Вайб-кодинг: маркетолог больше не ждёт разработчика

Автор: Андрей Ремесленников, руководитель по развитию коммерческой функции и технологических решений.

Термин «вайб-кодинг» (vibe coding) описывает способ разработки, при котором ИИ-агент по описанию на естественном языке генерирует программный код. Проще говоря, вместо ручного кодирования специалист просто говорит системе, чего он хочет, и получает прототип приложения или скрипта. Такой подход позволяет создавать ПО даже тем, у кого нет глубоких знаний языков программирования.

Идея в том, что человек задаёт «вайб» — общую концепцию или задачу, — а ИИ превращает её в работающий код.
Для сотрудников маркетинга и любого другого отдела это означает большую автономию в разработке вспомогательных инструментов. Если раньше маркетолог несколько месяцев (!) ждал от айтишников реализации простого сценария (лендинга, виджета или аналитического отчёта), то теперь он может описать задачу нейросети и получить решение за дни или даже часы.

МегаФон Таргет: точный таргетинг и бонус 3000 рублей

• Помогает решать задачи бизнеса: реактивация базы, увеличение конверсии и лояльность клиентов.
• SMS-рассылки с высокой вовлеченностью.
• Получите 3000 бонусных рублей и запускайте первую кампанию с ИИ-помощником.

Узнать больше >>

Реклама. ПАО «МегаФон». ИНН 7812014560. ОГРН 1027809169585. ERID: 2W5zFJN2cgh.

Директор по продукту Битрикс24 Юрий Волошин в интервью моему подкасту «C-level: мысли в режиме CEO», отмечает, что разработка простых сервисов и доработка ключевых ИТ-систем «становятся условно бесплатными» благодаря вайб-кодингу. В крупных и малых компаниях маркетологи уже экспериментируют с такими «автономными агентами», которые снимают рутинную нагрузку и ускоряют запуск проектов.

Юрий Волошин

Однако полная свобода в создании ПО несёт риски. Как предупреждают эксперты, исходный код, сгенерированный ИИ, может содержать ошибки, которые трудно отследить без человеческого контроля. Поэтому важно правильно выстраивать процессы ревью и тестирования: компании, использующие вайб-кодинг, должны инвестировать в инструменты отладки и организацию контроля качества. Без этих мер «ускоренная» разработка чревата скрытыми уязвимостями и потерей надёжности.

Трансформация ролей

С появлением вайб-кодинга меняются не только инструменты, но и роли в компании. Маркетолог перестаёт быть лишь «заказчиком» разработок и превращается в архитектора продукта. Теперь он не просто ставит задачу программистам, но и сам конструирует решение, пусть и при посредничестве ИИ.

Это новый уровень креативной ответственности. Слабое место бизнеса можно превратить в конкретную задачу и описать её ИИ на понятном языке. Заместитель директора по маркетингу Битрикс24 Владимир Новожилов поделился направлениями и примерами, как маркетологи могут сами настраивать сложные системы.

Владимир Новожилов Заместитель директора по маркетингу Битрикс24

«Для бизнеса, особенно для SMB, вайбкодинг даёт уникальную возможность реагировать на изменения и развиваться быстрее: автоматизировать процессы и настраивать сложные системы под себя без ресурсоёмкой традиционной разработки».

На практике повседневная работа маркетинга уже изменилась. Специалисты самостоятельно собирают уникальные квизы, калькуляторы экономии или мини-сервисы для лидогенерации. На выходе вместо шаблонных решений компании получают инструменты, точнее адаптированные под свою аудиторию, а значит — более высокую конверсию.

Меняются и подходы к аналитике. Маркетологи всё чаще используют ИИ для создания скриптов, которые помогают парсить цены конкурентов или находить корреляции между продажами и внешними факторами: погодой, новостной повесткой или сезонностью. В результате решения принимаются быстрее и на основе данных, а сама аналитика становится менее затратной по времени и ресурсам.

Таким образом, вайб-кодинг превращает маркетолога из постановщика задач в создателя рабочих инструментов. Он больше не ждёт, пока разработчики соберут квиз, настроят интеграцию, напишут скрипт для аналитики или автоматизируют движение данных между сервисами. Вместо этого маркетолог сам описывает нужную логику ИИ, уточняет детали, проверяет результат и доводит решение до применимого. Главный эффект такого подхода — резкое сокращение пути от идеи до теста: то, что раньше требовало отдельного технического ресурса, теперь можно быстро собрать, проверить и доработать внутри маркетинговой команды.

Другой пример — кейс инженера без опыта программирования. В блоге на Habr описывается случай, когда обычный менеджер создал полноценную CRM-систему с помощью ChatGPT. За 2–3 недели и более 300 коммитов на GitHub автор получил первый рабочий веб-продукт.

Аналогичный кейс есть и меня: сейчас с партнёрами запускаю сервис для документального сопровождения юридической работы — подготовки исков о взыскании неустойки с застройщиков. Проект быстро начал набирать обороты, и уже в первые два месяца пул активных клиентов достиг 300 человек. Возникли трудности в управлении процессами сопровождения и продаж, так как текущие ERP-системы в области автоматизации юридических услуг не позволяли закрыть все «хотелки» команды.

Платформа, созданная через инструменты вайбкодинга

Системе были нужны дополнительные модули: партнёрские выплаты и личный кабинет, бэк-офисное сопровождение и ведение проектов для аккаунт-менеджмента, автоматические уведомления клиентов в чатах и мобильное приложение, трекинг почтовых отправлений, генерация исков, а также разработка дизайн-проектов на основе документов ДДУ. В текущих системах это было либо нереализуемо, либо стоимость доработки оказалась бы слишком высокой. Поэтому мы с нуля создали систему под решение своих задач и перевели на нёе сотрудников, добавив необходимые модули, личный кабинет и мобильное приложение. Всё это было сделано менее чем за 1,5 месяца с помощью инструментов вайб-кодинга.

Естественно, у такого подхода есть и минусы:

• большие временные затраты на постоянные корректировки и доработки системы;

• отсутствие возможности тиражировать систему для массового рыночного использования — по крайней мере на текущий момент.

Тем не менее этот способ позволил небольшой команде оперативно перейти на прозрачное управление огромным, быстрорастущим портфелем клиентов и обеспечить для них удобный сервис. Теперь каждый клиент получил доступ к мобильному приложению со всеми статусами и внутренними чатами для коммуникации.

Важно понимать: роль менеджеров, маркетологов, да и любых других специальностей расширяется, им не нужно изучать всю терминологию программирования. Тем не менее потребуются навыки тестирования и понимания результата. На практике сотрудникам нужно будет выступать в роли полноценных продакт-менеджеров: задавать требования и контролировать качество. Техническую реализацию можно доверять ИИ, но итоговый результат всё равно необходимо проверять.

Трения с реальностью: риски и ограничения

Несмотря на яркие перспективы, вайб-кодинг сталкивается с целым рядом ограничений и «трений». Во-первых, это надёжность: код, созданный ИИ, часто непрозрачен. Forbes отмечает, что хотя вайб-кодинг ускоряет разработку, он создаёт проблемы с долгосрочной надёжностью. Не всегда понятно, почему ИИ написал ту или иную строчку, а устранение ошибок часто требует вмешательства человека. Поэтому компаниям советуют внедрять строгое код-ревью: разработчики должны проверять ИИ-код, проводить нагрузочное тестирование и готовить план отката на случай критических багов.

Во-вторых, важны безопасность и инфраструктура. Сгенерированные решения надо надёжно хостить и поддерживать. Готовые скрипты ИИ трудно сопровождать и рискованно масштабировать. Поэтому необходима платформа с заложенными механизмами безопасности: авторизацией, HTTPS, резервированием и другими инструментами. Без них маркетолог рискует «сломать» что-то в продакшене. Использование систем контроля версий — Git, GitHub или GitLab — обязательное требование: это помогает избежать потери кода и при необходимости быстро откатываться к рабочей версии.

В-третьих, есть человеческий фактор. Пользователи и клиенты всё ещё могут с опаской относиться к тому, что продукт создан «ботом». Как показывает опыт маркетологов, люди негативно воспринимают «безликий» ИИ-контент — вспомним злополучный новогодний кейс Coca-Cola 2024 года. Аналогично, если созданное ИИ приложение работает с ошибками или ему не хватает «тепла» в UX, реакция может быть острой. Поэтому маркетологи должны сочетать ИИ с собственным опытом: проверять результаты, вносить правки и обучать ИИ на конкретных примерах. Нужна привычка контролировать контекст — не «вбрасывать» в ИИ лишнюю информацию — и разбивать задачу на шаги становится ключом к успеху.

Наконец, не стоит слепо ожидать магии. Не пытайтесь вставлять сгенерированный код без адаптации: лучше учиться использовать агентов, которые делают всю рутинную работу «под ключ». Помимо генерации кода, такие агенты создают файлы, устанавливают библиотеки и деплоят сервис. Иначе возможна ситуация, когда нейросеть просто «сломает» проект. Учитесь работать с ИИ, шаг за шагом встраивая его в обычный процесс: это снижает разочарование и позволяет постепенно калибровать ожидания.

Операционные кейсы применения вайб-кодинга

Чтобы показать вайб-кодинг на практике, рассмотрим несколько реальных или типовых сценариев операционных бизнес-задач.

В одном примере маркетинговая команда крупной компании сама автоматизировала расчёт NPS. Стандартная CRM-система не давала готовой метрики, а бюджеты на доработку были ограничены.

Тогда маркетологи обратились к ИИ: они описали задачу — «нужно собрать ответы из нашей CRM и посчитать индекс лояльности клиентов (NPS)» — и получили код скрипта за считанные часы. Один из руководителей проекта отмечал: «Мы написали этот скрипт за 3 часа, всего двумя уточняющими промптами». То есть ИИ сгенерировал полностью рабочий Python-код для API CRM, а команда лишь подправила детали. В результате решение запустилось без серьёзных проблем.

Этот кейс показывает: с помощью вайб-кодинга можно быстро прототипировать нужный инструмент — в данном случае BI-отчёт. Главное — сразу проверить формулы, обработать пограничные ситуации, например пустые поля и ошибочные данные, а также настроить регулярный запуск задачи. Иначе автоматически созданный код рискует «застрять» в тестовом режиме и не давать бизнесу ценности.

Другой сценарий: небольшая интернет-компания хотела оперативно запустить промо-лендинг для нового продукта. У неё не было своего веб-разработчика, а ждать команду фрилансеров было слишком долго. Тогда маркетолог сформулировал ТЗ для ИИ: «Сделай адаптивный HTML/CSS-макет одностраничника с описанием товара, отзывами и формой обратной связи» — и добавил информацию о фирменном стиле: логотипе и цветах. ChatGPT или специализированный агент быстро выдал базовую вёрстку и стили.

Уже на следующий день у компании был готовый каркас сайта. Оставалось лишь вручную подправить дизайн: изменить шрифты, адаптировать вёрстку для мобильных устройств, проверить, как работают кнопки.

В итоге запуск лендинга занял считанные дни вместо ожидаемой недели разработки. Вывод: ИИ отлично справился с рутинной разметкой, избавив команду от создания шаблонов с нуля. Но без «человеческого глаза» не обошлось: именно маркетологи внесли финальные штрихи. Опыт показывает, что лучше заранее предоставить ИИ примеры нужного дизайна или фирменный гайдлайн, например шаблон презентации в этом стиле, а после генерации протестировать полученную страницу на разных устройствах и в разных браузерах. Так можно убедиться, что результат соответствует ожиданиям целевой аудитории.

Третий кейс — создание чат-бота для техподдержки. Онлайн-магазин решил внедрить бота, который отвечает на частые вопросы клиентов в мессенджере. Задача заключалась в том, чтобы бот учитывал список FAQ, умел отвечать на основе базы знаний и интегрировался с сайтом. Разработчики предложили маркетологу написать ТЗ для ИИ-агента. В ответ ChatGPT сгенерировал структуру приложения на Python с использованием фреймворка — например, Rasa или aiogram, — настроил несколько намерений (intents) и дал примеры диалогов.

Уже через несколько часов команда запустила первый прототип бота: он корректно отвечал примерно на 80% стандартных запросов. Сценарии для сложных вопросов — например, по нестандартным ситуациям или персональным заказам — маркетологи доработали вручную, просто добавив диалоговые ветки в базу. Этот кейс показывает, что ИИ хорошо справляется с созданием «скелета» системы: реализацией логики и подключением NLP-моделей. Однако качество конечных ответов зависит от наполнения контентом: ботам нужны подробные FAQ и реальные примеры общения. Совет для таких проектов: заранее собрать самые распространённые вопросы и ответы на них, а также предусмотреть механизм «обучения на лету», например сценарий, при котором оператор исправляет бота, а ИИ запоминает новый вариант ответа. Тогда бот со временем станет лучше и снизит нагрузку на живых операторов.

Наконец, вспомним мой практический пример. Представьте стартап, который помогает людям готовить юридические иски к застройщикам. Проект быстро набрал обороты: на старте, в течение двух месяцев, сервис привлёк около 300 активных клиентов. Постепенно стало понятно, что обычной CRM недостаточно: требовались сложные модули для автоматизации юридических процессов. Команда определила, что именно нужно: учёт партнёрских выплат, бэк-офис для сопровождения и ведения дел, отслеживание отправки документов, автоматическая генерация текстов исков, а ещё — веб-интерфейс для оформления дизайн-проектов по договору долевого участия.

В готовых системах ничего такого не было, а разработка с нуля заняла бы месяцы и стоила бы очень дорого. Мы обратились к инструментам вайб-кодинга: самостоятельно адаптировали платформу, добавив все нужные функции. За месяц с помощью ИИ-модулей и генераторов кода были реализованы личный кабинет, мобильное приложение и сложная логика работы с клиентами. В итоге команда быстро запустила все необходимые функции и избежала кризиса при масштабировании.

Вывод из этого кейса в духе вайб-кодинга: даже очень комплексный бизнес-процесс можно значительно ускорить, если разбить задачу на части, описать каждую часть для ИИ и затем интегрировать готовые элементы в единое решение. Главное — постоянно тестировать, чтобы сервис работал корректно, а не полагаться на «магические» автопромпты. Этот пример также показывает, что при масштабировании важно предусмотреть централизованный контроль: например, единую базу данных и журнал действий. Иначе большие проекты легко выходят из-под контроля, если оставить всё на самотёк после автоматической генерации.

Во всех этих кейсах есть общая схема: команда формулирует задачу понятными требованиями, ИИ-агент быстро генерирует начальное решение, а люди проверяют и дополняют результат. Именно сочетание креатива специалистов и мощности ИИ позволяет достигать результата в разы быстрее, чем по традиционной схеме. Эти примеры показывают: вайб-кодинг не заменяет разработчиков, но многократно усиливает возможности любого отдела, помогая быстро тестировать гипотезы и обслуживать растущие потребности бизнеса. При этом остаётся важный нюанс: заказчик и команда должны чётко понимать конечный результат и уметь формулировать это видение для ИИ.

Куда дует ветер будущего

Вайб-кодинг — не просто модная технология, а парадигма, меняющая скорость и доступность разработки для операционных нужд. Маркетологи получают возможность самим «программировать идеи»: от улучшения UX-сценариев до создания внутренних инструментов. Руководители и менеджеры, в свою очередь, получают возможность создавать собственные внутренние сервисы и оптимизировать процессы. Как сказал директор по продукту Битрикс24 Юрий Волошин, технологии перестают быть привилегией больших компаний и превращаются в инструмент, доступный каждому — от директора до рядового сотрудника.

Для описания общей тенденции подходит фраза из фильма «Человек-паук»: «С большой силой приходит большая ответственность».

Мнение редакции может не совпадать с мнением автора. Ваши статьи присылайте нам на 42@cossa.ru. А наши требования к ним — вот тут.