В коммерческом предложении написано «AI-native подход», и выглядит это солидно. Но на вопрос, кто читает код, который пишет ИИ, подрядчик отвечает про скорость, и становится непонятно, что вы покупаете. От ответа зависят сроки, цена ошибки и то, кто отвечает за результат, поэтому стоит знать, что обычно стоит за этим словом и о чём спросить на первой встрече.
Что такое AI-native разработка
AI-native разработка — это процесс, который с самого начала построен вокруг ИИ. Он участвует во всех этапах: помогает собрать требования, предлагает варианты архитектуры, пишет код, участвует в тестировании и сопровождении. Архитектурные решения и итоговый код контролируют специалисты, и они же отвечают за результат.
Общего стандарта у термина нет, и рядом ходят английские синонимы. AI-driven development обычно говорят примерно о том же, а AI-assisted development чаще означает, что разработчик пользуется помощником в редакторе кода. Поэтому само слово ничего не гарантирует, и проверять стоит устройство работы.
Чем она отличается от разработки с ИИ-помощником
У помощника ИИ занят одним шагом, у AI-native процесса он есть в каждом. Проще всего увидеть это по этапам:
| Этап | Команда с ИИ-помощником | AI-native процесс |
|---|---|---|
| Требования | аналитик пишет их сам | ИИ собирает черновик из документов и переписки, аналитик проверяет и дополняет |
| Проектирование | архитектор рисует схему | ИИ предлагает и сравнивает варианты, решение за архитектором |
| Код | помощник дописывает строки в редакторе | ИИ пишет целые части, специалисты контролируют код и архитектуру |
| Тесты | пишут вручную | ИИ участвует в написании тестов, люди проверяют, что тесты ловят ошибки |
| Сопровождение | поддержка после запуска | ИИ участвует в разборе ошибок, команда решает, что чинить |
Раз ИИ участвует в каждом этапе, меняется и разговор с заказчиком: вы общаетесь с теми, кто принимает решения по проекту и отвечает за результат.
Что получит заказчик и чего ИИ не гарантирует
Заказчик вправе ждать проверенного кода и регулярного показа работающей версии. Ускорения при этом никто не гарантирует. Весной 2025 года исследование METR показало, что опытные разработчики с ИИ-помощником решали задачи в знакомом проекте на 19 % медленнее, хотя сами считали, что ускорились. Повторный замер на более новых инструментах дал ориентировочно 18 % ускорения, но выборка изменилась, и надёжно подтвердить эффект исследователям не удалось.
Выигрыш зависит от того, сколько работы после ИИ остаётся человеку, и подробно мы писали об этом в колонке о том, сколько кода пишет ИИ. Поэтому подрядчика стоит оценивать по тому, как он проверяет результат, а не по доле кода от нейросети.
Расскажем, на каких этапах работает ИИ и кто в команде проверяет его результат.
Что спросить у подрядчика на первой встрече
- Покажите реальный проект: на каких этапах работал ИИ и кто проверял его результат на каждом?
- Кто контролирует код и архитектуру, прежде чем изменения попадут в систему?
- Как устроены тесты и кто решает, что их достаточно?
- Куда уходят документы и данные, когда с ними работает ИИ, и можно ли оставить их внутри нашего контура?
- Как часто мы будем видеть работающую версию и кому останутся код и доступы?
На два последних вопроса мы отвечаем так. Модель может работать на серверах, которые контролирует ваша компания, и каждое обращение к ней записывается в журнал. Работающую версию показываем каждую неделю, а код, документация и доступы остаются у заказчика. Если подрядчик отвечает на эти вопросы конкретно и с примерами, за словом AI-native стоит процесс. Если общими словами о скорости, значит, слово ничем не подкреплено.
Вопросы об AI-native разработке
Это то же самое, что вайбкодинг?
Нет. Вайбкодинг — сборка программы по описанию словами без чтения кода, так можно быстро проверить идею. В AI-native разработке код контролируют специалисты, иначе за него некому отвечать. Где проходит граница, рассказано в статье о вайбкодинге.
Сколько стоит AI-native разработка?
Цена зависит от объёма и сложности задачи. Мы называем её после обследования, которое занимает около двух недель, и записываем в договор.
Можно ли так работать с системой, которую писали другие?
Да. Сначала смотрим код и то, как система запущена, и решаем, что дорабатывать, а что переписать. Подробнее — на странице о доработке чужого проекта.
- METR, «Measuring the Impact of Early-2025 AI on Experienced Open-Source Developer Productivity», 10.07.2025; повторный замер — по колонке Rule 90 «Сколько кода пишет ИИ».
Обновлено 1 октября 2026 · Редакция Rule 90