Рынок Low-Code/No-Code в России вырос почти в 8 раз

Российский рынок платформ Low-Code/No-Code (LCNC), позволяющих создавать программные решения с минимальным использованием кода или без него, по итогам 2026 года достигнет 28,23 млрд рублей. Это в 7,78 раза больше показателя 2021 года, когда объем рынка составлял 3,63 млрд рублей. К 2030 году он может увеличиться до 46,8 млрд рублей при среднегодовом росте около 14%. Такие данные приводятся в совместном исследовании ИТ-экосистемы «Лукоморье» и TelecomDaily.

После увеличения на 172% в 2022 году динамика рынка постепенно замедлилась. В 2025 году рост составил 11%, что аналитики связывают с высокой базой, различиями в результатах участников рынка и завершением срочных проектов импортозамещения. В 2026-2027 гг. темпы могут восстановиться до 15-17% благодаря развитию платформ, их интеграции с ИИ и роботизацией процессов.

На специализированных поставщиков LCNC-решений в 2025 году приходилось 58% рынка, или 14,1 млрд рублей. Диверсифицированные и гибридные компании занимали 36%, еще около 6% обеспечивали смежные продукты, включая BI, RPA и ИИ-инструменты.

Опрос 125 организаций показал, что российские компании преимущественно комбинируют различные подходы к созданию ПО. Классическую разработку используют 89% респондентов, LCNC-платформы в промышленной эксплуатации — 86%. При этом для пользователей LCNC на такие инструменты приходится около 39% задач разработки.

Искусственный интеллект в разработке применяют 94% опрошенных организаций, причем 73% используют его для значимых задач, в том числе создания функций, модулей и тестов. Однако вайб-кодинг, при котором ИИ генерирует большую часть приложения по запросам на естественном языке, практикуют только 5% компаний.

Среди организаций, использующих ИИ для генерации кода или конфигурации, 59% задействуют его в гибридных задачах, объединяющих классическую разработку и LCNC.

По оценкам участников исследования, применение LCNC сокращает сроки разработки примерно на 16%, а затраты — на 6% по сравнению с традиционным подходом. Использование ИИ на значимом уровне позволяет получать результат в среднем на 24% быстрее и снижать стоимость разработки на 9%.

Вместе с тем около 25% сгенерированного ИИ кода отклоняется при проверке либо нуждается в существенной переработке. О незначительных инцидентах сообщили 36% организаций, активно применяющих ИИ, еще 12% сталкивались с инцидентами ограниченного влияния. Серьезных последствий для бизнеса исследование не выявило.

Наиболее распространенными ИИ-инструментами стали DeepSeek (47%), Claude Code (38%), модели OpenAI вне Codex (31%) и GitHub Copilot (29%). Российские GigaCode и GigaChat указали 23% компаний, использующих ИИ в разработке.

Основными препятствиями для внедрения LCNC респонденты назвали стоимость лицензирования, внедрения и сопровождения — 45%. При работе с ИИ 37% компаний обеспокоены ошибками и накоплением технического долга, 34% — требованиями информационной безопасности и ограничениями на передачу данных.

Исследователи также проанализировали 51 публичный проект внедрения LCNC. В 50 случаях решения уже находились в промышленной эксплуатации, а в 47 были интегрированы с существующими корпоративными системами. В отдельных проектах внедрение позволило сократить подготовку отчетов с 60 до 10 минут, а типовых договоров — с часа до 15 минут. В 38 из 51 изученного проекта LCNC-платформа выступала основой решения. Важным направлением остается использование ИИ внутри управляемых платформ с возможностью локального развертывания моделей.

Эксперты акцентируют внимание на сближение LCNC и ИИ. Чат-ботов и цифровых помощников на LCNC создают 50% организаций, работающих с такими платформами более двух лет, против 24% среди компаний с опытом менее года.