Кастом в эпоху ИИ: каким будет 2026 год для ИТ-директоров

Рынок информационных технологий замедляется, бизнес сокращает ИТ-бюджеты, а требования к эффективности ИТ-проектов растут. Однако для крупных компаний заказная разработка нередко остается необходимостью: кастомные решения – неотъемлемая часть ИТ-ландшафта, в тех случаях, когда типовые решения не справляются с уникальными критичными бизнес-процессами.

В каких случаях заказная разработка действительно обеспечивает больший контроль и ускорение бизнес-процессов, какие риски она может нести и как этими рисками управлять в условиях ограниченных ресурсов, роста роли ИИ и усложнения ИТ-ландшафтов? Вместе с Полиной Ефремовой, директором по развитию бизнеса в направлении «Заказная разработка», и Виталием Секретенко, техническим директором, из ГК «КОРУС Консалтинг» разбирались в основных вопросах для ИТ-директоров компаний, использующих кастомные решения в 2026 году.

По итогам 2025 года эксперты отметили замедление роста российского ИТ-рынка до 10% против 21,9% в 2024. Компании оптимизируют расходы и смещают приоритеты в сторону ИТ-проектов с небольшими сроками реализации и коротким инвестиционным циклом. Однако спрос на сложные кастомные решения сохраняется даже в таких условиях. Причина проста: крупному бизнесу с его сложными и уникальными бизнес-процессами и нагруженными ИТ-ландшафтами не хватает стандартных коробочных решений.

При этом несколько системных барьеров мешают развитию рынка заказной разработки. Ключевой из них – экономическая ситуация: высокая ключевая ставка и рост налоговой нагрузки увеличивают стоимость капитала и сдерживают инвестиции в ИТ. Дополнительное давление создает ситуация на рынке труда. Все больше компаний ищут специалистов, которые умеют осознанно использовать ИИ-инструменты для повышения личной эффективности, а не просто владеют нужным стеком. Однако таких разработчиков с успешным опытом на рынке критически не хватает.

В связи с этим бизнес ищет способы сохранить – а иногда и увеличить – темп цифровизации, при этом не наращивая бюджеты и не нанимая дополнительные команды разработчиков.

В условиях ограниченных ресурсов в приоритете остаются только определённые кастомные инициативы.

1. Проекты ИИ-трансформации. Потенциал ИИ пробуют применять, например, с целью повышения эффективности производства, ИТ, продаж, маркетинга. Пилотных проектов много, ожиданий ещё больше. Однако эффект получают далеко не все, потому что большинство ИИ-инициатив останавливается на этапе проверки гипотез. Наш опыт показывает, что результат внедрения ИИ становится заметным только на этапе, когда компания масштабирует успешные сценарии. При этом в 2025 году уже были видны первые устойчивые результаты применения ИИ в аналитике и разработке ПО. В этих областях заложен значимый потенциал для ускорения работы ИТ-функции и сокращения издержек.
2. Модернизация «исторического наследия». Комплексные ИТ-ландшафты устаревают быстрее, чем их успевают перепроектировать и переносить на современный стек. Компании ищут способы обновлять ключевые компоненты быстро и с минимальными издержками. Это касается и бэкенд-части, и повышения безопасности, и снижения операционных затрат на поддержку разнородных систем. Обязательные требования – LLM-ready-решения (решения, в которых данные подготовлены для использования большими языковыми моделями), приоритизация и поэтапность проектов. Опыт 2025 года показал, что такой подход эффективнее, нежели попытки переписать весь ландшафт сразу.
3. ИТ-задачи в рамках сделок слияния и поглощения и локализации бизнеса иностранных компаний. Они подразумевают глубокую экспертную оценку ИТ-активов, выравнивание стеков, миграцию систем и их интеграцию с существующим цифровым контуром. Эти задачи почти всегда перерастают в кастомную разработку, поскольку она позволяет «собрать» разрозненные решения в единую управляемую платформу. ИТ-директору важно подключаться к таким проектам на ранней стадии, чтобы правильно оценить технологический ландшафт, скрытые риски и необходимые ресурсы.
4. Совместные отраслевые проекты. В отраслях с похожими требованиями (например, нефтегазовой или химической) компании объединяются в консорциумы для создания узконаправленных ИТ-решений в рамках импортозамещения. В таких проектах типовой функционал разрабатывается совместно, а специализированный дорабатывается исходя из требований конкретного заказчика.

Итак, проекты различаются по своей сути, но их объединяет несколько признаков. Во-первых, бюджеты выделяют на те кастомные инициативы, которые устраняют системные ограничения бизнеса и позволяют сохранить управляемость, масштабируемость и скорость изменений. Во-вторых, проекты заказной разработки сильно меняются под влиянием ИИ.

С активным применением ИИ кастомная разработка трансформируется сразу на нескольких уровнях: технологическом, командном, управленческом.

Ключевые тренды с точки зрения технологий:

1. AI-native разработка, в которой генеративный искусственный интеллект используется по умолчанию как обязательная часть рабочего процесса.
2. Мультиагентные системы. Вместо одного ассистента ИТ-команды работают с целым набором ИИ-агентов, которые пишут код, тестируют его и проверяют на соответствие требованиям безопасности.
3. Внутренняя платформа для разработки, или Internal Developer Platform. Она обеспечивает командам стандартную среду разработки: доступы, шаблоны сервисов и быстрый деплой. Платформа унифицирует подходы к безопасности и комплаенсу и снижает нагрузку на DevOps-команды. Команды перестают собирать инфраструктуру вручную, тратят меньше времени на настройку окружения, реже переключаются между инструментами и быстрее находят и исправляют ошибки, что сокращает издержки и цикл изменений.
4. Модульность и микросервисы. При помощи ИИ проще писать небольшие сервисы, нежели сложные монолитные продукты. Команды, которые стремятся к повышению эффективности, делают архитектуру приложений еще более «атомарной», чтобы быстро и точечно вносить изменения в код при помощи ИИ.
5. Платформа для безопасного использования ИИ, или AI Security Platform. Компании собирают собственный контур безопасности для управления внутренними и внешними ИИ-приложениями. Всё для того, чтобы снизить юридические риски, сохранить корпоративные и персональные данные.

Также важно рассмотреть, как применение искусственного интеллекта меняет рабочие процессы на уровне ИТ-команд. С одной стороны, здесь есть новые возможности, а с другой – повышенные риски. Так, ИИ усиливает компетенции опытных специалистов, старших разработчиков и архитекторов. Они осознанно используют новые технологии как инструмент, который помогает сэкономить время на рутинных операциях. Но часть специалистов младшего и среднего уровня воспринимает ИИ как автономного агента и делегирует ему смысловую часть своей работы, не верифицируя.

Краткосрочный эффект понятен: качество полученных «артефактов» падает; баги множатся быстрее, чем раньше. На горизонте нескольких лет всё серьёзнее: бездумное использование нейросетей может привести к снижению мотивации молодых разработчиков, замедлению перехода из грейда в грейд и дефициту старших разработчиков, которые действительно понимают архитектуру и принципы работы систем. В заказной разработке цена таких ошибок выше: решения глубже встраиваются в бизнес-процессы, а последствия архитектурных просчетов сложнее и дороже исправлять.

С высокой долей вероятности можно прогнозировать, что в 2026 году разработчики будут находиться под бóльшим давлением, так как от них ждут большей продуктивности, большей открытости к новым подходам и инструментам. Компании будут стремиться к идеальной модели, в которой «T-образные» специалисты, обладающие глубокими знаниями в основной сфере и в смежных с ней направлениях, при поддержке ИИ работают и с фронтендом, и с бэкендом, закрывая более широкий контур задач в рамках одного проекта.

Несмотря на риски с точки зрения технологий и кадров, запрещать использовать ИИ в разработке сегодня невозможно и нелогично. ИТ-директорам остается только понять, как выстроить рамки использования искусственного интеллекта и как ускорить кастомную разработку, сохраняя контроль над ключевыми процессами.

Во-первых, очевидным вариантом становится регулярная аттестация – проверка понимания кода и логики решения, оценка базовых навыков без применения ИИ-инструментов. Важно проводить и систематическое ревью архитектуры силами старших специалистов, а не нейросетей. Наконец, стоит развивать внутренние системы наставничества, чтобы поддерживать мотивацию всего подразделения и передавать опыт от старших разработчиков младшим.

Во-вторых, логичным шагом будет перестройка самого процесса кастомной разработки. Возможен сценарий, в котором созданием и развитием решения будет заниматься не большая команда, а один или несколько «T-образных» специалистов с высокой мотивацией и квалификацией. При помощи «коллектива» ИИ-агентов они смогут закрывать роль и бизнес-аналитика, и разработчика, и тестировщика. Gartner подтверждает эту идею: по прогнозу к 2030 г. в 80% компаний маленькие команды с ИИ-поддержкой заменят большие подразделения по разработке ИТ-решений.

Открытыми остаются вопросы, как вырастить специалистов с уникальными компетенциями в кастомной разработке? Как выстроить процесс так, чтобы ИИ усиливал экспертизу команды, а не подменял её? Однозначного ответа нет. Задачей ИТ-сообщества на ближайшие несколько лет будет найти и масштабировать рабочие подходы.

Проекты заказной разработки сохраняют значение даже в условиях ограниченных бюджетов, хотя и проходят более жесткий отбор. Прежде всего финансирование получают те кастомные инициативы, которые снимают системные ограничения бизнеса: проекты ИИ-трансформации, модернизация сложного ИТ-ландшафта, создание уникальных отраслевых решений.

При этом распространение ИИ значительно меняет процессы в заказной разработке. Вместе с новыми инструментами появляются и новые риски: архитектурные ошибки, накопление технического долга и снижение инженерной экспертизы в командах. Поэтому ключевая задача ИТ-директора сегодня – выстроить такие процессы кастомной разработки, при которых новые технологии ускоряют создание решений, не подрывая управляемость системы. Этому способствуют регулярные проверки инженерных компетенций, архитектурные ревью и перестройка самого процесса разработки. В таком случае кастом остается инструментом, который помогает компаниям решать уникальные нетиповые задачи и быстрее адаптировать бизнес к изменениям внутренней и внешней среды.