Российская система подготовки специалистов в области искусственного интеллекта (ИИ) все чаще опирается на кооперацию бигтеха, университетов и государства. Такой подход позволяет целенаправленно готовить кадры для внутреннего рынка и быстрее адаптировать подходы к подготовке кадров к его актуальным потребностям.
Отставание системы образования от стремительного развития ИИ — это общий вызов для всех стран. Полный цикл адаптации учебных программ профильного высшего образования до полноценного выхода первых специалистов на рынок труда занимает 7-10 лет. В то же время требования к компетенциям специалистов меняются гораздо быстрее. В этих условиях в России, США и Китае сформировались разные образовательные модели, каждая из которых по-своему закрывает потребности в ИИ-кадрах, говорится в исследовании консалтинговой компании J’son & Partners Consulting.
Так, в образовательной системе США ключевую роль играют университеты, обладающие высокой автономией. Это позволяет создавать эффективные программы и готовить кадры с уникальными компетенциями. Кроме того, конкуренция за студентов и высокая стоимость обучения стимулируют вузы быстрее адаптировать программы подготовки под требования рынка. Вместе с тем единых стандартов подготовки ИИ-специалистов в стране нет.
Для китайской модели, напротив, свойственны жесткое государственное регулирование и стандартизация программ, что дает преимущества в подготовке массовых специалистов. Однако это ограничивает гибкость при подготовке уникальных кадров для решения сложных задач.
Российская же модель, в которой особое место занимают бигтех-компании, отличается высокой устойчивостью и пригодностью для долгосрочной подготовки ИИ-специалистов.
«Крупнейшие IT-компании более десяти лет назад начали создавать образовательные проекты, задающие стандарт обучения в областях анализа данных, машинного обучения и искусственного интеллекта», — сказали аналитики.
В основе подготовки кадров в России лежит длительное и системное партнерство технологических компаний и университетов. Причем формироваться оно начало еще задолго до бума ИИ.
«Сейчас все больше организаций — и технологических, и нетехнологических, вовлекаются в эти процессы. Государственная политика и приоритеты становятся сильными драйверами кооперации бизнеса и образовательных организаций», — отмечается в исследовании.
Сегодня взаимодействие вузов и бигтеха прочно закрепилось в образовательной практике: увеличивается число программ, появляются новые форматы, запускаются самостоятельные образовательные инициативы компаний.
При этом в подготовке ИИ-кадров сохраняются вызовы, один из которых связан с дефицитом преподавателей. Однако это компенсируется за счет привлечения практиков из технологических компаний.
Аналитики также подчеркнули, что в России государство выступает фасилитатором. Оно помогает масштабировать лучшие практики, инициирует национальные проекты и поддерживает региональные университеты.
«Укрепившееся в российской системе обучения партнерство бизнеса, университетов и государства позволяет поддерживать высокую актуальность образовательных программ и обеспечивать рынок ИИ-специалистами с нужным набором компетенций», — добавили эксперты.
По их словам, потребность в новых ИИ-разработчиках и ML-инженерах в России на сегодняшний день оценивается в 199 тысяч человек.
По словам директора направления «Цифровая трансформация отраслей» АНО «Цифровая экономика» Алексея Сидорюка, вузы обычно адаптируются под бурное развитие ИИ медленнее, чем корпоративные организации. Сейчас в стране практикуется некий микс: с одной стороны, спикеры из крупных организаций преподают в профильных вузах на кафедрах ИИ, а с другой, крупные игроки создают вузы для подготовки профильных специалистов для более прикладных и понятных задач.
«В противном случае нужно открывать кафедру, делать набор, финансировать. Это длительный цикл, который в текущих технологических реалиях, наверное, непозволителен для крупных организаций, которым кадры нужны уже здесь и сейчас», — пояснил собеседник.
Еще одним преимуществом участия крупных IT-компаний в образовательных ИИ-программах Сидорюк считает то, что большинство выпускников таких корпоративных программ могут сразу рассчитывать на стажировки и трудоустройство. По его мнению, это дает дополнительную мотивацию — учащийся понимает, что он не просто находится в академической среде, а уже в процессе обучения выполняет практические задачи для крупных компаний. При этом сами компании могут лучше узнавать своих учеников и отбирать лучших из них еще на этапе обучения.
«Крупные компании вкладываются в конкретные знания, которые студенты будут применять при работе на эти самые компании. Это применимо не только к ИИ, но в отношении ИИ нехватка кадров ощущается наиболее остро — компании перекупают их друг у друга, устремляя зарплаты в небесную высь», — сказал директор направления «Искусственный интеллект» АНО «Цифровая экономика» Евгений Осадчук.
Однако здесь есть и риски, добавил он. Например, если студент начинает работать до окончания обучения, то он не всегда может рассчитать свои силы, чтобы их хватало и на работу, и на продолжение учебы.
«Тут главное — выдержать баланс, получить диплом, найти время для своего всестороннего развития», — заключил Осадчук.
Технологии
новости
- 23.12.2025Сим-карты россиян можно будет привязать к смартфонам
- 23.12.2025Рейтинг лучших гаджетов 2025 года по версии Hi-Tech Mail
- 22.12.2025Роскомнадзор допустил полную блокировку мессенджера WhatsApp
- ВидеоАвторы Cronos: The New Dawn выпустили трейлер о новом режиме сложности