Трудоустройство выпускников образовательных программ в сфере искусственного интеллекта

   Подготовка кадров для развития технологий искусственного интеллекта является одной из стратегических задач, стоящих перед российскими вузами.

   Цель статьи – анализ трудоустройства выпускников вузов России по образовательным программам в сфере искусственного интеллекта.

   В ходе исследования проверяется гипотеза о влиянии статуса вуза в рейтинге Альянса и наличия специализированных образовательных программ в сфере ИИ в вузе на эффективность трудоустройства выпускников по этим программам.

   Основу исследования составляет мониторинг вузов, реализующих образовательные программы в сфере искусственного интеллекта (n = 191).

   В рамках анализа трудоустройства выпускников с компетенциями в сфере искусственного интеллекта определена специфика их распределения по каналам занятости; выявлены ключевые университеты по эффективности подготовки ИИ-кадров и величине заработной платы; выявлены наиболее популярные должности при трудоустройстве. На основе сопоставления показателей трудоустройства выпускников вузов и альтернативных источников подготовки ИИ-кадров (самообразование и профессиональная переподготовка) с показателями кадровой потребности в сфере искусственного интеллекта сделан вывод о ее обеспеченности на 43,9 %. Полученные данные позволяют сделать вывод об успешном выполнении вузами поручения Правительства России о повышении объемов подготовки ИИ-специалистов.

   Ценность статьи заключается в представлении уникальных фактологических материалов, впервые описывающих трудоустройство выпускников вузов в сфере ИИ, в частности детализированы потери кадрового потенциала сферы на пути от приема абитуриентов в вузы до непосредственного трудоустройства выпускников.

   Целевой аудиторией статьи являются исследователи, эксперты, аналитики, работники и руководители вузов, а также представители органов власти, вовлеченные в процесс развития искусственного интеллекта в России.

1. Блинова Т. Н., Федотов А. В., Коваленко А. А. Механизмы и ограничения ликвидации дефицита кадров с высшим образованием – региональный и отраслевой аспект // Университетское управление: практика и анализ. 2023. № 27 (4). С. 7–22. DOI: 10.15826/umpa.2023.04.030.

2. Ахапкин Н. Ю. Российская экономика в условиях санкционных ограничений: динамика и структурные изменения // Вестник Института экономики Российской академии наук. 2023. № 6. С. 7–25. DOI: 10.52180/2073-6487_2023_6_7_25.

3. Bekar C., Carlaw K., Lipsey R. General purpose technologies in theory, application and controversy : a review // Journal of Evolutionary Economics. 2018. Vol. 28, nr 5. P. 1005–1033. DOI: 10.1007/s00191-017-0546-0.

4. Manyika J., Chui M., Miremadi M., Bughin J., George K., Willmott P., Dewhurst M. A future that works: automation, employment, and productivity. McKinsey Global Institute, 2017. 28 p.

5. Семин А. Н., Скворцов Е. А., Скворцова Е. Г. Дефицит работников в сельском хозяйстве и возможности его снижения с использованием систем искусственного интеллекта // ЭТАП: Экономическая Теория, Анализ, Практика. 2023. № 6. C. 59–76. DOI: 10.24412/2071-6435-2023-6-59-76.

6. Гибадуллин А. А., Карагодин А. В. Вызовы цифровой экономики в сфере подготовки кадров // Актуальные проблемы экономики и менеджмента. 2019. № 2 (22). С. 33–42.

7. Макаренко Е. А. Основные направления и проблемы цифровой трансформации отраслей экономики России // Экономика и управление: проблемы, решения. 2022. Т. 2, № 8. С. 89-95. DOI: 10.36871/ek.up.p.r.2022.08.02.013.

8. Малошонок Н. Г., Щеглова И. А., Вилкова К. А., Абрамова М. О. Как привлечь девушек в STEM и помочь им добиться успеха : обзор практик преодоления гендерных стереотипов // Высшее образование в России. 2022. Т. 31, № 11. С. 63–89. DOI: 10.31992/0869-3617-2022-31-11-63-89.

9. Рогова В. А. Кадровые проблемы развития высоких технологий в России в зеркале Глобального индекса инноваций // Российский технологический журнал. 2018. Т. 6, № 4. С. 105–116. DOI: 10.32362/2500-316X-2018-6-4-105-116.

10. Рудской А. И., Боровков А. И., Романов П. И., Колосова О. В. Пути снижения рисков при построении в России цифровой экономики. Образовательный аспект // Высшее образование в России. 2019. Т. 28, № 2. С. 9–22. DOI: 10.31992/0869-3617-2019-28-2-9-22.

11. Васильева Е. В., Каманина А. Н. Дефицит ИТ-кадров в России на современном этапе: причины и пути преодоления // Дискуссия. 2023. Т. 117, № 2. С. 108–118. DOI: 10.46320/2077-7639-2023-2-117-108-118.

12. 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.

13. Алфимцев А. Н., Багдасарьян Н. Г., Сакулин С. А. Кандидатская диссертация по ИИ: новый вызов цифровой эпохи // Высшее образование в России. 2024. Т. 33, № 4. С. 33–48. DOI: 10.31992/0869-3617-2024-33-4-33-48.

14. 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.

15. Олимжонзода Кимсанов У. О. Анализ показателей подготовки специалистов в сфере искусственного интеллекта в вузах Республики Таджикистан // Вестник Технологического университета Таджикистана. 2023. № 4-1 (55). С. 139–147.

16. Гимпельсон В. Е., Капелюшников Р. И., Карабчук Т. С. и др. Выбор профессии: чему учились и где пригодились? // Экономический журнал Высшей школы экономики. 2009. Т. 13, № 2. С. 172–216.

17. Гуртов В. А., Серова Л. М., Степусь И. С., Федорова Е. А., Мороз Д. М. Развитие системы мониторинга трудоустройства выпускников // Высшее образование в России. 2014. № 5. С. 11–23.

18. Фирсова А. А. Структурные дисбалансы региональных систем высшего образования и рынка труда // Ars Administrandi (Искусство управления). 2020. Т. 12, № 4. С. 639–655. DOI: 10.17072/2218-9173-2020-4-639-655.

19. 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.

20. Варавва М. Ю. Кадровый разрыв: масштабы и факторы дефицита ИТ-кадров в России // Вестник Российского экономического университета имени Г. В. Плеханова. 2023. Т. 20, № 4. С. 171–180. DOI: 10.21686/2413-2829-2023-4-171-180.

21. Винокурова Н. А., Гудович И. С., Гайдар К. М. Почему студенческая молодежь в современной России низко ценит высшее образование? // Вестник Воронежского государственного университета. Серия: Проблемы высшего образования. 2022. № 1. С. 28–33.

22. Касаткина Н. П., Шумкова Н. В. От самообразования к самозанятости: непарадный вход молодежи на рынок труда // Мониторинг общественного мнения: экономические и социальные перемены. 2020. № 3. С. 201–223. DOI: 10.14515/monitoring.2020.3.1600.

23. Васильева О. О., Абабкова М. Ю. Карьерные ожидания студентов гуманитарных специальностей на рынке // Вестник Алтайской академии экономики и права. 2024. № 1. С. 17–23. DOI: 10.17513/vaael.3205.

24. Трудоустройство выпускников: мониторинг и анализ / под ред. А. В. Воронина, В. А. Гуртова, Л. М. Серовой. М.: Экономика, 2015. 372 с.

25. Емелина Н. К., Рожкова К. В., Рощин С. Ю., Солнцев С. А., Травкин П. В. Выпускники высшего образования на российском рынке труда: тренды и вызовы : доклад к XXIII Ясинской (Апрельской) междунар. науч. конф. по проблемам развития экономики и общества. М.: Изд. дом Высшей школы экономики, 2022. 160 с.

26. Гительман Л. Д., Кожевников М. В. Парадигма управленческого образования для технологического прорыва в экономике // Экономика региона. 2018. Т. 14, № 2. С. 433–449. DOI: 10.17059/2018-2-8.

27. Рощин С. Ю., Рудаков В. Н. Влияние «качества» вуза на заработную плату выпускников // Вопросы экономики. 2016. № 8. С. 74–95. DOI: 10.32609/0042-8736-2016-8-74-95.

28. Аверьянов А. О., Степусь И. С., Гуртов В. А. Прогноз кадровой потребности для сферы искусственного интеллекта в России // Проблемы прогнозирования. 2023. № 1. С. 129–143. DOI: 10.47711/0868-6351-196-129-143.