НИУ ВШЭ представил доклад о состоянии подготовки российских кадров в области искусственного интеллекта. Расчеты базируются на данных исследования 1,1 тыс. вузов и их филиалов, проведенного в 2023 году.

Ключевые выводы:

• более половины всех студентов по профилю ИИ сосредоточены в 18 крупнейших по реализации профильных программ организациях, предлагающих наиболее массовые и в то же время селективные программы (около 4% обследованных организаций);
• селективность программ по профилю ИИ выше, чем программ, содержащих модуль по ИИ, программ в области ИТ и программ бакалавриата и специалитета в целом, причем это касается большинства укрупненных групп специальностей и направлений подготовки. Повышенной избирательностью при отборе абитуриентов отличаются программы в области ИИ в математических и технических науках;
• отдельные регионы вошли в группы лидеров (со значениями показателей выше среднего по России) как по охвату студентов программами по профилю ИИ, так и программами с модулем по ИИ. К ним относятся Москва и Санкт-Петербург, Ростовская, Вологодская, Архангельская, Челябинская, Самарская, Пензенская, Московская области;
• на ситуацию с обучением технологиям ИИ в регионах непосредственно влияет степень проникновения ИИ в их экономики. Неравенство возможностей по обеспечению изучения технологии отчасти объясняется неравномерным территориальным распределением ИТ-организаций, занимающихся разработкой ИИ-продуктов. Но в ряде случаев развитие образования в области ИИ заметно отстает от уровня внедрения ИИ в экономике региона. Это связано, в частности, с использованием готовых решений, созданных специалистами из других регионов, что свидетельствует о наличии в них запроса на ИИ-разработки и потребности в наращивании подготовки собственных кадров в области ИИ;
• обеспеченность преподавателями в области ИИ в абсолютном большинстве рассматриваемых вузов превышает 90%. При этом разрыв в значениях показателя между вузами, готовящими профильных специалистов, не настолько велик, чтобы сделать вывод о ключевой роли дефицита кадров в их дифференциации по уровню развития подготовки в области ИИ. Однако обращает на себя внимание существенно более высокий уровень дефицита кадров соответствующей квалификации в вузах, не реализующих профильных программ, но включивших модули по ИИ в другие программы. Таким образом, можно считать, что организации, имеющие опыт реализации профильных программ, сформировали команды преподавателей ИИ-дисциплин, в то время как остальным вузам еще не вполне удалось решить эту задачу;
• во всех рассматриваемых в докладе кластерах вузов, сформированных в зависимости от объемов подготовки по программам по профилю ИИ, наблюдается дефицит цифровых ресурсов, в первую очередь — по оснащенности вычислительными мощностями на базе графических ускорителей, имеющих ключевое значение для задач, связанных с ИИ. Вузы, имеющие опыт подготовки специалистов по профильным программам, обеспечены контентом лучше, чем оборудованием. Организации, осуществляющие подготовку только в рамках модуля по ИИ, снабжены тем и другим приблизительно в равной степени недостаточно;
• вузы, только начинающие осваивать направление ИИ, имеют выраженный дефицит необходимых для этого цифровых ресурсов. Это не позволяет им развивать программы по соответствующему профилю и существенно осложняет практико-ориентированную подготовку в рамках модулей по ИИ. Недостаток специализированной цифровой инфраструктуры, таким образом, может выступать основным препятствием для развития подготовки специалистов в области ИИ в вузах.