В России предложили создать центр прогнозирования трансформации профессий — вузы не успевают за развитием ИИ
Университеты должны готовить специалистов к технологиям, которые появятся через 10–15 лет, а не адаптировать обучение к уже существующим решениям
3 минуты
В России необходимо создать центр прогнозирования трансформации профессий под влиянием искусственного интеллекта (ИИ), заявил ректор Корпоративного университета «Газпром нефти» Илья Дементьев. По его мнению, университеты не успевают адаптировать образовательные программы к технологическим изменениям и не могут определить, какие специалисты понадобятся рынку через 10–15 лет. Для решения проблемы он предложил вернуться к системе опережающей подготовки кадров, при которой университеты обучают специалистов с учётом прогнозируемых изменений в отраслях.
Бизнесу приходится самостоятельно готовить специалистов для новых технологий
В «Газпром нефти» отмечают, что в российских вузах пока нет структур, которые системно прогнозировали бы востребованные компетенции и разрабатывали образовательные программы с учётом будущих потребностей экономики. Сейчас университеты преимущественно адаптируют обучение уже после появления новых технологий.
«Я уверен, что обучение нужно строить в опережающем режиме. В послевоенном Советском Союзе сначала готовили кадры, а потом эти люди создавали технологии», — отметил Илья Дементьев.
Создание специализированного центра позволило бы перевести прогнозирование на системный уровень. Пока эту задачу во многом решает сам бизнес — например, «Газпром нефть» совместно с университетами «Лиги вузов» участвует в разработке программ бакалавриата и магистратуры. К преподаванию также привлекают экспертов из бизнес-сферы.
ИИ уже меняет требования к начинающим специалистам
Разрыв между образовательными программами и требованиями рынка заметен на примере нынешних выпускников. Студенты, окончившие университеты в 2026 году, поступали в них в 2022-м, когда первые версии ChatGPT только появились и воспринимались многими как «игрушка».
«За четыре года их обучения мир просто перевернулся», — заявил руководитель лаборатории прикладных ИИ-агентов Университета ИТМО Егор Спирин.
По данным международных исследований, около 92% студентов уже используют нейросети в учёбе, отмечают в ИТМО. Влияние ИИ на рынок труда одними из первых ощутили начинающие программисты. По словам Егора Спирина, искусственный интеллект уже справляется с задачами, которые раньше поручали младшим разработчикам.
Университеты меняют систему оценки знаний из-за нейросетей
Стремительное развитие ИИ вынуждает университеты пересматривать не только программы подготовки будущих специалистов, но и подходы к обучению. В частности, в ИТМО нейросеть уже выполняет часть функций ассистента преподавателя: на курсе по машинному обучению она самостоятельно проверила более 5000 практических заданий.
Университет также меняет формат заданий, чтобы студенты не могли ограничиться ответами, сгенерированными ИИ. По данным вуза, с наиболее сложными задачами даже при использовании нейросетей справился только 41% учащихся. В дальнейшем ИТМО планирует предоставить каждому студенту персонального ИИ-помощника.
Одновременно с внедрением искусственного интеллекта в образовательный процесс университеты возвращаются к личному общению со студентами: преподавателям важно оценивать не только итоговый результат, но и то, насколько учащиеся понимают материал и могут объяснить ход решения.
В нефтехимии ИИ может взять на себя треть работы исследователей
Влияние нейросетей распространяется и на научные специальности. По оценке директора научно-образовательного центра «Газпром нефть — ИТМО» Елены Кривошапкиной, искусственный интеллект уже способен выполнять не менее трети задач специалистов в лабораториях крупных R&D-центров нефтехимии. Речь идёт прежде всего о рутинных операциях.
Внедрение ИИ в химические исследования осложняется нехваткой качественных данных для обучения нейросетей. Однако применение технологий машинного обучения в сочетании с молекулярным моделированием уже позволяет ускорять разработку новых продуктов — например, консорциум вузов «Идел-Полихим» с их помощью сократил срок создания реагента для нефтедобычи с 24 до 6 месяцев.
По словам ректора Корпоративного университета «Газпром нефти» Ильи Дементьева, цифровой нефтяной компании нужны сотрудники, умеющие работать с данными и нейросетями. Сейчас с помощью ИИ и цифровых двойников компания добывает 60% нефти и газа.
Кроме того, цифровые модели помогают инженерам анализировать производственные данные. Благодаря одной из них компания обнаружила крупнейшее за 30 лет месторождение нефти на Ямале, а подземные виртуальные карты позволили повысить точность бурения до 98% — рекордного показателя для отрасли.