Как создать приложение
с помощью AI

По сути, это означает, что вы не начинаете с ручной сборки экранов, схем базы данных, технического задания и длинной цепочки исполнителей. Вместо этого вы формулируете задачу естественным языком, а AI берёт на себя часть или почти весь первый производственный слой: структуру экранов, логику интерфейса, базовые сценарии пользователя, иногда backend и публикацию. Но здесь очень важно не впадать в иллюзию, что AI “делает всё сам”, он радикально сокращает путь до первой версии, но не отменяет необходимости понимать, что именно должен делать продукт для пользователя.
​
На стороне Mottorable этот путь описан максимально просто: вы описываете задачу на русском, отвечаете на пару уточняющих вопросов, получаете работающий сервис, а потом вносите правки через чат или кликом по элементу. Платформа прямо позиционирует себя как российский AI-конструктор сервисов и приложений, который генерирует не только страницы, но рабочие сценарии — от CRM до личного кабинета и онлайн-записи.
​
Lovable, в свою очередь, описывает другой уровень сценария: вы тоже формулируете, что хотите собрать, но в ответ получаете production-grade web application, где AI участвует уже в full-stack разработке – с кодом, backend, database, authentication, integrations и возможностью синхронизации проекта с GitHub, GitLab или Bitbucket. Это не “лучше вообще”, а просто другой класс задач и пользователей.

Бизнес устал от длинного входа в цифровые продукты, если раньше даже для простого сервиса приходилось проходить через бриф, аналитика, ТЗ, дизайн, прототипирование, разработку, тестирование и десятки итераций, то теперь многие задачи можно свернуть до гораздо более короткого цикла: идея → описание → первая версия → проверка → доработка. Именно это и делает AI-подход особенно рациональным в 2026 году.

Для малого бизнеса, экспертов, студий, локальных сервисов и стартапов это особенно важно. Им редко нужен большой технологический монолит на старте. Намного чаще нужен работающий продукт под конкретную механику: клиенты должны записываться, видеть историю заказов, накапливать бонусы, взаимодействовать с менеджером, выбирать товар или получать доступ к личному кабинету. И если всё это можно собрать за короткое время без команды разработчиков, бизнес получает главное преимущество – скорость проверки гипотезы.

Один из главных мифов – будто AI помогает делать только красивые демо или “экраны для презентации”. На практике уже сейчас речь идёт о более прикладных форматах.
​
На стороне Mottorable среди типовых сценариев прямо перечислены:

• CRM для продаж
• сервис онлайн-записи
• интернет-магазин
• трекер задач
• сайт с личным кабинетом
• сайт с программой лояльности
• MVP стартапа
• собственный онлайн-сервис под нестандартную задачу mottorable.ru

​
Из этого хорошо видно, что AI-конструктор полезен не только для “приложения ради приложения”, а для конкретных бизнес-функций. Если, например, компании нужен сервис записи с календарём, услугами, карточками клиентов и страницей самостоятельной записи, это уже не фантазия, а понятный сценарий продукта. Если нужен личный кабинет со входом, историей заказов, статусами и разделами пользователя, это тоже типовой кейс, который можно собрать как рабочую цифровую механику, а не как набор макетов.
​
Lovable показывает другой полюс: AI может быть полезен и там, где нужен более взрослый web product – internal tools, customer-facing apps, dashboards, full web applications с backend-слоем и интеграциями. Это особенно важно для команд, которым нужен не только быстрый старт, но и возможность дальше жить в коде, в Git и в инженерном процессе. docs.lovable.dev

Ещё одна важная мысль, которую стоит обязательно проговорить в статье: когда бизнес говорит «хочу приложение», он далеко не всегда имеет в виду native iOS/Android-продукт. Очень часто ему нужен сервис, который:

• открывается в браузере
• работает с телефона
• даёт удобный интерфейс
• позволяет пользователю выполнять повторяющиеся действия
• при желании ставится на устройство как PWA

​
На главной странице Mottorable, как раз делается акцент на том, что приложения и сервисы работают в браузере и могут устанавливаться на телефон как PWA – без App Store и Google Play. Для огромного числа бизнес-задач это не компромисс, а наоборот, более разумный путь: запуск быстрее, обновления проще, входной порог ниже.
​
Именно здесь многие компании экономят месяцы лишней разработки. Они думают, что им обязательно нужно “настоящее мобильное приложение”, хотя на старте им нужен просто хороший сервисный интерфейс с понятной логикой пользователя. В 2026 году это один из самых практичных разворотов мышления.

Самая частая ошибка – думать, что всё начинается с выбора сервиса. На самом деле всё начинается с формулировки сценария. Нужно сначала понять, что именно пользователь будет делать внутри приложения. Не “хочу современный продукт”, а, например: клиент записывается, получает подтверждение, видит историю, возвращается повторно. Или: менеджер ведёт сделки, двигает этапы и видит карточки клиентов.
​
После этого появляется уже нормальный AI-сценарий: сначала вы описываете задачу, затем отвечаете на уточняющие вопросы, получаете первую версию, смотрите, как работает логика, и только потом шлифуете интерфейс, тексты и детали. Именно такой путь Mottorable выносит в центр: описал идею своими словами, ответил на пару вопросов, получил готовый сервис, правишь и публикуешь.
​
Раньше бизнес часто пытался сначала придумать интерфейс “как должно выглядеть”, а уже потом думал “что должно происходить”. AI помогает перевернуть порядок в правильную сторону: сначала сценарий, потом продуктовая форма.

Главная ошибка – пытаться сразу собрать “суперприложение для всего”. В результате проект раздувается, срок старта уезжает, а первая версия так и не доходит до пользователей. Гораздо лучше запускать приложение по одной сильной механике: запись, кабинет, CRM, каталог, сервис лояльности, внутренний инструмент. Именно такие форматы лучше всего подходят для быстрого AI-старта.
​
Вторая ошибка – выбирать слишком сложный путь для простой задачи. Если компании нужен сервис записи или кабинет для клиентов, ей не всегда нужен тяжёлый full-stack процесс с ручной жизнью в коде. И наоборот: если речь идёт о развивающемся web product, который потом будет жить в инженерной среде, одного простого no-code сценария может быть мало. Поэтому правильный выбор здесь не идеологический, а прикладной.