Разработка с ИИ может обойтись дороже готового решения: разбор AutoFAQ
Разработка с ИИ может обойтись дороже готового решения: разбор AutoFAQ Сооснователь и исполнительный директор AutoFAQ.ai Владислав Беляев разбирает популярный аргумент: раз ИИ удешевил написание кода, зачем покупать лицензию на корпоративное ПО — дешевле собрать своё. Автор считает такое сравнение некорректным: стоимость разработки — лишь часть затрат, а система живёт пять, семь, десять лет, и всё это время её нужно поддерживать, обновлять и развивать. Он опирается на цифры рынка: по исследованию McKinsey «State of AI 2026», 32% опрошенных компаний отказались от покупки хотя бы одного программного продукта, потому что собрали аналог с помощью ИИ-агентов для кода. Но опрос Stack Overflow показывает сдержаннее картину: лишь 19% разработчиков пишут ПО на замену платных решений, и чем критичнее система, тем осторожнее они с ИИ. ИИ ускоряет только то, что можно проверить, утверждает автор. Его команда из 15 человек два года работает с ИИ-инструментами и ускорилась на 30–40%, но лишь благодаря накопленной базе из десятков тысяч тестов, написанных людьми. У нового проекта тестов нет — ИИ тогда лишь ускоряет производство непроверенного кода. Продуктовая, аналитическая и архитектурная работа всё равно остаётся за людьми: сгенерированный код нужно разбирать, править и оставлять только то, что команда сможет поддерживать. Главный актив готового продукта — исправленные чужими руками ошибки. У AutoFAQ больше шестидесяти корпоративных заказчиков: один находит редкий сценарий, вендор чинит его и меняет тесты, а остальные уже не платят простоем за эту проблему. Некоторые ошибки проявлялись только через год-два при определённых условиях. Безопасность продукта независимо проверяют службы банков, телеком-операторов и госорганизаций, и результаты проверок попадают в общий продукт. Клонировать систему по техническому заданию это не заменяет: ТЗ не может учесть все архитектурные решения и поведение при разной нагрузке. Внешняя среда тоже меняется независимо от вашего плана: мессенджеры и другие каналы связи обновляют свои интерфейсы обмена данными (API — стандартный способ, которым программы общаются друг с другом), и интеграции приходится переделывать. Для вендора это плановая работа, заложенная в поддержку; для внутренней команды — внеплановая задача, требующая расширения бюджета. Вендор заодно берёт на себя коммерческий риск этих изменений. Автор приводит расчёт стоимости. Токены — кусочки текста, которыми языковая модель измеряет объём и за которые платят — для разработки части среднего микросервиса (небольшого независимого блока системы) обойдутся дополнительно в 0,5–1 месячный оклад senior-специалиста, а таких блоков в системе класса AutoFAQ десятки. Реалистичный сценарий: фонд оплаты труда 3–5 человек на 1,5–2 года плюс 200–300 тысяч долларов на инфраструктуру и токены, затем — зарплата минимум двух человек и токены на поддержку до вывода системы из эксплуатации. Гарантий результата, состава команды и сроков нет. А пока пять человек полтора года собирают покупаемую систему, они не автоматизируют то, что даёт компании конкурентное преимущество, — это упущенная выгода. По словам автора, годовая лицензия на его продукт с обновлениями и поддержкой обычно сопоставима с годовым фондом оплаты труда 1–2 разработчиков, а вложения компании в развитие системы — сотни миллионов рублей за несколько лет. Ещё одно отличие — скорость изменений для бизнеса: в готовом продукте пользователь сам за несколько минут меняет настройку или логику обработки обращений, а в собственной разработке любое изменение — задача в очереди, которая, по наблюдениям автора, занимает от месяца. Для клиентского сервиса, где тарифы и правила меняются постоянно, это критично. Источник: https://www.cnews.ru/articles/2026-10-13_vladislav_belyaevautofaqai_razrabotka