Интерес крупного бизнеса к low-code-платформам заметно снизился: компании пересматривают их роль и отказываются от ожиданий универсальности. На смену приходят более гибкие решения, включая инструменты на базе ИИ, тогда как low-code закрепляется в нише простых и рутинных процессов.
Интерес крупного российского бизнеса к low-code-решениям заметно ослаб: за год доля компаний, рассматривающих или уже использующих такие платформы, сократилась примерно на треть.
Согласно исследованию BPMSoft, в 2026 году лишь 34% опрошенных компаний продолжают работать с low-code или допускают его внедрение, тогда как годом ранее этот показатель достигал 66%. Опрос охватил 50 крупнейших российских организаций с выручкой более 10 млрд рублей. Финансовую оценку рынка BPMSoft не приводит, однако, по данным «Росатома», объем сегмента low-code-платформ в 2025 году превысил 9,3 млрд рублей.
Отношение бизнеса к low-code стало более сдержанным и прагматичным. Если раньше такие платформы нередко воспринимались как универсальное решение для цифровизации, то теперь их рассматривают как инструмент с ограниченной сферой применения. Его эффективность, как подчеркивается в исследовании, напрямую зависит от зрелости внутренних процессов, архитектурных требований, сложности интеграций и уровня компетенций внутри компании.
Эксперты также указывают, что ожидания от low-code в предыдущие годы были во многом завышены. В 2024–2025 годах эти решения активно продвигались как доступная альтернатива классической разработке, однако на практике их потенциал оказался более узким — они хорошо подходят для создания прототипов и относительно простых продуктов. При попытке масштабирования выяснилось, что платформы уступают традиционной разработке в гибкости, возможностях интеграции и управляемости, что и привело к снижению интереса со стороны крупных компаний.
Рост популярности low-code во многом был связан с волной цифровизации в 2022–2024 годах, когда бизнес стремился быстро компенсировать нехватку разработчиков и ускорить автоматизацию процессов. Однако в реальной эксплуатации вскрылись системные ограничения. Во-первых, такие решения вовсе не избавляют от необходимости в квалифицированных специалистах: их внедрение требует обучения, адаптации к корпоративной инфраструктуре и постоянной поддержки со стороны IT-команд. Во-вторых, сложная среда крупного бизнеса — с нестандартными интеграциями, устаревшими системами, высокими требованиями к безопасности и производительности — часто выходит за пределы возможностей low-code платформ.
Дополнительное давление на сегмент оказывает появление новых технологических альтернатив. В частности, все более заметную роль начинают играть AI-агенты и инструменты автоматизации, построенные на базе языковых моделей. Часть задач, которые ранее решались через low-code сценарии, теперь выполняется более гибкими системами, не требующими ручной сборки логики из блоков.
Если в начале десятилетия low-code и no-code рассматривались как способ существенно сократить затраты на разработку и даже обходиться без программистов, то сегодня ситуация изменилась. Развитие искусственного интеллекта трансформирует сам процесс создания программного обеспечения: алгоритмы способны писать код быстрее и эффективнее, снижая необходимость в промежуточных инструментах. При этом эксперты подчеркивают, что полноценное использование ИИ невозможно без развития платформенной инфраструктуры.
Несмотря на общее охлаждение интереса, у low-code остаются ниши, где он по-прежнему востребован. Речь идет о рутинных, четко формализуемых задачах без сложной логики — например, первичной обработке заявок, системе уведомлений или простых внутренних согласованиях. Особенно актуально это для отраслей с высокой долей операционных процессов, таких как ретейл, логистика и страхование, где важны скорость и стандартизация. Сергей Сергеев: «Покупатель должен видеть выгоду сразу, в цене на полке» ИИ-генерация кода. Как обезопасить разработку? Российские банки будут блокировать переводы между физлицами
В то же время в секторах с повышенными требованиями к безопасности и контролю — банковской сфере, фармацевтике, промышленности с критической инфраструктурой — компании, напротив, склонны отказываться от подобных решений. Здесь риски, связанные с неформальными автоматизациями, созданными вне IT-контроля, могут перевешивать преимущества скорости внедрения.
В итоге рынок не столько отказывается от low-code, сколько пересматривает его роль. Этот инструмент перестает претендовать на универсальность и закрепляется в сегменте простых внутренних процессов. Для более сложных задач бизнес все чаще обращается к моделям, основанным на ИИ, где логика работы задается не через визуальные схемы, а через алгоритмы и данные.
Источник: www.it-world.ru