Российская система подготовки специалистов в области ИИ, основанная на взаимодействии больших технологических компаний, вузов и государства, быстро подстраивает учебные программы под потребности рынка. К такому выводу пришли эксперты J’son & Partners Consulting по итогам исследования, в котором сравнивались подходы к подготовке кадров в сфере искусственного интеллекта в России, США и Китае.
Главная проблема во всех трёх странах — разрыв между скоростью развития ИИ и темпами обновления образовательных программ. По оценкам аналитиков, полный цикл адаптации курса занимает 7–10 лет, тогда как требования рынка эволюционируют быстрее.
В странах разные способы решения этой задачи. В США автономия университетов даёт возможность оперативно внедрять новые дисциплины и готовить редких специалистов, но отсутствие единых стандартов и высокая стоимость обучения (по исследованию — до $60 тыс. в год) приводят к фрагментированности системы. В Китае строгая государственная регламентация эффективна для подготовки массовых кадров, но менее пригодна для обучения специалистов, способных решать сложные задачи.
По мнению аналитиков, российская модель отличается высокой стабильностью и пригодна для долгосрочной подготовки профессионалов. В её основе — системное партнёрство крупных технологических компаний и университетов. Сегодня в образовательных проектах участвует большинство бигтехов, они запускают совместные инициативы, например, такие как AI360 – бакалавриат для архитекторов ИИ, запущенный «Сбером» и «Яндексом» в пяти ведущих университетах.
Как отмечает заместитель генерального директора J’son & Partners Consulting Максим Столповский, российскую систему ИT-образования отличает баланс между массовым выпуском и подготовкой уникальных кадров.
«Благодаря ему возможно одновременно удовлетворять потребности национальной экономики и обучать ИИ-специалистов, которые развивают искусственный интеллект и связанные с ним науки, разрабатывают новые архитектуры, модели и решают другие сложные задачи», — подчеркнул Столповский.
Технологические компании начали заниматься ИТ-образованием более 10 лет назад — задолго до всплеска интереса к ИИ. К примеру, дисциплины Школы анализа данных Яндекса легли в основу ряда программ ВШЭ, МФТИ, СПбГУ и других вузов. К 2011 году появились первые совместные проекты компаний и университетов, такие как «Технопарк» VK и МГТУ им. Баумана. На настоящий момент в системе образования задействованы большинство крупных технологических игроков.
«Бигтехи задают тренд и определяют требования к навыкам и компетенциям специалистов, которые потом оказываются полезными для всей экономики», — отметил Максим Столповский.
При этом, по оценкам экспертов, одно из ограничений российской системы подготовки кадров для ИИ — нехватка преподавателей в вузах. Отрасль частично восполняет этот дефицит за счёт привлечения практиков из технологических компаний. Сегодня на ИТ-программах преподают более 1200 сотрудников «Яндекса», около 1000 специалистов VK и 900 из Т-Банка.
«Без участия в индустрии качественных преподавателей-практиков выпускники не добирают универсальности и широты знаний. Студенты — это потенциальные кадры бигтех-компаний. Естественно, они хотят участвовать в подготовке своих будущих специалистов для того, чтобы их обучали актуальным знаниям», — отметил Роман Душкин, руководитель образовательной программы «Искусственный интеллект и моделирование когнитивных процессов в проектировании и разработке информационных систем» НИЯУ МИФИ.
Аналитики подчёркивают, что сложившееся партнёрство бизнеса, университетов и государства позволяет обеспечивать рынок ИИ-кадрами с требуемыми компетенциями — по их оценке, сегодня индустрии необходимо порядка 200 тыс. профессионалов.