Аверьянов Александр Олегович – аспирант, ведущий специалист отдела прогнозирования Центра бюджетного мониторинга
185910, Петрозаводск, пр. Ленина, 33
Alexander O. Averyanov – Postgraduate Student, Leading Specialist, Department of Forecasting, Center of Budget Monitoring
185910, Petrozavodsk, Lenin ave., 33
Степусь Ирина Сергеевна – кандидат экономических наук, начальник отдела прогнозирования Центра бюджетного мониторинга
185910, Петрозаводск, пр. Ленина, 33
Irina S. Stepus – PhD (Economics), Chief of the Department of Forecasting, Center of Budget Monitoring
185910, Petrozavodsk, Lenin ave., 33
Гуртов Валерий Алексеевич – доктор физико-математических наук, директор Центра бюджетного мониторинга
185910, Петрозаводск, пр. Ленина, 33
Valery A. Gurtov – Dr. hab. (Physics and Mathematics), Director of Center of Budget Monitoring
185910, Petrozavodsk, Lenin ave., 33
Развитие сферы искусственного интеллекта (ИИ) и внедрение ИИ-технологий в различных отраслях российской экономики является одной из приоритетных задач. Любое развитие связано с ресурсами; в случае с экономикой, основанной на знаниях, таким ресурсом выступают высококвалифицированные кадры. В статье исследуются источники обеспечения кадровой потребности сферы искусственного интеллекта, основными из которых являются выпуск системы высшего образования по профильным образовательным программам в сфере ИИ, самообразование работников с высшим образованием, профессиональная переподготовка. Методологической основой исследования стал балансовый метод, реализованный на опросных и статистических данных. Определено, что потребность сферы искусственного интеллекта в кадрах с высшим образованием за счет выпускников вузов на краткосрочном горизонте планирования обеспечивается на уровне 35%, что ниже среднего по российской экономике. Суммарный вклад всех рассмотренных источников позволит обеспечить только 70% потребности сферы ИИ в кадрах с высшим образованием. Качественный анализ обеспечения потребности позволил выделить дефицитные группы образовательных специальностей, а также сформировать перечень вузов-лидеров по подготовке кадров с компетенциями в сфере ИИ. Научная новизна исследования заключается в том, что количественный и качественный анализ источников покрытия кадровой потребности для российской сферы ИИ проведен впервые. Практическая значимость работы отражается в конкретизации объемов подготовки кадров в сфере ИИ, определении обеспеченности кадровой потребности по отдельным группам специальностей/направлений подготовки, а также выявлении центров подготовки таких кадров. Эта информация служит ориентиром при формировании системных управленческих решений о корректировке контрольных цифр приема и разработке образовательных программ и профессиональных стандартов в сфере ИИ. Статья будет полезна руководителям и сотрудникам профильных ведомств, принимающих участие в развитии сферы ИИ, а также представителям научно-образовательного сообщества из этой профессиональной области.
The development in the sphere of artificial intelligence and the introduction of its technologies in the sectors of the Russian economy is a priority task. Within knowledge-based economy, the resource to provide this development is highly qualified personnel. Our article examines the sources of supplying the staff demand in the sphere of artificial intelligence. The main sources are as follows: higher-educated graduates of the corresponding educational programs, self-educated and/ or professionally re-trained workers with higher education. The methodological basis of the study is the balance method, applied to poll and statistical data. It is found out that the demand for personnel with higher education in the sphere of artificial intelligence is going to be supplied by university graduates only at the level of 35 % in the nearest future, which is below the average for the Russian economy. The total contribution of all the sources considered will provide only 70 % of the demanded higher-educated staff. A qualitative analysis of meeting the demand made it possible to identify deficient groups of educational specialties, as well as to form a list of leading universities in training personnel with necessary competencies. This study is the first attempt to quantitatively and qualitatively analyze the sources of covering the staff demands in the Russian sphere of artificial intelligence. The work practically specifies the volume of necessary training, determines the provision with staff according to different groups of specialties / areas of training, and identifies training centers for such personnel. When making system management decisions on adjusting admission quotas, when developing educational programs and professional standards in the sphere of artificial intelligence, this article might be of use for directors and employees of relevant departments, as well as for representatives of the corresponding scientific and educational communities.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.