Почему no-code платформы не спасутся AI-билдерами внутри себя
Сегодня мы поговорим о слоне в комнате. Весь прошлый год конструкторы, обгоняя друг друга, внедряли AI-билдеры в свои no-code платформы. Никто не видел в этом попытку вдохнуть жизнь в увядающий тренд. Но сейчас понятно, что платформы с AI — не вариант, и выиграют те, кто честно признают этот факт.
1. AI-билдер — это не "фича", это новый фундамент
Когда no-code платформа добавляет AI-ассистента, генерирующего "блоки" или "скрипты", это напоминает попытку приделать реактивный двигатель к телеге. Последняя от этого не станет самолетом.
Более того, включение ИИ-функционала в конструктор добавляет лишний уровень абстракции. Ведь что такое код? Это когда мы даём команды напрямую машине. Что такое конструктор? Это когда код закрыт блоками, с которыми мы работаем, щёлкая мышкой. При AI-генерации мы закрываем вообще всё (и код, и блоки) текстовым запросом. Главный инструмент здесь — текст (промпт) и смысл.
Таким образом, конструктор + ИИ не равно упрощение. Nocode здесь просто лишнее звено.
Почему конструктор + AI это не вариант?
- Потеря гибкости: AI мыслит нелинейно и может предложить решение, для которого в старой no-code платформе просто нет подходящего блока. В итоге AI вынужден «тупеть», подстраиваясь под ограничения конструктора.
- Интерфейсный шум: если я могу словами описать: «Создай CRM для автосервиса с уведомлениями в Telegram», зачем мне после этого видеть перед глазами полотно из 500 визуальных блоков и стрелочек? Визуальный интерфейс, который раньше был спасением от кода, теперь становится визуальным шумом, мешающим чистому диалогу с AI.
AI-нативные платформы будущего не будут иметь панели с блоками. У них под капотом будет только чистый код, управляемый промптами. "Телеги" с блоками уйдут в прошлое, уступив место реактивным интерфейсам, где текст напрямую управляет результатом.
2. Промпты сильнее платформ
Рынок всё ещё делится на группы в соответствии с “экспертизой на Bubble”, “X реализованных проектов на FlutterFlow” и “владении Тильдой”, но уже по инерции. Уже совсем скоро знания конкретной платформы перестанут иметь значение. Промпты сегодня важнее инструментов.
Модели вроде ChatGPT (o1/o3), Claude 3.5 Sonnet или Gemini стали настолько умными, что могут выступать в роли универсального конвертера. Им вполне по силам сделать Python-скрипт, SQL-запрос, HTML/CSS верстку или JSON-сценарий для автоматизации, основываясь только на вашем текстовом описании.
Приведём пример от Gemini 3 Pro. Человек задаёт запрос: "Я хочу, чтобы при получении новой заявки из моей веб-формы (URL-адрес для POST-запросов - https://api.mycrm.com/leads/new) автоматически происходили две вещи:
- Отправлялось уведомление в мой Telegram-канал 'Новые заявки' (ID канала @new_leads_channel) с информацией о заявке (имя клиента, телефон, email).
- Создавалась новая задача в Asana в проекте 'Обработка заявок' (ID проекта 1234567890) с названием 'Обработать заявку от [Имя Клиента]' и сроком выполнения – завтра.
В ответ AI сгенерит JSON-сценарий, например, для Pipedream, Make.com, или кастомного триггера на сервере. Мы не стали его приводить полностью, но каждый вполне может попробовать сам и оценить результат.
А раз так, то возникает вопрос: зачем привязываться к конкретной no-code платформе (и ещё и регулярно платить), которая лишь встроила AI-функцию, когда можно напрямую дать промпт универсальной модели и получить решение для любой платформы или даже сгенерировать собственный микросервис?
Знание кнопок обесценивается до нуля. Интерфейсы меняются каждые полгода. А вот умение структурно мыслить и переводить абстрактные "хотелки" бизнеса в точные инженерные промпты становится метанавыком, который работает везде — от генерации картинок до написания backend-архитектуры.
3. "Вайб-кодинг" побеждает "перетаскивание блоков"
Вспомните наш недавний пост про то, что даже Линус Торвальдс вайб-кодит. Он интуитивно чувствует код. AI-билдеры внутри no-code платформ — это попытка автоматизировать "перетаскивание блоков". Новая эра требует не автоматизации действий, а автоматизации мысли.
Три уровня диалога с машиной
Сравните, как решается одна и та же задача: "Создать систему приема заказов".
1. Классический No-Code (оператор):
Действие: открывает редактор, ищет блок Form, перетаскивает, настраивает поля Имя, Телефон, соединяет с блоком Google Sheets, тестирует, ищет ошибку в связях
Фокус: на инструменте и механике
2. AI-билдер в No-Code (гибрид):
Действие: пишет в чат платформы: "Сделай мне форму заказа". AI генерирует набор блоков. Человек смотрит и думает: "Так, а почему тут поле лишнее? А как это теперь отредактировать?"
Фокус: на попытке заставить AI правильно управлять старым инструментом
3. AI-инжиниринг (вайб-кодер):
Действие: пишет промпт: "Действуй как Senior Backend разработчик. Мне нужен эндпоинт, который принимает JSON с заказом, валидирует номер телефона по маске РФ, сохраняет в базу и шлет уведомление менеджеру в ТГ. Стек: Python/FastAPI. Выдай готовый код для деплоя"
Фокус: на результате и бизнес-логике
Побеждает тот, кто быстрее превращает абстрактную идею в работающий продукт. И человек, который вайбит с нейросетью на языке смыслов, всегда обгонит того, кто пытается собрать пазл из готовых кусочков.
4. Неизбежность Unbundling и микро-сервисов
Последние годы No-Code платформы стремились стать супераппами — тяжелыми комбайнами, где есть всё: от CRM до лендингов. Они продают вам огромный швейцарский нож, когда вам нужно просто отрезать хлеб.
AI меняет правила игры. Он делает разработку настолько дешёвой, что рынок разворачивается к микро-сервисам — точечным решениям под одну конкретную боль.
Сейчас вам просто достаточно попросить AI: «Напиши скрипт, который конвертирует этот Excel в PDF». И вы получите лёгкое, бесплатное и автономное решение за 30 секунд.
Встраивая AI внутрь себя, гигантские платформы пытаются приковать эту новую свободу к своей старой, дорогой инфраструктуре. Но зачем пользователю платить за завод, если AI позволяет получить готовый продукт прямо здесь и сейчас, без лишних посредников и подписок? Будущее — за миллионами легких, “одноразовых” аппов, а не за неповоротливыми экосистемами.
Что нам теперь делать?
Со всем, что мы тут написали, можно не соглашаться и спорить (мы такое очень любим), но как говорится прогресс неостановим. И что делать? Как успевать за безумными скоростями рынка и оставаться “на волне”? Вот наши рекомендации:
- Если вы фаундер, перестаньте искать "no-code платформу с AI". Вам нужны AI-интеграторы, промпт-инженеры и микро-сервисы, которые решают ваши конкретные задачи.
- Если вы "no-code разработчик", срочно переключайте фокус с изучения интерфейсов платформ на глубокое понимание бизнес-задач и освоение искусства промпт-инжиниринга. Будьте AI-архитектором, а не оператором конструктора.
Мы не видим спасения для классических no-code платформ в их попытке пристегнуть AI. Мы видим новую эру AI-нативных решений, где промпт — это новый код, а экспертность в формулировании задач и их решении с помощью AI-инструментов выходит на первый план. Если вас тоже волнует тема, не стесняйтесь делиться мнением в комментариях. Как по-вашему, интеграция AI в конструкторы это выход или речь должна идти о полной трансформации?