Аннотация

Финансовые операции в региональном банке обрабатывает PHP-скрипт 2003 года. Интернет-банк держится на HTML-фреймах, давно исключённых из стандартов. Это не архив веб-технологий — это продакшен 2026 года, полный «технического долга». Статья «Археология кода» на Хабре показала: это не баги, которые можно пофиксить, а скрытая мина замедленного действия под бизнесом. Каждый день работы такой системы — это не явный счёт на рефакторинг, а постоянная утечка денег: на замедление разработки, на исправление неочевидных сбоев, на упущенные возможности.

Пришло время перестать говорить о техдолге как о метафоре. В условиях 2026 года, где скорость вывода продукта решает всё, он становится чистой экономикой — системными финансовыми рисками и реальными отложенными издержками. Но как доказать это руководителю, который видит только счёт от команды на «непонятное улучшение архитектуры»? Как принять взвешенное решение: погашать долг сейчас или отложить?

В этой статье мы не будем философствовать. Мы построим инструмент для принятия решений. С помощью математической модели и анимированных графиков в MATLAB мы визуализируем экономику технического долга. Вы увидите, как он накапливается и «проедает» бюджет, как разные стратегии управления им сказываются на скорости команды и, в конечном счёте, на деньгах компании.

Прочитав материал, вы получите не просто понимание проблемы, а конструктивную основу для собственных расчётов: готовую модель, которую можно адаптировать под параметры вашего проекта, и идеи для экспериментов, чтобы количественно оценить риски и найти оптимальную точку для инвестиций в качество кода.

Хорошая метафора помогает понять проблему, но для принятия решений нужна точная модель. Давайте переведём разговор о «долге» и «сложности» на язык математики, который не оставляет места для двусмысленностей.

Представьте вашу кодовую базу не как набор файлов, а как фабрику по производству функций. Её цель — генерировать ценность для бизнеса (). На входе — ресурсы команды, её скорость разработки (). Казалось бы, всё просто: больше ресурсов — быстрее рост ценности. Но на нашей фабрике есть скрытый износ оборудования, налог на сложность — это и есть технический долг ().

Чтобы описать динамику системы, введём ключевые переменные:

•  — Ценность для бизнеса. Это та полезная функциональность, которую получает пользователь или компания. Измеряется в условных единицах (фичах, story points). Нас интересует, как она меняется со временем .

•  — Объём технического долга. Это «вязкость» системы, её сложность, устаревшие библиотеки, спутанные зависимости. Его тоже можно оценить количественно — в тех же story points, которые потребуются на исправление, или в условных «единицах сложности».

•  — Скорость разработки. Константа, отражающая ресурсы команды (например, человек в неделю).

•  — Коэффициент возникновения долга (0.1–0.9). Это, пожалуй, самый важный параметр в нашей модели. Он показывает, какая доля от общей скорости команды  уходит не на создание новой ценности, а на закладывание мину замедленного действия. Высокий  — это работа в режиме «туширования пожаров», постоянные хаки и упрощения ради сиюминутного дедлайна.

•  (гамма) — Коэффициент влияния долга (0.01–0.05). Он определяет, насколько каждый существующий «килограмм» долга  мешает работе. Даже если команда временно не создаёт новый долг, старый продолжает тормозить её, как болото. Каждая новая строчка кода в запутанной системе требует всё больше времени на анализ и тестирование.

•  (альфа) — Коэффициент «процентов» по долгу (0.05–0.15). Долг имеет свойство расти сам по себе. Устаревшая библиотека требует обновления зависимостей, плохо оформленный модуль обрастает костылями, а непонимание архитектуры множит похожие ошибки. Это — сложные проценты в мире кода.

Теперь соберём эти переменные в систему уравнений, которая описывает динамику фабрики.

Уравнение 1: Рост ценности. Чем больше накопленный долг , тем больше усилий уходит на его преодоление, тем меньше эффективная скорость работы. Мы моделируем это как гиперболическое замедление:

Уравнение 2: Рост долга. Долг увеличивается по двум причинам. Во-первых, из-за новой «грязной» разработки (). Во-вторых, за счёт «набегания процентов» на существующий долг (), что приводит к его экспоненциальному росту, если им не управлять.

Эта простая, но мощная система — и есть наша калькуляция издержек технического долга. Она превращает качественные рассуждения о «плохом коде» в количественные прогнозы о скорости команды и упущенной выгоде. В следующей части мы «оживим» эти уравнения в MATLAB и увидим, к каким сценариям для бизнеса они приводят.

Теперь перейдём от теории к практике. Мы реализуем в MATLAB три стратегии управления техническим долгом и увидим, как каждая из них влияет на экономические показатели проекта. Все симуляции начинаются с одинаковых условий: чистый проект (), нулевая начальная ценность ( и скорость команды  условных единиц в неделю.

Сценарий 1: «Бег с препятствиями» — График «Динамика системы при игнорировании долга»

Это классический сценарий, когда команда под давлением дедлайнов или требований бизнеса фокусируется исключительно на выпуске новых функций в ущерб качеству кода. Долг игнорируется, пока не становится критическим.

%% ================ СЦЕНАРИЙ 1: "БЕГ С ПРЕПЯТСТВИЯМИ" ==============
fprintf('------------------------------------------------n');
fprintf('СЦЕНАРИЙ 1: "БЕГ С ПРЕПЯТСТВИЯМИ"n');
fprintf('------------------------------------------------n');
fprintf('Стратегия: Постоянная скорость, игнорирование долгаn');
fprintf('Параметры: k = 0.3 (среднее качество), γ = 0.02nn');

% Параметры сценария
k1 = 0.3;                   % Среднее качество (порождает долг)
gamma1 = 0.02;              % Коэффициент влияния долга на скорость

% Инициализация массивов
V1 = zeros(size(t));        % Ценность продукта
D1 = zeros(size(t));        % Технический долг
Q1 = zeros(size(t));        % Качество кода
E1 = zeros(size(t));        % Эффективность команды
P1 = zeros(size(t));        % Потенциал системы

% Начальные условия
V1(1) = 0.1;                % Малая начальная ценность
D1(1) = 0;                  % Начальный долг = 0
Q1(1) = 1.0;                % Начальное качество (идеальное)
E1(1) = 1.0;                % Начальная эффективность команды

% Основной цикл симуляции
for i = 2:length(t)
    % ========== СЛОЖНАЯ ДИНАМИКА ДОЛГА ==========
    % Нелинейный рост с эффектом насыщения
    D_base = k1 * R * (1 - tanh(D1(i-1)/20));
    % Эффект накопления (долг порождает долг)
    D_compound = gamma1 * D1(i-1)^1.5 * exp(-D1(i-1)/50);
    % Влияние качества на генерацию долга
    D_quality = (1 - Q1(i-1)) * R * 0.2;
    % Суммарный рост долга
    D_growth = D_base + D_compound + D_quality;
    
    % ========== СЛОЖНАЯ ДИНАМИКА ЦЕННОСТИ ==========
    % Базовая скорость с учетом эффективности
    V_base = R * E1(i-1);
    % Влияние долга на скорость (нелинейное)
    V_debt_effect = 1 - gamma1 * D1(i-1) * (1 + 0.3*sin(omega1(i-1)));
    % Влияние качества на ценность
    V_quality_effect = Q1(i-1)^2;
    % Суммарная скорость роста ценности
    V_growth = V_base * V_debt_effect * V_quality_effect;
    
    % ========== ИНТЕГРАЦИЯ УРАВНЕНИЙ ==========
    D1(i) = D1(i-1) + dt * D_growth;
    V1(i) = V1(i-1) + dt * V_growth;
    Q1(i) = max(0.1, min(1.0, Q1(i-1) + dt * Q_change));
    E1(i) = max(0.3, min(1.2, E1(i-1) + dt * E_change));
    
    % Потенциал системы
    P1(i) = V1(i) - gamma1 * D1(i)^2 / (1 + exp(-0.1*(t(i)-30)));
end

На анимированном графике в трёхмерном пространстве (Время × Ценность × Долг) хорошо видна траектория проекта. Первые 20-30 недель кривая ценности  уверенно растёт вверх, почти по линейному закону. Однако параллельно, в перпендикулярной плоскости, по оси технического долга начинает формироваться угрожающий «холм».

К 40-й неделе рост ценности начинает заметно замедляться — траектория «пригибается» к горизонтали. Это момент, когда влияние накопленного долга  через коэффициент  становится сопоставимым со скоростью разработки . К 70-80 неделям траектория практически выходит на плато, в то время как долг продолжает расти по экспоненте за счёт сложного процента (). На графике это выглядит как упёршаяся в невидимый барьер линия ценности на фоне продолжающей вздыматься «стены долга».

Ключевой вывод по Сценарию 1: стратегия игнорирования долга даёт быстрый выигрыш, но ведёт к системному кризису. Финальная эффективность команды () падает на 60-70% от начальной, а большая часть ресурсов тратится не на создание новой ценности, а на борьбу с последствиями накопленной сложности. Это наглядная модель того, почему проекты «встают» — они не останавливаются, а их полезная отдача стремится к нулю.

(В следующей части мы рассмотрим Сценарий 2: «Оплата по счетам» и увидим, как регулярные инвестиции в качество меняют эту трагическую динамику.)

Если первая стратегия вела к тупику, то вторая предлагает более зрелый подход. Команда выделяет фиксированную часть своих ресурсов () на постоянное «погашение» технического долга через рефакторинг и улучшение кода. Мы вносим в модель ключевое изменение: теперь уравнение для долга включает отрицательное слагаемое , что означает целенаправленное уменьшение долга. Это отражает реальную практику, когда в спринтах закладываются задачи по улучшению архитектуры, обновлению библиотек и решению проблем с качеством кода.

%% РАСЧЕТ ДИНАМИКИ
V = zeros(N, 1);            % Ценность
D = zeros(N, 1);            % Долг
P = zeros(N, 1);            % Производительность

% Начальные условия
V(1) = 0.1;
D(1) = 0;
P(1) = R;

% Расчет траектории
for i = 2:N
    % Уравнение долга с колебаниями
    dDdt = k*R - beta*R + alpha*D(i-1) + 0.1*sin(0.2*t(i));
    
    % Уравнение ценности
    eff_factor = 1 - 0.2*tanh(0.05*D(i-1));
    dVdt = R*(1 - beta) * eff_factor;
    
    % Производительность
    dPdt = 0.1*(R*(1 - beta)*(1 - 0.15*tanh(0.1*D(i-1))) - P(i-1));
    
    % Интеграция
    D(i) = D(i-1) + dt * dDdt;
    V(i) = V(i-1) + dt * dVdt;
    P(i) = P(i-1) + dt * dPdt;
end

Анимация показывает принципиально иную картину. Траектория системы больше не упирается в стену. Вместо этого она выходит на устойчивый колебательный режим вокруг точки равновесия. График долга  не растёт бесконечно, а колеблется вблизи уровня примерно в 15 условных единиц (этот уровень определяется балансом между генерацией нового долга  и его выплатой ).

На 3D-графике это выглядит как плавная, почти линейно растущая спираль. Проект движется вперёд, последовательно наращивая ценность (), в то время как его «технический груз» () остаётся под контролем. На врезках видно, что кривая роста ценности хотя и отстаёт от идеальной (так как часть ресурсов  не идёт на новые функции), но сохраняет стабильный, близкий к линейному темп на всём протяжении симуляции. Важнейший показатель — отношение долга к ценности  — стабилизируется на безопасном уровне около 0.15-0.2, что говорит о здоровой структуре проекта.

Экономический вывод по Сценарию 2: постоянные, пусть и небольшие, инвестиции в качество (в нашем случае , т.е. 10% времени) предотвращают катастрофический рост сложности и обеспечивают предсказуемую, устойчивую скорость разработки в долгосрочной перспективе. Хотя в начале путь кажется медленнее, чем при «Беге с препятствиями», к 70-й неделе Сценарий 2 по совокупной выпущенной ценности обгоняет Сценарий 1 и продолжает наращивать отрыв. Это прямая иллюстрация экономической целесообразности профилактических инвестиций в кодобазу.

(В следующей части мы рассмотрим Сценарий 3: «Оплата по счетам» и увидим, как регулярные инвестиции в качество меняют эту трагическую динамику.)

Иногда технический долг становится настолько велик и токсичен, что его уже не удаётся контролировать постепенным рефакторингом. Старая архитектура настолько «сжимает» коэффициент , а устаревшие технологии настолько тормозят команду, что единственным решением становится радикальное: полный технологический перезапуск. Это болезненное, высокорискованное решение — остановить разработку новых функций, потратить значительные ресурсы на создание новой системы с нуля. В модели это имитируется как единовременное событие в момент t_rush, которое резко снижает накопленный долг  на величину rush_D_reduction (в нашем случае на 70%) и, что критически важно, уменьшает коэффициент его влияния на скорость разработки  с 0.02 до 0.005. Это отражает переход на более гибкую, современную и понятную архитектуру, изначально менее «вязкую» для разработки.

for i = 2:N
    if abs(t(i) - t_rush) < dt/2
        % Момент технологического взрыва: резкое снижение долга и "вязкости" системы
        D(i) = D(i-1) * (1 - rush_D_reduction);
        gamma(i) = gamma_new;
        V(i) = V(i-1) * (1 - rush_cost); % Временная потеря ценности
        continue;
    end
    
    is_rush = (t(i) >= t_rush && t(i) < t_rush + rush_duration);
    
    if ~is_rush
        gamma(i) = gamma(i-1);
        dDdt = k * R - gamma(i) * D(i-1)^1.2;
        
        if t(i) > t_rush + rush_duration
            % После рывка: новая архитектура дает повышенную эффективность
            eff = 1.3 - 0.3 * (1 - 2./(1 + exp(2*0.03*D(i-1))));
        else
            eff = 1 - 0.3 * (1 - 2./(1 + exp(2*0.1*D(i-1))));
        end
        dVdt = R * eff;
    else
        % Период перестройки: минимальный рост долга, низкая скорость создания ценности
        dDdt = 0.05 * k * R;
        dVdt = 0.3 * R;
    end
    
    D(i) = D(i-1) + dt * dDdt;
    V(i) = V(i-1) + dt * dVdt;
end

Анимация драматична. До 60-й недели (момент t_rush) траектория напоминает Сценарий 1 — ценность растёт, но всё сильнее замедляется под грузом растущего долга. В момент технологического «взрыва» происходит резкий скачок: долг  падает с почти 35 единиц до ~10, а линия ценности  демонстрирует явный провал, так как ресурсы команды переключены на перестройку, а не на создание бизнес-ценности.

Затем начинается самое интересное. После периода перестройки (rush_duration) траектория ценности круто взмывает вверх, демонстрируя ускоренный рост. Это прямое следствие уменьшения : одна и та же скорость команды  теперь создаёт гораздо больше ценности , так как новая архитектура меньше тормозит разработку. На врезке с графиком эффективности виден резкий скачок после завершения рывка, что отражает новый потенциал системы.

Ключевым экономическим показателем является точка окупаемости. Алгоритм находит момент payback_t, когда ценность в Сценарии 3 догоняет и обгоняет ценность альтернативного сценария без рывка (например, продолжения работы со старой архитектурой). В нашей симуляции эта точка наступает примерно на 85-й неделе. Это значит, что через 25 недель после начала перестройки (15 недель на саму перестройку + 10 недель на разгон) все инвестиции в рывок окупаются, и проект начинает генерировать чистую дополнительную выгоду.

Экономический вывод по Сценарию 3: технологический рывок — это стратегическая инвестиция с высокой начальной стоимостью, отсроченной, но мощной отдачей. Он оправдан, когда «плата по счетам» (Сценарий 2) уже не справляется, а будущие упущенные доходы от низкой скорости команды превышают затраты на перестройку. Модель позволяет количественно оценить эти затраты и спрогнозировать момент, когда рывок станет экономически целесообразным.

(Таким образом, мы проанализировали три фундаментальные стратегии. В следующей части мы подведем итоги, сравнив их экономическую эффективность для IT-экономики 2026 года.)

Мы провели математический эксперимент и увидели три судьбы проекта. Теперь давайте переведём эти симуляции на язык бизнес-решений и экономики IT в 2026 году.

Интерпретация графиков: что мы на самом деле теряем?

Кривые на наших графиках — это не просто красивые линии, а отображение реальных финансовых потоков.

• Скрытая упущенная выгода (или альтернативная стоимость технического долга) — это, пожалуй, самый важный экономический показатель. Её можно количественно оценить как площадь между кривой идеального роста  и фактической кривой V(t) на любом временном отрезке.

• Эта площадь, измеряемая в «единицах ценности × время», и есть деньги, которые бизнес недополучил из-за того, что команда работала медленнее, чем могла бы. В Сценарии 1 («Бег с препятствиями») эта площадь к концу периода огромна — команда почти остановилась. В Сценарии 2 («Оплата по счетам») она существенно меньше, так как скорость остаётся стабильной. Этот показатель должен стать ключевым аргументом в разговоре с финансовым отделом.

• Оптимальная стратегия вытекает из прямого сравнения сценариев. Модель однозначно показывает: постоянные небольшие инвестиции в качество () эффективнее редких героических усилий. Сценарий 2 демонстрирует устойчивое развитие с предсказуемой скоростью и контролируемыми рисками. Попытка «догнать и перегнать» в Сценарии 3 (технологический рывок) — это всегда высокий риск срыва сроков и бюджета, и она становится необходимой именно тогда, когда Сценарий 2 вовремя не применялся.

Связь с реальностью 2026 года: цифровая трансформация, ИИ и экономика . Сегодня, в начале 2026 года, эти выводы звучат особенно актуально.

1. Цифровая трансформация и легаси-системы: Как мы видели в статье «Археология кода», многие компании (особенно в финтехе) эксплуатируют системы с катастрофически высоким коэффициентом влияния долга . Каждая попытка добавить в них новую функцию требует несоразмерных усилий. Наша модель даёт этому точную экономическую оценку: поддержка таких систем — это не статья расходов на IT, а прямое субсидирование неэффективности, которое выкачивает бюджеты, предназначенные для инноваций и цифровой трансформации. Чем выше , тем быстрее наступает «стена» и тем раньше нужно принимать стратегическое решение — планомерная модернизация (Сценарий 2) или вынужденный рискованный перезапуск (Сценарий 3).

2. ИИ, низко-код и автоматизация: Новые технологии — это не магия, а инструменты, меняющие параметры нашей модели. Внедрение генеративных ИИ-ассистентов для написания и рефакторинга кода может напрямую снижать коэффициент возникновения долга  (помогая писать чище) и, возможно, даже коэффициент  (лучше объясняя сложную кодобазу). Внедрение низко-код платформ для определённых сегментов может радикально уменьшить  для этих частей системы. Наша модель превращается в симулятор ROI для новых технологий: можно смоделировать, как изменение  и  на 10%, 20%, 30% повлияет на долгосрочную скорость команды и упущенную выгоду, и обосновать инвестиции в эти инструменты не на уровне моды, а на уровне экономической целесообразности.

В итоге ,  технический долг — это не абстрактная проблема разработчиков, а строгий финансовый параметр, который можно и нужно моделировать, измерять и включать в бизнес-планирование. Управление им — это не выбор между «сделать фичу» или «порефакторить», а стратегическое решение о распределении ресурсов для максимизации долгосрочного потока ценности в условиях цифровой конкуренции. Математика и визуализация, как мы убедились, предоставляют для этого совершенный аппарат.

Подводя итоги , математическая модель — это не просто теория, а инструмент. Чтобы она принесла пользу, её нужно примерить на свой проект. Это можно сделать уже сегодня.

Как применить модель к своему проекту?
Начните с грубой оценки ключевых параметров для вашей команды:

• Коэффициент  (создание долга): Какая часть работы в спешке оставляет после себя «хвосты», костыли или недоделки? Оцените по ощущениям или по доли задач, которые приходится переделывать/исправлять позже. Если каждая вторая задача усложняет кодобазу, ваш .

• Коэффициент  (влияние долга): Насколько сильно накопленная сложность тормозит разработку новых функций? Проанализируйте метрики вроде lead time (время от начала работы до поставки) или среднего времени на ревью. Если с каждым релизом эти цифры растут — ваш  высок.

Полный исходный код симуляций для всех трёх сценариев, включая анимации, доступен в открытом репозитории на GitHub: it-debt-economics-2026 .

Это не просто код для воспроизведения графиков из статьи. Это открытая лаборатория для ваших собственных исследований. Скачайте код, подставьте в скрипт свои оценки ,  и , задайте разный бюджет на рефакторинг () — и буквально увидите вероятное будущее вашей кодовой базы через год или два. Какой сценарий ждёт ваш проект, если ничего не менять? Сколько денег вы потенциально теряете? Ответы на эти вопросы перестают быть предметом споров и становятся результатом расчёта.

В конце хочу сказать , что в 2026 году технический долг окончательно перестаёт быть философской метафорой или жупелом для разработчиков. Это управляемый финансовый параметр, такой же, как себестоимость или норма прибыли. Математическое моделирование и наглядная визуализация — это тот самый мост, который соединяет язык бизнеса (деньги, сроки, риски) с языком разработки (качество кода, архитектура, рефакторинг).

Этот подход позволяет перевести эмоциональные споры о приоритетах в конструктивное русло объективного анализа, где каждая стратегия имеет количественно измеряемые последствия. Главное — он даёт командам и руководителям мощный инструмент, чтобы защитить стратегический бюджет на качество, обосновав его не абстрактными «лучшими практиками», а конкретной экономической выгодой и предотвращением будущих убытков. В мире, где скорость и адаптивность становятся главными валютами, инвестиции в управляемую кодобазу — это не роскошь, а условие выживания.