В прошлом посте разбирали вайбкодинг и то, как он меняет цикл разработки. Коротко: заказчик перестаёт ждать ИТ. Собирает прототип за вечер, не дожидаясь спринтов. Очередь не исчезает — просто перестаёт быть видимой.

Теперь цифры. Keyhole Software в июне 2026 опубликовала сводку по 14 отчётам — ArXiv, MIT Management Science, McKinsey, METR, Veracode, Endor Labs и другие, плюс данные Alphabet, Forrester и Gartner.

63% пользователей вайбкодинг-инструментов — не разработчики. Владельцы бизнеса, фрилансеры, дизайнеры, маркетологи. Люди, которые раньше не думали писать код.

Экономика сходится: SaaS-продукт, который недавно стоил $200 000 и полгода разработки, теперь собирается за $5 000 и шесть недель. У четверти стартапов последнего набора Y Combinator 95%+ кода сгенерировано ИИ.

И тут появляется новый слой ошибок. Раньше заказчик не мог ошибиться в коде т.к. он его не писал.

Теперь может, причём дважды: сначала на уровне смысла, когда запрос на естественном языке интерпретирован не так, как задумано. Потом на уровне реализации — от 41% до 46% нового продакшн-кода уже пишется с AI, и по сводным данным такой код даёт примерно в 1,7 раза больше дефектов, а 45% сгенерированных образцов не проходят проверки OWASP Top-10.

Вот куда девается очередь. Ожидание на входе в ИТ уходит, но появляется на выходе — в проверке, безопасности, интеграции с архитектурой. ИТ-отдел не освобождается, он начинает работать с другим материалом: не с чистого листа, а с сырыми заготовками, в которых уже что-то заложено неправильно.

Вайбкодинг не делает разработку быстрее. Он даёт заказчику самостоятельность на входе и добавляет инженерам задачу на выходе, требует
необходимой инженерной поддержки.

А у вас уже появлялись вайбкод-прототипы, которые пришлось доводить? Или пока договариваетесь, кто за это отвечает?