В статье разберемся в возможностях и ограничениях low-code платформ и расскажем, как крупные компании используют их на практике
По оценке Сколково и аналитического центра TAdviser, рынок low-code систем в России уже стал зрелым и высококонкурентным. Эксперты подсчитали, что около 70% российских компаний успешно внедрили решения на базе low-code. Основные причины популярности — дефицит высококвалифицированных разработчиков с отраслевой экспертизой и потребность бизнеса в уменьшении стоимости и увеличении скорости разработки. Также на передний план вышли ускорение темпов цифровой трансформации бизнеса, интеграция ИИ и машинного обучения.
Что такое low-code и зачем он нужен энтерпрайзу
Low-code и no-code (LCNC) — это подход к созданию программного обеспечения с минимальным ручным кодированием. Используются визуальные редакторы, drag-and-drop компоненты и готовые шаблоны, что позволяет бизнес-пользователям и ИТ-специалистам быстрее создавать приложения. Этот подход востребован в крупных компания, включая промышленный сектор, где часто требуется быстрая адаптация типовых конфигураций под конкретные задачи при жестких сроках внедрения. Кроме того, использование LCNC позволяет существенно снизить порог входа в проект и требования к квалификации персонала, обслуживающего систему.
Ключевые преимущества low-code платформ
- Скорость внедрения — ускорение создания приложений для поддержки производственных процессов и оперативной аналитики.
- Снижение зависимости от программистов — бизнес-аналитики и инженеры могут самостоятельно создавать прототипы и простые решения.
- Снижение затрат — меньшее время на разработку и снижение потребности в высококвалифицированных разработчиках позволяют сократить расходы на создание и поддержку приложений.
- Упрощение поддержки и модификаций — упрощенная структура кода и визуальные редакторы позволяют легче вносить изменения в уже существующие решения без значительных усилий.
- Гибкость интеграции — low-code платформы часто предлагают гибкие возможности для интеграции с существующими корпоративными системами, что облегчает их адаптацию под специфику бизнес-процессов.
Когда low-code разработка помогает крупному бизнесу
- Автоматизация рутины. Многие внутренние процессы в больших компаниях до сих пор ведутся в Excel или даже на бумаге. Low-code помогает быстро перевести их в цифру — от системы согласования документов до дашбордов для аналитики.
- Связка старых систем. Крупные предприятия часто работают на устаревшем ПО, которое плохо стыкуется с новыми технологиями. LCNC-платформы выступать промежуточным уровнем, который соединит разные системы без долгой и дорогой переделки.
Ограничения: когда low-code платформа не справляется
Несмотря на очевидные плюсы, LCNC подходит не во всех случаях. Ниже — ключевые ограничения, с которыми сталкиваются компании при масштабном использовании low-code:
- Ограниченная функциональность. Low-code платформы не подходят, когда требуется сложная бизнес-логика (как, например, в финансовых системах или промышленных контроллерах), высокая производительность под нагрузкой или глубокая кастомизация.
- Проблемы с масштабируемостью. Простое приложение, созданное на low-code платформе, может прекрасно работать для одного отдела. Но когда его пытаются распространить на всю компанию с тысячами пользователей, могут возникнуть проблемы с быстродействием.
- Ограниченная настройка интерфейса. Иногда интерфейсы, предлагаемые low-code платформами, ограничивают возможность создания уникальных пользовательских решений в дизайне и UX.
- Безопасность и соответствие стандартам. Не все платформы позволяют гибко настраивать уровни доступа, соответствовать регуляторным требованиям (особенно в информационной безопасности).
- Зависимость от поставщика. Если в low-code платформе нет предпочтительного или соответствующего фирменному стилю компании функционала, то только от поставщика зависит, когда он появится.
- Сложность доработок и интеграций. При необходимости глубокой интеграции или кастомизации логики зачастую все равно требуется опытный разработчик.
Гибридный подход — будущее корпораций
Крупным предприятиям выгодно рассматривать LCNC как часть гибридного подхода: простые и типовые задачи — на low-code. Сложные и критичные к отказам и высокой нагрузке — традиционная разработка.
В пользу гибридной модели говорят и следующие аргументы:
- Ускорение цифровизации без увеличения штата.
- Эффективное распределение ресурсов ИТ-команды.
- Повышение вовлеченности бизнес-подразделений.
- Быстрое создание пилотов с последующим масштабированием.
- Гибкость в выборе технологических стеков под конкретные задачи.
В практике SML встречаются предприятия, создающие внутри себя полноценные «low-code лаборатории», где команды сотрудников из разных отделов осваивают low-code платформы и создают простые приложения для своих задач. Это снижает нагрузку на ИТ-департамент, повышает цифровую зрелость и ускоряет трансформацию бизнеса.
Как используют low-code за рубежом и в России
Зарубежный опыт демонстрирует зрелое применение LCNC. Например, с помощью low-code платформы Mendix мировым промышленным гигантам удалось решить следующий спектр задач:
- Shell автоматизировала мониторинг 10 000 АЗС, снизив аварийные простои на 20%. Это позволило улучшить качество обслуживания и сократить затраты на ремонт. LCNC использовали для быстрой разработки и гибкой интеграции с распределенными системами в реальном времени. Разработка с low-code позволила ускорить внедрение.
- Siemens внедрила цифровые двойники газовых турбин с помощью LCNC. Это ускорило создание приложений для предиктивного обслуживания и мониторинга состояния оборудования. Роль low-code платформы заключалась в упрощении интеграции с датчиками и возможности быстро адаптировать решения под меняющиеся требования.
- Konecranes разработала мобильное AR-приложение для оптимизации ремонта кранов, что сократило время простоя и повысило безопасность работы. Возможности LCNC были использованы для ускоренной реализации с минимальным привлечением узкоспециализированных мобильных разработчиков. Low-code подход обеспечил быструю интеграцию AR-инструкций.
- Cargill интегрировала IoT-датчики с low-code платформой для контроля качества продукции, обеспечив автоматизацию отчетности и оперативное принятие решений. Применение low-code упростило сбор и анализ больших объемов данных.
Российские предприятия постепенно перенимают глобальные практики, адаптируя LCNC под локальные реалии. Для этого в SML сформирована специальная команда из шести low-code разработчиков, участвующая в крупных цифровых проектах. Примеры:
Применение low-code в цифровизации промышленности
SML разработали и внедрили ядро MES-системы — модуль «Модель производства», который автоматизировал сбор и обработку производственных данных, отчетность, заменил зарубежное ПО на крупнейшем металлургическом предприятии. Работа велась с применением low-code платформы ИНКА 4.0.
Благодаря преимуществам LCNC, пилотное внедрение функционального модуля «Модель производства» прошло быстро и в соответствии со всеми требованиями документации клиента. Выбранный модуль экосистемы MES доказал свою эффективность и может гарантировать достижение заложенных на старте проекта технико-экономических показателей производства и качества продукции.
Формула автоматизации: low-code + AI
SML разработала AI-помощника, который сокращает время на поиск информации в 10 раз. Он обеспечивает быстрый доступ к корпоративным данным, позволяет сотрудникам получать ответы на типовые вопросы, связанные с HR-процессами — отпусками, командировками, больничными, а также на более специализированные запросы, например, распределение зон ответственности в проектах, чек-листы для проектных менеджеров и тимлидов и пр.
AI-помощник построен на языковой модели Gemini 2.5 Pro и работает через Telegram-бот. Логика взаимодействия реализована на low-code платформе N8N, развернутой во внутреннем контуре компании.
Эти кейсы показывают, что low-code позволяет быстро адаптировать типовые решения под уникальные задачи компаний, экономить ресурсы и улучшать операционную эффективность. Используя типовые компоненты, легко спланировать путь пользователя, протестировать гипотезу и получить первых клиентов. Грамотно сочетая его с кастомной разработкой, компании получают преимущество в скорости, гибкости и снижении затрат.
А теперь — бонус: краткий обзор low-code платформ с описанием основного функционала и опытом применения SML.
Low-code платформы, которые ускорят цифровизацию бизнеса
- ELMA — платформа для автоматизации бизнес-процессов и корпоративного управления. Предлагает возможности для проектирования рабочих процессов, управления данными и отчетности.
- Точки расширения/кастомизации: можно интегрировать кастомные модули для специфических процессов, использовать REST API для обмена данными с другими системами и разрабатывать специализированные отчеты с помощью JavaScript и других технологий.
- Опыт SML: имея в команде сертифицированных специалистов по работе с ELMA, используем эту платформу для проектов с повышенными требованиями к гибкости настройки автоматизируемых бизнес-процессов.
- Tilda — предназначена для создания сайтов, лендингов и корпоративных страниц с интеграцией аналитики и маркетинговых инструментов.
- Точки расширения/кастомизации: позволяет добавить кастомные скрипты и Zero-блоки для проектов, требования которых не покрывает стандартный функционал, а также дает возможности по интеграции с внешними системами.
- Опыт SML: реализуем на Tilda проекты, в которых 80% — это верстка. А еще, чтобы быстро создавать кликабельные прототипы систем и проверять гипотезы.
- ИНКА 4.0 UI — low-code платформа для построения пользовательского интерфейса промышленных систем в рамках платформы ИНКА 4.0.
- Точки расширения/кастомизации: позволяет реализовывать как полностью кастомные страницы, так и отдельные кастомные модули для последующего использования в low-code страницах. Например, диаграмму Ганта и календарь.
- Опыт SML: использовали low-code платформу ИНКА 4.0 для разработки и внедрения систем управления производственными процессами (MES), систем диспетчеризации, систем управления лабораторией (LIMS) и создания автоматизированных рабочих мест операторов на промышленных предприятиях.
- Apache NiFi — это инструмент для обработки потоков данных и их интеграции в реальном времени. Идеально подходит для управления данными, их трансформации и маршрутизации.
- Точки расширения/кастомизации: поддерживает кастомные процессоры и может интегрироваться с другими системами с помощью API. Пользователи могут создавать специфичные маршруты обработки данных и интеграцию с внешними сервисами.
- Опыт SML: на базе Apache NiFi реализовали слой сбора данных с конечных узлов для системы реагирования на инциденты, связанные с информационной безопасностью (SOC).
- Camunda — является более низкоуровневой low-code платформой по сравнению с ранее перечисленными и используется всегда в связке с кастомной разработкой. Предназначена для управления бизнес-процессами.
- Точки расширения/кастомизации: позволяет реализовывать кастомные сервисы для подключения к источникам данных, выполнения специфических операций в рамках процесса, а также создавать кастомные блоки для реализации операций, которые не могут быть решены стандартными возможностями платформы.
- Опыт SML: применяем Camunda для проектов, автоматизирующих многоэтапные бизнес-процессы, меняющиеся во времени и под изменения которых надо быстро подстраивать систему с минимальным привлечением разработчиков.
- BI-системы (например, Power BI, Visiology, Pix BI и другие) — предназначены для анализа и визуализации данных, создания отчетности и бизнес-анализа.
- Точки расширения/кастомизации: в BI-системах можно добавлять кастомные визуализации, интегрировать данные из различных источников (например, CRM, ERP), а также создавать сложные аналитические модели и отчеты для индивидуальных бизнес-потребностей.
- Опыт SML: используем BI системы для реализации дашбордов по оперативному мониторингу ключевых результатов деятельности (OKR) и формирования отчетности для детального анализа.
- N8N — платформа для автоматизация процессов, связанных с использованием LLM.
- Точки расширения/кастомизации: создание блоков с кастомной логикой, описанной на JavaScript. Создание и использование в описании бизнес-процессов кастомных блоков.
- Опыт SML: на базе системы N8N реализовали AI-помощника для поиска по корпоративной базе знаний.