции нужны реальные данные, обсудите, можно ли заменить их обезличенным набором. Заказчик должен понимать, какие инструменты использует подрядчик и какие ограничения действуют при работе с материалами проекта.
До старта разработки стоит зафиксировать договоренности, по которым вы сможете оценивать ход работ и принимать результат.
Эти договоренности помогут сравнивать предложения подрядчиков по объему и результату работы. Без них обещание «сделаем быстрее с ИИ» может означать как готовый сервис, так и демонстрацию, для запуска которой потребуются дополнительные работы.
Разработка с ИИ меняет способ выполнения задач, но готовность продукта по-прежнему определяется его работоспособностью. Для заказчика важно, какие функции приняты, сколько времени и денег потребовал весь цикл и можно ли поддерживать сервис после запуска.
Нейросети помогают раньше подготовить прототип, написать код и предложить проверки. Чтобы оценить пользу, нужно учитывать также постановку задачи, исправления и интеграцию. Поэтому сравнивайте предложения подрядчиков по одинаковому составу работ, а результат принимайте по согласованным пользовательским сценариям.
Мы в Атвинте разрабатываем веб-продукты и используем ИИ в работе команды. Обсудите применение ИИ в вашем проекте , чтобы определить подходящие задачи и требования к результату.
Это подход, при котором команда использует нейросети для подготовки требований, прототипов, кода, тестов и документации. Специалисты задают условия работы, проверяют решения и отвечают за их включение в продукт. При этом сам сайт или сервис необязательно содержит ИИ-функции.
Например, подготовить черновик экранов, написать обработчик формы, предложить тесты или объяснить существующий код. Инструменты вроде Claude Code и GitHub Copilot также могут выполнять последовательность действий в проекте в пределах предоставленных доступов. Чем точнее требования и критерии проверки, тем проще команде оценить результат.
Стоимость рассчитывают по функциям продукта, интеграциям, требованиям к качеству и составу команды. Использование AI-инструментов может сократить трудозатраты на отдельные задачи, но в оценке должны оставаться проверка, исправления и подготовка к запуску. Сравнивать предложения стоит по одинаковому объему работ и критериям готовности.
Можно оценить конкретные задачи, для которых у команды есть понятные требования и опыт выполнения. Однако дату запуска определяют также доступы к внешним системам, согласования и тестирование. Поэтому предварительную оценку нужно проверять по завершенным задачам с учетом доработок.
Подготовленный нейросетью код должен проходить проверку команды так же, как остальной код проекта. Порядок исправления ошибок, сроки и условия поддержки нужно закрепить в договоренностях с подрядчиком. Ссылка на использование ИИ не объясняет, кто и как устранит дефект.
До начала разработки согласуют инструменты и перечень материалов, которые разрешено передавать в них. Для примеров и тестирования по возможности используют обезличенные данные, а доступы ограничивают задачами команды. Отдельно проверяют условия обработки и хранения информации в выбранных сервисах.
Да, если переданы исходники и документация, а код понятен команде сопровождения. Важно также сохранить инструкции по запуску, сведения об интеграциях и доступные проверки. Сам факт использования нейросети не гарантирует и не исключает возможность дальнейшего развития продукта.