Тренды-2026: что ждет индустрию разработки ПО
Каждый год добавляет новые траектории в развитие разработки ПО. И, чем дальше, тем большее число направлений получает индустрия. Наступивший 2026 год исключением не станет.
Определяющим трендом года станет, конечно, искусственный интеллект. Но этим трендом развитие разработки не ограничится. Изменения коснутся и структуры спроса на ПО, и качеств программных продуктов, и требований, которые новая реальность предъявляет самим разработчикам.
Искусственный интеллект
Момент, когда закончится хайп вокруг искусственного интеллекта, предугадать невозможно. Тем более непредсказуем крах ожиданий в отношении ИИ (если этот крах вообще наступит), который предсказывают скептики по аналогии с крахом доткомов в начале 2000-х. И расширение использования искусственного интеллекта, конечно, – основной тренд 2026 года в разработке.
Прежде всего, это касается спроса на системы, использующие технологии искусственного интеллекта, в первую очередь – ИИ-агенты. Речь идет даже не о совсем новых решениях, а о механизмах интеграции ИИ-агентов в существующие системы. Можно говорить даже о росте спроса на разработку мультиагентных систем (MAS), целых команд ИИ-агентов, которые позволят автоматизировать цепочки взаимосвязанных бизнес-процессов, передавая друг другу выполнение последовательных операций.
Изменится и сама архитектура приложений. Если раньше машинное обучение было дополнительным модулем, которое интегрировали в уже готовую систему, то теперь бизнес ждет AI-решений. Это означает, что модели ИИ закладываются в ядро системы на этапе проектирования, при этом становясь ее неотъемлемой частью, а не внешней надстройкой.
Наконец, продолжится рост объема использования ИИ непосредственно в разработке. Это касается как самого написания кода, так и таких процедур, как тестирование приложений и, особенно, поиск ошибок и уязвимостей. Одновременно все большее распространение получит вайб-кодинг, – относиться к этому явлению можно, как угодно, но очевидно, что компаниям-разработчикам придется в 2026 году принимать меры для того, чтобы или пресекать его, или регламентировать так, чтобы результаты вайб-кодинга соответствовали требованиям.
Кибербезопасность
Искусственный интеллект, как и любая технология, может использоваться как во благо, так и во вред. И в первую очередь речь идет о киберпреступниках, которые при помощи ИИ создают зловредный код, анализируют уязвимости, организуют и проводят атаки.
Тестирование решения на кибербезопасность было одним из завершающих этапов разработки. Теперь эта процедура «вшивается» в каждый спринт, а DevSecOps-инженер становится полноценным членом каждой рабочей группы, а не единственным специалистом во всем проекте. Да и сама киберустойчивость становится не опцией или элементом, зависимым от специализированных решений, применяемых заказчиком, а непременным требованием к любому продукту.
FinOps и «зеленое» ПО
Обеспечение соответствия требованиям на каждом этапе разработки коснется не только безопасности продукта. В практику разработчиков входит и FinOps – контроль управляемости продукта и оптимизации затрат, связанных с обеспечением его работы. Касается это в первую очередь решений, которые базируются в облаках, будь то публичные, частные или гибридные.
Дело в том, что затраты на облачные сервисы (спасибо искусственному интеллекту) перестали быть предсказуемыми. Нагрузки на вычислительные мощности могут возрастать многократно по мере интеграции систем со сторонними сервисами, и затраты могут увеличиваться даже в течение дня. И это – проблема не заказчика, а разработчика, который должен обеспечить своим продуктам еще и предсказуемость, вплоть до реализации таких функций, как оповещение администраторов о росте расходов на обеспечивающую инфраструктуру, время жизни среды исполнения, изменении объема требуемых ресурсов. Все это предстоит реализовывать на уровне разработки решений, тем более что российские заказчики предпочитают не публичные, а частные и гибридные облака.
Еще одна составляющая этого тренда – «зеленое» ПО. Да-да, зеленое в общепринятом понимании, – бережливое. Стоимость энергии, необходимой для работы дата-центров, в том числе и корпоративных, растет, мощности становятся дефицитными, и экономию теперь приходится закладывать в решения на уровне ПО, при разработке.
Low-code/No-code
Концепция Low-code/No-code и раньше была популярна у бизнеса. Теперь она перестает быть нишевой и превращается в популярный подход к решению технологических задач. Визуальное программирование позволяет автоматизировать бизнес-процессы без погружения в практику программирования, собирая приложения из готовых элементов, как в конструкторе или мозаике.
Но, если раньше Low-code и No-code применялись главным образом для тестирования идей, то теперь их роль меняется. Время все более сжимается и новые продукты и сервисы бизнесу все чаще требуются не завтра, а уже вчера. Весьма способствует этому и распространение искусственного интеллекта, который позволяет превратить описание задачи в структурированное задание, с характеристиками архитектуры будущего приложения и логикой его работы.
Поэтому применение конструкторов будет в обозримой перспективе постоянно расширяться, а инструментарий Low-code и No-code – модифицироваться. Для бизнес-пользователей это означает необходимость освоения инструментария визуального программирования, а для разработчиков – создание новых платформ и сервисов, которые позволяют по кусочкам собирать ПО, необходимое заказчикам прямо сейчас. Более того, вполне вероятно распространение таких специфических задач, адресуемых разработчикам, как адаптация приложений, разработанных в Low-code и No-code, к уже существующим инфраструктурам: создание API, проверка систем на безопасность и т.п.
Новая роль данных
Как, опять? О том, что данные стали главным активом бизнеса, говорили и совсем недавно, и уже десятилетие назад. Да, история циклична и повторяется, правда теперь на новом технологическом уровне.
Использование только собственных данных для бизнеса – вчерашний день. Сегодня для принятия решений применяются и внутренние базы, и те, которые извлекаются из внешних источников, от упорядоченных массивов до социальных сетей. А для того, чтобы эти данные не оставались малополезным набором информации, их нужно обрабатывать: проверять на достоверность, очищать от дублей и ошибок. Кроме того, необходимо обогащение, если не другими данными, то, по крайней мере контекстом.
Потребность заказчиков в таких системах обусловит рост спроса на средства работы с данными, использующими искусственный интеллект не только для анализа исторической информации, но и прогнозирования, — спроса, расходов и изменений в персонализированном взаимодействии с заказчиками. А кроме того, будет развиваться спрос на решения, позволяющие генерировать синтетические данные, тех, которые ничем не отличаются от реальных, но лишены элементов, которые позволяют эти данные отнести к категории персональных. Станет это возможным тоже при применении ИИ-моделей. Они позволят одновременно избежать затрат на синтезирование и обеспечить высокое качество результата синтеза.
Междисциплинарное программирование
Знание только одного языка, пусть даже доскональное или умение писать не просто чистый, а безукоризненный код – уже не достоинства, а недостатки. Современный профессионал – тот, который умеет работать в распределенной команде, владеет приемами коллаборации и разбирается во многих аспектах разработки.
Это означает, что ремесло программиста стал междисциплинарным. Разработчик не может ограничиться UI, от него требуется понимание логики работы всего решения, порядка работы с данными. Иными словами, ответственность за решение всей задачи заказчика, а не только создание одного элемента – требование, которое предъявляется к каждому программисту, а не только к архитектору.
Среди актуальных навыков – и способность быстрого освоения новых языков. Go, Rust или Kotlin – не дань моде, а инструменты, позволяющие работать там, где важны скорость и надежность. В нынешней ситуации это означает, что без них обойтись практически невозможно.
Кстати, скоро могут появиться и новые специализации. Ведь ИИ нужно обучать, а обеспечение устойчивости систем может стать отдельной профессией, такой, как такой обычный сегодня DevSecOps.
