Технический долг от нейросети: кто платит за код, который никто не читал
Что сказал человек, который на этом зарабатывает
Десятого августа Гильермо Раух, гендиректор Vercel, написал в X, что лучшая модель в мире воткнула в его код бессмысленную задержку в 700 миллисекунд, чтобы что-то «устаканилось». На прямой вопрос модель созналась, что занималась карго-культом – воспроизвела ритуал из обучающих данных, не понимая назначения. Пост собрал 1,29 миллиона просмотров за двое суток.
Дальше идёт список: если не читаешь код от модели, то верно одно из шести – новичок, софт одноразовый, идёт прототипирование, нет пользователей и выручки, набирается долг и риск, задачи простые. Четыре пункта безобидны, два оплачиваются деньгами.
Важно, кто это говорит: Vercel продаёт генератор интерфейсов нейросетью, живёт на генерации кода, и её руководитель публично объясняет, где эта генерация ломается.
Почему это касается маркетинга напрямую
Маркетинг давно перестал заказывать только макеты и ролики. Посадочные страницы под кампанию, связки с CRM и рекламными кабинетами, панели сквозной аналитики, парсеры и автоматизация отчётности – всё это код, и всё это сейчас собирается генерацией. Раньше между заказчиком и результатом стоял разработчик, который отвечал за качество своим именем.
Теперь агентство может сдать клиенту работу, которую никто внутри агентства не читал. Клиент принимает результат по внешнему признаку: открывается, считает, выгружает. Долг при этом уже взят, просто в акте его не видно.
Куда переехала стоимость
Компания GitClear смотрит на поведение самого кода вместо опросов: 623 миллиона изменённых строк за 2023-2026 годы. В отчёте за январь 2026-го дублирование блоков выросло с 40,3 до 73 на миллион изменённых строк – плюс 81 процент и рекорд за всё наблюдение. Доля перемещённого кода, прямой признак работы по приведению системы в порядок, упала с 21 процента в 2022 году до 3,8 процента в 2026-м. Обновление кода старше года просело с 1,7 до 0,46 процента, а конструкций, которые глушат ошибки вместо их обработки, стало на 47 процентов больше.
На языке заказчика это значит следующее: новое пишется быстрее, старое перестают трогать, одно решение копируется в пять мест вместо одного общего, а ошибки не всплывают, потому что их научились аккуратно проглатывать. Каждое отдельное изменение при этом выглядит нормально.
Veracode двадцать восьмого июля 2026 года замерила сотню с лишним моделей: средний показатель прохождения проверок безопасности – 56 процентов, и за год он не сдвинулся. Около 44 процентов задач на генерацию заканчиваются появлением уязвимости, если в запросе прямо не потребовать безопасный код, при том что синтаксическая корректность близка к ста процентам – код запускается почти всегда.
Три дня от запуска до утечки
Двадцать восьмого января 2026 года запустилась Moltbook, соцсеть для ИИ-агентов, и основатель Мэтт Шлихт публично написал, что не написал для неё ни строчки кода. Тридцать первого января исследователи компании Wiz нашли в клиентском коде зашитый ключ базы данных с полными правами на чтение и запись: наружу оказались открыты полтора миллиона токенов агентов, тридцать пять тысяч почтовых адресов и четыре тысячи приватных сообщений. Дыру закрыли примерно за три часа, ущерб компания не раскрывала.
По данным Cloud Security Alliance, уязвимости, которые напрямую атрибутируются ИИ-инструментам, выросли с шести в январе 2026 года до тридцати пяти в марте.
Почему этого не видно в отчёте
Выгода от скорости и издержки от неё достаются разным людям. Компания Harness в мае 2026 года опросила семьсот инженеров и руководителей: 81 процент подтвердил, что после внедрения ИИ на проверку кода стало уходить больше времени, а около трети рабочего времени занимает то, что в отчёте названо невидимой работой – проверка машинного вывода, починка последствий, переключение между инструментами.
И вторая цифра оттуда же. Восемьдесят девять процентов руководителей заявляют о росте продуктивности после внедрения ИИ, и девяносто четыре процента одновременно признают, что ключевые факторы в их метрики не попадают.
Наверх идёт то, что легко посчитать: задач закрыто больше, срок от брифа до запуска короче. Вниз оседает то, что посчитать нечем – разбор чужого решения, накопленное дублирование, архитектура, которую никто целиком не держит в голове. Отчёт показывает рост, потому что честно измеряет ровно ту половину, которая выросла.
Что это значит для договора с клиентом
Скорость сдачи перестала быть сигналом качества исполнителя, потому что теперь её обеспечивает подписка на инструмент генерации. Раньше короткий срок означал сильную команду, сейчас он означает, что подрядчик умеет пользоваться тем же, чем умеет пользоваться любой другой подрядчик.
Отсюда практический вопрос. Кто отвечает, если сгенерированный код привёл к утечке персональных данных клиента или к остановке кампании в пиковый день. С точки зрения регулятора и конечного потребителя отвечает владелец продукта: подписка на инструмент генерации ответственности не переносит, и подрядчик, сдавший результат работы модели, обычно её тоже не несёт, если это отдельно не прописано.
Что стоит зафиксировать до начала работы:
- читал ли кто-то со стороны исполнителя вывод модели целиком и кто именно;
- есть ли гарантийный период на устранение дефектов и что в него входит;
- передаётся ли вместе с результатом описание архитектуры, по которому работу сможет продолжить другой подрядчик;
- кто оплачивает переделку, если решение придётся переписывать при росте нагрузки.
Где всё это неправда
Половина списка Рауха – про случаи, когда читать машинный вывод незачем: одностраничник под двухнедельную кампанию, прототип для проверки гипотезы, внутренняя утилита на трёх человек или демонстрация для защиты бюджета. Долг там не наступает, потому что владения нет.
Граница проходит по одному признаку – собирается ли кто-то возвращаться к этому коду. Если решение живёт дольше квартала и от него зависят деньги, стоимость владения появляется автоматически, и дальше вопрос лишь в том, посчитана она или нет.
Отдельно про цифру, которой удобно махать скептикам. В июле 2025 года METR получила на шестнадцати опытных разработчиках замедление работы с ИИ на 19 процентов, и цифру растащили на цитаты. В феврале 2026 года METR выпустила обновление: та же когорта показала ускорение на 18 процентов. Исследователи назвали данные очень слабым свидетельством, так что утверждение «ИИ замедляет разработку» на METR больше не опирается.
Что происходит в России
Единственная свежая цифра из первоисточника – июльский анонс «Яндекса» о программе «75/75/75». Регулярно применяют ИИ 73 процента разработчиков компании, больше половины нового кода уже создаётся с участием моделей, но в режиме, где модель готовит от трёх четвертей изменения, работают 17,2 процента. Разрыв между «пользуются» и «передали основную работу» – самая полезная цифра во всём материале, и за формулировкой «мы внедрили ИИ» у большинства стоит примерно то же самое, только без замера.
Выводы
Строки под стоимость владения пока нет ни в одном публичном отчёте: за весь 2026 год ни одна компания не выпустила разбор сбоя, где назвала бы машинный код причиной и посчитала бы убыток в деньгах. Чтобы выставить такой счёт, нужно уметь отделять последствия генерации от обычных инженерных ошибок, а инструментов для этого пока нет ни у кого.
Для агентства и заказчика вывод простой. Скорость сдачи больше не доказывает качество, и договорённость о том, кто оплачивает переделки, стоит фиксировать до начала работы. Пока отдельной строки под этот расход не существует, каждый считает сам.
Подписывайтесь на мой блог – я регулярно считаю, во что бизнесу обходятся новые инструменты и как это потом видно в оценке компании.