Вайб-кодинг для бизнеса: преимущества и риски

Вайбкодинг — что это?

Термин «вайб-кодинг» (vibe — настроение, coding — писать код) появился в 2025 году и закрепился как обозначение разработки с использованием ИИ. Практически любой человек может попросить нейросеть написать код и получить результат.

Каким он будет, зависит от точности промптов (текстовых запросов с описанием задачи), мощности LLM (большой языковой модели) и от того, используется ли одна модель или система кодовых агентов, которые работают вместе.

Вайб-кодинг — это метод программирования, при котором процесс написания кода полностью делегируется искусственному интеллекту. Постановка задач происходит исключительно на естественном языке.

Если взять все способы программирования и расположить их в ряд в соответствии со степенью вовлечения искусственного интеллекта в процесс, с одной стороны будет классическое программирование без использования ИИ вообще, а с другой — вайб-кодинг с крайней степенью вовлечения ИИ.

Тем не менее, реальное программирование в большинстве задач по-прежнему требует привлечения человека к написанию кода.

Александр Федотов, руководитель отдела разработки программных интерфейсов, ИИ и анализа данных Friflex

Что такое AI-first

Между классической разработкой и вайб-кодингом есть промежуточный подход — AI-first. В AI-first искусственный интеллект привлекается на каждом этапе: проектирования, написания кода, тестирования, ревью.

Отличие от вайб-кодинга — в том, что человек не делегирует ИИ разработку полностью. Он проектирует архитектуру, принимает решения и контролирует результат.

Так называемый AI-first подход, где ИИ привлекается максимально возможным образом, сейчас применяется все чаще. В первую очередь это распространено в стартапах: по данным Y Combinator (акселератора стартапов и венчурного фонда), в 2025 году у многих стартапов до 95% кода генерируется с помощью ИИ.

В крупных компаниях — в меньшей степени. Например, в Google — где-то порядка 30%. Но, я думаю, это будет набирать популярность.

Александр Федотов, руководитель отдела разработки программных интерфейсов, ИИ и анализа данных Friflex

Где работает вайб-кодинг, а где — нет

Вайб-кодинг может быть эффективен там, где важна скорость запуска и не требуется высокая нагрузка или сертификация.

Если нужно быстро написать и доказать жизнеспособность идеи, вайб-кодинг — отличный вариант. Стандартный пример: создать Telegram-бота, который читает новости на сайте и, когда видит новости об определенном человеке, дергает картинки с другого сайта и пишет про это пост в Telegram. Это просто и делается без проблем.

Как только выходим на уровень «напиши мне почтовый агент, который должен работать на миллион пользователей и держать нагрузку» — это уже сложнее. Самая популярная шутка про вайб-кодинг — «напиши мне GTA 6».

Еще вайб-кодинг хуже работает для узкоспециализированных задач. Модели обучаются в основном на открытых данных, поэтому с популярными языками и типовыми сценариями справляются лучше, чем с промышленными системами вроде АСУТП (автоматизированная система управления технологическим процессом).

Вадим Кондаратцев, руководитель отдела ИИ-разработки Friflex

Это безопасно?

В критических отраслях (авиации, космосе, промышленности) внедрение кода регулируется государственными и международными нормами. Если код им не соответствует, его не будут использовать.

Вайб-кодинг не стоит использовать там, где особенно важны безопасность и ответственность — например, в финансах, медицине, где есть персональные данные. Главная причина — это ошибки.

Даже минимальная ошибка может стоить очень дорого. LLM пока характеризуются тем, что ошибки делают достаточно часто.

Александр Федотов, руководитель отдела разработки программных интерфейсов, ИИ и анализа данных Friflex

Большинство сильных моделей работают в облаке, и фрагменты кода могут передаваться на внешние серверы. Если службы безопасности запрещают использовать сторонние сервисы, модели разворачивают на собственных серверах и запускают локально.

Кому принадлежит код

Сегодня код, созданный с помощью ИИ, считают результатом работы человека, который формулировал запросы и принимал решения. Модель рассматривают как инструмент.

Юридическая практика формируется: уже возникали судебные споры, в которых компании находили в сгенерированном коде фрагменты из своих репозиториев.

Отдельный риск связан с лицензиями с открытым исходным кодом. Некоторые лицензии обязывают раскрывать производный код. Если модель воспроизводит фрагмент с такой лицензией, у компании могут появиться юридические обязательства (указать авторство, открыть доступ к исходникам и другие).

Эксперименты с вайб-кодингом

Мы регулярно проверяем новые подходы к работе с ИИ в экспериментальных форматах. Один из них — хакатон по вайб-кодингу Vibeathon.

Например, на хакатоне с институтом №8 МАИ студенты за три часа создали MVP мини-игры для мобильного приложения страховой компании ЭНЕРГОГАРАНТ.

На хакатоне с МГТУ им. Баумана команды за пять часов разработали прототипы ИИ-помощника, который выбирал фильмы и сериалы на основе предпочтений пользователей онлайн-кинотеатра Okko.

Сами подходы и результаты еще далеко от идеала, но потенциал есть. Сейчас важно не доказывать, а проверять. Мы хотим создать среду, где это можно делать быстро, без давления, но с реальными задачами.

Петр Чернышев, CEO Friflex