Подготовка кадров в сфере искусственного интеллекта

В рамках анализа резюме соискателей работы по профессиям в сфере ИИ были выделены три основных профессиональных роли –  исследователи, разработчики и прикладники (по аналогии со специализированными техническими ролями при разработке продуктов искусственного интеллекта) . Исследователи – их объем составил 2,8 % – занимаются развитием сферы ИИ в целом, их вклад связан с созданием новых знаний в отрасли, их основной квалификационной характеристикой является наличие ученой степени. Профессиональная деятельность разработчиков – объем таких резюме составляет 31,1 % – напрямую связана с разработкой продукта в сфере ИИ: от создания математических моделей до написания программ и ихпрактического внедрения. Прикладники – общий объем этой категории работников среди резюме составляет 66,1 %, и она является самой многочисленной – напрямую не учувствуют в разработке продукта, но используют его на практике. Условно прикладников можно разделить на две подгруппы – одни занимаются менеджментом и продвижением продукта, а другие обладают компетенциями в сфере применения продуктов ИИ в своей профессиональной деятельности.ЗаключениеОдним из применимых к сфере подготовки специалистов по ИИ методов является кибернетический метод. С помощью кибернетики можно познать явления, происходящие с объектом исследования, определить, что является объектом управления, а что субъектом. Оценить, что оказывает управляющее воздействие и что является окружающей средой. Выявить, как реализован принцип обратной связи и в каких состояниях может находиться объект исследования. Одним словом, кибернетический метод позволяет оценить, как устроена «внутренняя кухня» исследуемого объекта, и как он взаимодействует с окружающей средой.Изменение технологий производства приводит к появлению новых требований к работникам. Несоответствие между навыками, требуемыми в прошлом, и навыками, которые потребуются в будущем, может привести к проблемам на производстве, отставанию экономики. Набор навыков или компетенций лежит в основе образовательных программ для подготовки кадров.В России, как и в зарубежных странах, бóльшая часть всех образовательных программ в сфере ИИ (57,8%) приходится на область образования «Информационные и коммуникационные технологии». Далее наблюдаются различия структур образовательных программ в сфере ИИ по областям образования МСКО. Для зарубежных стран более высокая доля программ в сфере ИИ приходится на области образования «Инженерия и инженерное дело», «Бизнес и управление», «Биологические науки», «Языки», «Социальные науки», а в России – на область образования «Математика и статистика». Это позволяет сделать вывод о том, что в зарубежных странах больше готовят кадры с компетенциями в сфере ИИ по отдельным отраслям экономики, а в России эта подготовка преимущественно сосредоточена в сфере информационно-коммуникационных технологий и математики Не вызывает сомнения, что успешность достижения амбициозных целей в области развития ИИ будет в значительной степени определяться тем, в какой мере Правительству России удастся мобилизовать и использовать интеллектуальный потенциал нации, и прежде всего – адаптировать систему образования для подготовки квалифицированных кадров в области ИИ. По мнению авторов, целевым ориентиром для определения объёмов и профилей подготовки специалистов в области ИИ должен стать научно обоснованный прогноз потребности в кадрах с компетенциями в сфере ИИ на среднесрочную и долгосрочную перспективу, учитывающий как макроэкономические показатели российского рынка решений в сфере искусственного интеллекта, так и внутреннюю структуру технологий ИИ с выделением узкоспециализированных направлений развития (фронтиров) искусственного интеллекта. Список использованных источниковОкрепилов В.В., Иванова Г.Н., Чудиновских И.В. Цифровая экономика: проблемы и перспективы // Экономика Северо-Запада: проблемы и перспективы развития. 2017. № 3-4 (56-57). С. 5–28. URL: ,Гайнанов Д.А., Климентьева А.Ю. Приоритеты кадрового обеспечения цифровой экономики // Креативная экономика. 2018. Т. 12. № 12. С. 1963–1976. DOI: 10.18334/ ce.12.12.39679 Ендовицкий Д.А., Гайдар К.М. Университетская наука и образование в контексте искусственного интеллекта // Высшее образование в России. 2021. Т. 30. № 6. С. 121–131. DOI: 10.31992/0869-3617-2021-30-6-121-131 Стрижов С.А., Богатырева Т.Г. Кадры и образование как ключевые факторы развития цифровой экономики // Развитие цифровой экономики в России как ключевой фактор экономического роста и повышения качества жизни населения / Андреева Г.Н., Бадальянц С.В., Богатырева Т.Г. и др. Н. Новгород : Профессиональная наука, 2018. 131 с. С. 50–80. ISBN: 978-1-370-96063-7Лобачёв С.Л., Карпычева Е.В. Искусственный интеллект в архивном деле: нормативное регулирование и формирование кадрового состава // Вестник архивиста. 2022. № 2. С. 623-639.Мамина Р.И., Почебут С.Н. Искусственный интеллект в оптике философской методологии: образовательный трек // Дискурс. 2022. Т. 8. № 1. С. 64-81.Де Апро С.В. Особенности образовательной подготовки юристов в области информационных технологий для развития цифровой экономики // В сборнике: Опыт образовательной организации в сфере формирования цифровых навыков. Сборник материалов Всероссийской научно-методической конференции с международным участием. Чебоксары, 2019. С. 355-358.Рябко Т.В., Гуртов В.А., Степусь И.С. Анализ показателей подготовки кадров для сферы искусственного интеллекта по результатам мониторинга вузов // Высшее образование в России. 2022. Т. 31. № 7. С. 9-24.Аверьянов А.О., Степусь И.С., Гуртов В.А. Обеспечение потребности сферы искусственного интеллекта кадрами с высшим образованием// Университетское управление: практика и анализ. 2022. Т. 26. № 4. С. 22-36.