Обеспечение потребности сферы искусственного интеллекта кадрами с высшим образованием

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.

1. Индекс готовности приоритетных отраслей экономики Российской Федерации к внедрению искусственного интеллекта : аналитический отчет. Москва : Аналитический центр при Правительстве Российской Федерации; МГУ имени М. В. Ломоносова, 2021. 159 с.

2. Федотов А. В., Беляков С. А., Клячко Т. Л., Полушкина Е. А. Кадровое обеспечение приоритетных направлений социально-экономического развития: состояние и проблемы // Университетсткое управление: практика и анализ. 2017. № 21(3). С. 27–37. DOI: https://doi.org/10.15826/umpa.2017.03.035

3. Гуртов В. А., Питухин Е. А. Прогнозирование потребностей экономики в квалифицированных кадрах: обзор подходов и практик применения // Университетское управление: практика и анализ. 2017. Т. 21, № 4 (110). С. 130–161. DOI:https://doi.org/10.15826/umpa.2017.04.05

4. Блинова Т. Н., Федотов А. В., Коваленко А. А. Соответствие структуры подготовки кадров с высшим образованием потребностям экономики: проблемы и решения // Университетское управление: практика и анализ. 2021. Т. 25, № 2. С. 13–33. DOI:10.15826/umpa.2021.02.012.

5. Виниченко В. А. Диспропорции спроса и предложения в системе воспроизводства кадров для транспортной отрасли // Университетское управление: практика и анализ. 2022. Т. 26, № 3. С. 83–99. DOI:10.15826/umpa.2022.03.023.

6. Сигова С. В., Степусь И. С. Кадровое обеспечение приоритетов развития Арктической зоны России – вклад системы высшего образования // Университетское управление: практика и анализ. 2015. № 5 (99). С. 19–29.

7. Будзинская О. В., Мартынов В. Г., Шейнбаум В. С. Кадровое обеспечение топливно-энергетического комплекса как объект проектирования // Управление устойчивым развитием. 2020. № 5 (30). С. 76–84.

8. Пополитова С. В., Ушмодина Л. И., Карплюк Ю. А. Кластерный подход при обеспечении потребности в кадрах российских предприятий оборонно-промышленного комплекса с учетом ситуации на региональных рынках труда // Вестник МГТУ «Станкин». 2017. № 1(40). С. 122–126.

9. ИТ-кадры для цифровой экономики в России. Москва : Ассоциация предприятий компьютерных и информационных технологий, 2020. 19 с.

10. Амиров Р. А., Егоров Е. В. Цифровая экономика и актуальные задачи ее кадрового обеспечения в России // Управленческое консультирование. 2018. № 9 (117). С. 42–50. DOI:10.22394/1726–1139–2018–9–42–50.

11. Окунькова Е. А. Стратегический форсайтинг кадровых потребностей инновационного развития социальноэкономических систем // Управление. 2019. № 1. С. ­114–120. DOI:10.26425/2309–3633–2019–1–114–120

12. Трофимова И. Н. Подготовка кадров для цифровой экономики: текущие проблемы и целевые ориентиры // Социодинамика. 2020. № 10. С. 1–10. DOI:10.25136/2409–7144.2020.10.33619.

13. Гайнанов Д. А., Климентьева А. Ю. Приоритеты кадрового обеспечения цифровой экономики // Креативная экономика. 2018. Т. 12. № 12. С. 1963–1976.

14. Аверьянов А. О., Степусь И. С., Гуртов В. А. Прогноз кадровой потребности для сферы искусственного интеллекта в России // Проблемы прогнозирования. 2023. № 1 (196). С. 113–133.

15. Источники новых индустрий. Искусственный интеллект в промышленности: экспертно-аналитический доклад. Санкт-Петербург : [б. и.], 2022. 44 с.

16. Academic Offer of Advanced Digital Skills in 2019–20. International Comparison: Focus on Artificial Intelligence, High Performance Computing, Cybersecurity and Data Science. Luxembourg : Publications Office of the European Union, 2020, 76 p. (In Eng). DOI:10.2760/225355.

17. Artificial Intelligence Index Report 2022. Stanford University Human-Centered Artificial Intelligence, 2022, 229 p. (In Eng).

18. Zweben S., Bizot B. Growth Continues but New Student Enrollment Shows Declines. Survey Bachelor’s and Doctoral Degree Production, Taulbee, 2020, 67 p. (In Eng).

19. Клюкин Б. Н. Кушлин В. И., Яковец Ю. В. Балансовые методы и макромоделирование в долгосрочном прогнозировании // Прогнозирование, стратегическое планирование и национальное программирование : учебник. Москва : Экономика, 2011. С. 151–188.

20. 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. DOI:10.31992/0869–3617–2022–31–7–9–24.