3 причины, почему быстрый AI-прототип может обернуться техдолгом на миллионы

Сегодня на собеседовании с бэкендером всплыла тема, с которой я сейчас сталкиваюсь постоянно - и в командах, и у клиентов.

Картина очень знакомая.

Берём LLM. Берём веб-кодинг, вайб-кодинг, Cursor, Copilot - неважно. Быстро пишем прототип. Он работает. Показываем MVP.

Все довольны.

А дальше MVP заканчивается - и начинается реальный продукт.

И тут внезапно выясняется:

• код невозможно смержить
• куски дублируют друг друга
• логика размазана
• нет границ ответственности
• любое изменение ломает всё

Недавний пример из команды: один разработчик «навайбкодил» ~6000 строк, второй - ~3000 строк.

Формально - оба молодцы. По факту - это нельзя собрать в систему.

И в этот момент появляется человек с 10–15+ годами реального инженерного опыта - который не ускоряет, а переписывает:

• архитектуру
• модули
• слои
• взаимодействие компонентов

То есть компания: ❌ не сэкономила время ❌ не сэкономила деньги ❌ не ускорилась

Она просто перенесла стоимость с начала проекта на этап «перед выходом на реальных клиентов». Причём с процентами.

Почему так происходит?

LLM отлично:

• ускоряет прототипирование
• помогает проверить гипотезу
• собрать MVP
• показать бизнесу «что можно»

Но после 4–5 тысяч строк:

• инструменты теряют контекст
• архитектура перестаёт быть архитектурой
• код превращается в набор решений «здесь и сейчас»

А прод - это не про «чтобы работало». Прод - это про:

• нагрузку
• поддержку
• масштабирование
• заменяемость людей
• жизнь продукта через год, два, три

И вот здесь начинается зона, в которой я работаю.

Я не против ИИ-кодинга. Я за него.

Но не вместо инженерного мышления, а вместе с ним.

Мой подход - это:

• думать про архитектуру до того, как код становится 10k строк
• использовать ИИ как ускоритель, а не как автора системы
• сразу закладывать модульность, слои, границы
• чтобы MVP естественно доезжал до прода, а не умирал на переписывании

Если вам знакома ситуация: «Мы быстро сделали, а дальше всё пришлось переделывать» - значит, проблема была не в ИИ.

Проблема была в том, что масштабирование не заложили сразу.

ИИ сегодня сильно ускоряет старт. Но цену продукта всё ещё определяет архитектура.

И да - переписывать потом всегда дороже, чем подумать вначале.

Чаще всего ко мне приходят уже ПОСЛЕ переписывания MVP. Хотя дешевле - поговорить ДО.

Если не хотите проверять это на своём бюджете - пишите, разберём ситуацию.