Обеспечение потребности сферы искусственного интеллекта кадрами с высшим образованием

ISSN 1999-6640 (print)                                                                                          

Одним из приоритетных направлений социально-экономического развития для России является сфера искусственного интеллекта, которая выступает в качестве ключевой технологии для обеспечения устойчивого экономического роста и перехода к новой цифровой экономике. В горизонте текущего десятилетия планируется обеспечить массовое внедрение искусственного интеллекта, которое должно охватить все отрасли экономики, социальной сферы и систему государственного управ-ления1. Выполнение этих планов требует не только значительных финансовых ресурсов, но и решения вопроса дефицита специалистов в сфере высоких технологий. По данным аналитического отчета «Индекс готовности приоритетных отраслей экономики Российской Федерации к внедрению искусственного интеллекта», для преодоления кадрового дефицита необходимо увеличение количества ИИ-специалистов на рынке труда как минимум на 50 % [1]. Речь здесь идет не только об исследователях и разработчиках, создающих высокоинтеллектуальный конечный продукт, но и о компетентных специалистах ключевых отраслей экономики и социальной сферы, которые используют результаты работы ИИ в своей деятельности. Подготовку таких специалистов осуществляют университеты, играющие ведущую роль в обеспечении приоритетных направлений социально-экономического развития высококвалифицированными кадрами [2].

Решение задач кадрового обеспечения любой социально-экономической системы предполагает проведение исследований по двум направлением.

Первое из них касается разработки прогноза кадровой потребности и позволяет получить ответ на вопрос, сколько ежегодно требуется кадров в дополнение к уже имеющемуся числу работников, чтобы обеспечить планируемые темпы развития [3]. Второе направление связано с определением источников обеспечения этой потребности. Оно является важным с точки зрения планирования развития системы подготовки кадров, принятия управленческих решений о том, сколько специалистов готовить и по каким образовательным программам, необходимы ли дополнительные источники кадрового обеспечения.

Обзор литературы

Вопросы потребности экономики в кадрах и ее обеспечения за счет подготовки специалистов в российских университетах уже неоднократно освещались на страницах научной периодики. Т. Н. Блинова, А. В. Федотов, А. А. Коваленко оценили, насколько подготовка кадров с высшим образованием по группам специальностей соответствует структуре занятости экономики по видам экономической деятельности для России в целом и ее регионов [4]. В статье В. А. Виниченко затронут отраслевой аспект – проведен анализ потребностей транспортной отрасли и дана оценка возможностей системы подготовки кадров для работы на транспорте [5]. С. В. Сигова, И. С. Степусь рассмотрели вопрос потребности в кадрах и возможностей обеспечения этой потребности за счет системы высшего образования в отношении приоритетных геостратегических регионов Арктической зоны России [6].

Ряд исследователей рассматривали вопросы кадрового обеспечения отдельных отраслей или секторов экономики. В работе О. В. Будзинской, В. Г. Мартынова и В. С. Шейнбаума рассмотрены вопросы кадрового обеспечения топливноэнергетического комплекса [7]. Обеспечение потребности в кадрах российских предприятий оборонно-промышленного комплекса исследовано в работе С. В. Пополитовой, Л. И. Ушмодиной и Ю. А. Карплюк [8].

Решение этих задач применительно к сфере искусственного интеллекта стало новым вызовом для российской науки и практики управления. В настоящее время большинство исследований направлены на более широкую область информационно-коммуникационных технологий или цифровой экономики без выделения сферы искусственного интеллекта. Ассоциация предприятий компьютерных и информационных технологий дала оценку численности ИТ-кадров для цифровой экономики в России и сформировала прогноз потребности в высококвалифицированных ИТ-специалистах, которая к 2024 году достигнет значения на уровне 300 тысяч человек в год [9]. В статье Р. А. Амирова и Е. В. Егорова приводится межстрановое сравнение доли ИКТ-специалистов, занятых в экономике, и сделан вывод о необходимости наращивания объемов подготовки специалистов для цифровой экономики России [10]. Аналогичный вывод сделан в исследовании [11], где авторы в качестве одной из причин отставания российского сектора ИКТ от ведущих стран мира называют недостаточное ресурсное обеспечение цифровой экономики, в том числе высококвалифицированными кадровыми ресурсами. И. Н. Трофимова акцентирует внимание на важности дифференцированного подхода к определению потребностей в численности и уровне подготовки цифровых кадров в разрезе отдельных отраслей, регионов и перспектив развития самих цифровых технологий [12]. В работе Д. А. Гайнанова и Ю. А. Климентьевой определены приоритеты кадрового обеспечения цифровой экономики [13].

Авторами работы [14] были сформированы количественные показатели потребности в кадрах с высшим образованием для сферы искусственного интеллекта в России. Значение ежегодной дополнительной кадровой потребности в сфере ИИ на 2023 год составило 39,3 тыс. человек. Авторами также была проведена детализация этих показателей по укрупненным группам специальностей и направлений подготовки.

Проработка источников и объемов кадрового обеспечения сферы искусственного интеллекта в России в настоящее время носит фрагментарный характер. Отдельные вопросы подготовки для сферы ИИ в университетах России затронуты в ряде аналитических сборников. В альманахе «Искусственный интеллект. Индекс 2021 года»2 отмечается, что только 3,7 тысяч выпускников в 2021 г. обладают нужными навыками в области машинного и глубокого обучения. Альянсом компаний в сфере ИИ на основе анализа 600 образовательных программ, реализуемых в 86 российских вузах, сформирована тепловая карта учебных заведений3, выделены группы вузов-лидеров, которые могут решать задачи подготовки квалифицированных кадров в сфере искусственного интеллекта. В экспертно-аналитическом докладе «Искусственный интеллект в промышленности» представлен ТОП-10 университетов России, ведущих подготовку по образовательным программам в сфере ИИ [15].

Анализ зарубежных источников показывает более глубокую информационно-аналитическую базу исследований, посвященных кадровому обеспечению сферы ИИ. В отчете «Academic Offer of Advanced Digital Skills in 2019–20. International Comparison» [16] представлен подробный анализ рынка образовательных услуг для передовых цифровых навыков в области искусственного интеллекта в 27 странах Европейского Союза. Один из разделов авторитетного аналитического сборника «AI Index Report», издаваемого Стэндфордским университетом, посвящен подготовке кадров в области ИИ и содержит сведения о приеме и выпуске студентов, а также о трудоустройстве выпускников [17, 18].

Таким образом, научная проблема состоит в следующем: несмотря на то, что сфера искусственного интеллекта является одной из стратегических векторов социально-экономического развития общества, в публикациях отсутствуют научно обоснованные данные об объемах и источниках обеспечения кадровой потребности российской сферы ИИ.

Целью исследования является определение источников для обеспечения кадровой потребности сферы ИИ и их количественных характеристик. Для достижения указанной цели решаются следующие задачи:

• 1.    Формирование показателей объемов выпуска по основным профессиональным образовательным программам высшего образования (ОПОП ВО) в сфере искусственного интеллекта в российских университетах, реализующих эти программы.

• 2.    Анализ резюме соискателей с высшим образованием по профессиям ИИ и определение объемов специалистов, которые приобрели профессиональные компетенции в сфере ИИ путем «самообразования».

• 3.    Анализ программ дополнительного профессионального образования в сфере цифровой экономики и определение объема выпускников, повысивших квалификацию со специализацией в сфере искусственного интеллекта, по этим программам.

• 4.    Формирование балансовой таблицы «потребность – источники обеспечения потребности» и выявление проблемных зон в кадровом обеспечении сферы ИИ.

При решении поставленных задач объектом исследования является сфера искусственного интеллекта, предметом – источники обеспечения кадровой потребности сферы ИИ.

В рамках исследования проверяется гипотеза о том, что потребность сферы искусственного интеллекта в кадрах с высшим образованием на краткосрочном горизонте планирования обеспечивается на уровне ниже среднероссийского по экономике.

Методология и методы исследования

Методологической основой исследования является балансовый метод, который применяется в экономическом анализе для сопоставления взаимосвязанных показателей с целью увеличения эффективности производства [19]. При проведении исследования использовались экономико-статистические методы, методы статистического анализа, методы опроса целевых групп.

Целевой группой для выявления организаций высшего образования, которые реализуют образовательные программы в сфере ИИ, выступили российские вузы. По результатам опроса был сформирован перечень из 208 российских университетов, в которых, по их самооценке, реализуются или планируются к реализации ОПОП в сфере ИИ в срок до 2024 года. По информации, полученной от этих вузов, были сформированы текущие и плановые показатели приема на обучение по программам в сфере ИИ [20]. Далее в эти 208 университетов был направлен запрос о количестве выпускников, завершивших обучение по программам высшего образования в сфере искусственного интеллекта в 2021 и 2022 годах, и плановые цифры выпуска на 2023 и 2024 годы. Содержательный ответ с количественными показателями был получен от 138 вузов, в число которых вошли:

• –    5 университетов из числа победителей конкурса по созданию исследовательских центров, посвященных искусственному интеллекту;

• –    15 университетов из числа победителей грантового конкурса Минобрнауки России на разработку программ бакалавриата и программ магистратуры по профилю «Искусственный интеллект»;

• –    51 вуз-партнер победителей грантового конкурса Минобрнауки России на разработку программ бакалавриата и программ магистратуры по профилю «Искусственный интеллект».

Для оценки потенциального объема обеспечения кадровой потребности в сфере ИИ за счет самообразования были проанализированы резюме соискателей работы по ИКТ-профессиям, которые можно было бы отнести к сфере искусственного интеллекта. Под самообразованием понимается дополнительное прохождение курсов и повышение квалификации соискателем при наличии у него высшего образования. В качестве источника информации использовался ведущий российский интернет-портал по поиску работы «HH.ru». Для сбора данных использовался интерфейс HeadHunter API4, в котором на основе ключевых слов формировался запрос к поисковой системе портала, затем в автоматизированном формате собирались основные сведения о найденных резюме, после чего производилась очистка и обработка данных. В результате исследования было отобрано 4967 резюме соискателей с высшим образованием по профессиям в сфере искусственного интеллекта.

Для определения объема выпускников по программам дополнительного профессионального образования в сфере цифровой экономики, повысивших квалификацию со специализацией в сфере искусственного интеллекта, использовался ресурс «Университет 2035» – ключевой центр по переподготовке кадров для цифровой экономики. Источниковой базой послужила информация о количестве граждан, прошедших обучение по дополнительным профессиональным образовательным программам, в которых приобретаются компетенции для работы в сфере ИИ.

Результаты исследования

Объемы выпуска по основным профессиональным образовательным программам высшего образования (ОПОП ВО) в сфере искусственного интеллекта

Основным источником обеспечения кадровой потребности экономики традиционно является система профессионального образования, и сфера искусственного интеллекта не является исключением. Для формирования объемов выпусков был проведен двухэтапный опрос вузов, реализующих образовательные программы в сфере ИИ.

На рис. 1 приведены интегральные цифры фактического и планового выпуска по образовательным программам в сфере ИИ по уровням высшего образования.

Динамика подготовки выпускников по программам в сфере ИИ показывает более чем двукратный рост выпуска за четыре года – 8,9 тыс. в 2021 году, 10,1 тыс. в 2022 году, 13,9 тыс. в 2023 году и 20,1 в 2024 году. Цифры на 2023 и 2024 годы являются плановыми и сформированы вузами самостоятельно на основе текущей численности студентов.

В объеме выпуска бакалавров с 2021 по 2024 годы наблюдается рост числа подготовленных специалистов в сфере ИИ: 2021 г. - выпуск 4,7 тыс. человек, 2022 г.- 5,6 тыс. человек, 2023 г. - 7,5 тыс. человек, 2024 г.- 9,3 тыс. человек. Выпуск специалистов в указанный период меняется незначительно: в 2021 г.- 0,27 тыс. человек, в 2022 г.0,28 тыс. человек, в 2023 г.- 0,40 тыс. человек и в 2024 г. - 0,41 тыс. человек. Схожая с бакалаврами динамика наблюдается среди магистров: выпуск в 2021 г. - 3,9 тыс. человек, в 2022 г. - 4,2 тыс. человек, в 2023 г.- 6,1 тыс. человек и в 2024 г.- 10,4 тыс.

человек. Резкий рост числа выпускаемых магистров в 2024 году связан с тем, что в рамках конкурса Минобрнауки России на предоставление грантов на разработку ОПОП в сфере ИИ вузами был сделан акцент на разработку магистерских программ.

Анализ показал, что подготовка кадров в сфере ИИ реализуется вузами в рамках 727 образовательных программ из 82 различных направлений подготовки/специальностей по 23 УГСН. Выпуск по этим ОПОП в сфере ИИ в 2023 году составит 13,9 тыс. человек, что соответствует 35,4 % от совокупной кадровой потребности в сфере ИИ на 2023 год. Показатель покрытия потребности в 35,4 % позволяет подтвердить выдвинутую гипотезу о том, что потребность сферы искусственного интеллекта в кадрах с высшим образованием за счет выпускников вузов обеспечивается на уровне ниже среднего по российской экономике, так как общероссийские значения для всей экономики находятся на уровне 50 % [3]. В табл. 1 представлены агрегированные по УГСН показатели объема выпуска по ОПОП в сфере ИИ в 2023 и 2024 годах.

Максимальный выпуск специалистов для сферы ИИ в 2023 году будет приходиться на УГСН «09.00.00 – Информатика и вычислительная техника»: 6,7 тыс. человек, что составляет половину от совокупного выпуска. Среди отдельных НПС по объему выпуска лидирует «09.03.01 – Информатика и вычислительная техника»: выпуск

Факт                    План

0 Бакалавриат В Магистратура □ Специалитет

Рис. 1. Выпуск системы высшего образования по программам в сфере ИИ, все формы обучения, 2021–2024 гг.

Fig. 1. Higher education institutions graduation in the sphere of artificial intelligence (by all forms of education, 2021–2024)

Источник: составлено авторами по данным опроса вузов

Таблица 1

Детализация выпуска специалистов в сфере ИИ с ВО в 2023 и 2024 году по УГСН

Higher-educated specialists in the sphere of artificial intelligence as differentiated by specialty groups (2023 and 2024)

Table 1

УГСН 2023 2024 Всего Бюджет Всего Бюджет 01.00.00 – Математика и механика 3172 2295 4152 2993 02.00.00 – Компьютерные и информационные науки 975 875 1315 1178 03.00.00 – Физика и астрономия 455 426 470 451 09.00.00 – Информатика и вычислительная техника 6716 5107 10414 8062 10.00.00 – Информационная безопасность 664 503 920 692 11.00.00 – Электроника, радиотехника и системы связи 141 136 265 238 12.00.00 – Фотоника, приборостроение, оптические и биотехнические системы и технологии 160 150 213 205 13.00.00 – Электро- и теплоэнергетика 68 66 157 152 14.00.00 – Ядерная энергетика и технологии 40 40 40 40 15.00.00 – Машиностроение 440 372 587 502 23.00.00 – Техника и технологии наземного транспорта 35 16 37 13 27.00.00 – Управление в технических системах 381 318 632 562 30.00.00 – Фундаментальная медицина 0 0 0 0 35.00.00 – Сельское, лесное и рыбное хозяйство 0 0 5 5 38.00.00 – Экономика и управление 361 130 434 182 44.00.00 – Образование и педагогические науки 82 79 143 114 45.00.00 – Языкознание и литературоведение 57 39 80 64 Другие УГСН 167 109 788 538 Общий итог 13914 10661 20652 15991 бакалавров – 2,7 тыс. человек. Еще 20 % от выпуска приходится на УГСН «01.00.00 – Математика и механика», в этой группе наибольший объем выпуска приходится на НПС «01.04.02 – Прикладная математика и информатика»: 1,3 тыс. человек.

Необходимо особо отметить, что выявлен ряд отраслевых УГСН, по которым существует потребность в подготовке кадров, но выпуск не осуществляется, либо осуществляется в очень низком объеме. К таким отраслям относятся медицина, сельское хозяйство, транспорт и ядерная энергетика.

Из 136 российских вузов, ведущих подготовку по ОПОП в сфере ИИ, 110 показали выпуск специалистов в 2023 году. Средний объем выпуска среди вузов с учетом максимальных и минимальных величин составляет 124 человека, медианное значение – 55 человек, что говорит о большой разнице в объемах подготовки среди опрошенных вузов. Так, например, на первые 12 вузов по объему выпуска суммарно приходится 50 % от выпуска в 2023 году – 7 тыс. человек. На рис. 2 приведен перечень ТОП-12 вузов по объему выпуска специалистов в сфере ИИ в 2023 году.

Большинство ОПОП в ТОП-12 вузов имеют техническую направленность, а среди УГСН, по которым реализуются ОПОП, лидируют «09.00.00 – Информатика и вычислительная техника» (2,9 тыс. человек) и «01.00.00 – Математика и механика» (2,2 тыс. человек). Разнообразие НПС, в рамках которых осуществляется реализация ОПОП ИИ, изменяется от вуза к вузу. Так, в ВШЭ две НПС, в НГТУ – двадцать две, а в МФТИ – шесть. Среди особенностей выпуска можно отметить преобладание объема выпусков по магистерским программам в ВШЭ, МФТИ и МЭИ. Два из них – МФТИ

Высшая школа экономики

Новосибирский государственный технический университет

Московский физико-технический институт

(национальный исследовательский университет) Московский государственный университет имени М.В.Ломоносова

Московский государственный технический университет имени Н.Э. Баумана

Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого

Национальный исследовательский университет МЭИ

Санкт-Петербургский государственный университет телекоммуникаций им.проф.М.А.Бонч-Бруевича

Казанский (Приволжский) федеральный университет

Пензенский государственный технологический университет

МИРЭА - Российский технологический университет

Самарский национальный исследовательский университет имени академика С.П. Королева

■■W   ' ' - I

0   100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000

Объем выпуска, человек

• □ Бакалавриат □ Магистратура □ Специалитет

  Рис. 2. Перечень ТОП-12 вузов по выпуску специалистов в сфере ИИ в 2023 году Fig. 2. Top 12 universities by specialists’ graduation in the sphere of artificial intelligence (2023) Источник: составлено авторами по данным опроса вузов

и ВШЭ5 - носят статус Центров по развитию ИИ в России, что накладывает на них дополнительные обязательства по увеличению объемов подготовки кадров в сфере ИИ.

Определение объемов специалистов, которые приобрели профессиональные компетенции в сфере ИИ путем самообразования

К числу дополнительных источников для покрытия кадровой потребности относятся выпускники системы высшего образования, которые самостоятельно занимались формированием компетенций, необходимых для работы по профессиям в сфере ИИ, путем самообразования. Количественные показатели для этого источника покрытия были сформированы на основе анализа резюме соискателей работы в сфере ИИ. Для качественной оценки эти показатели были детализированы в двух разрезах – образовательном и профессиональном.

В рамках образовательного разреза были выявлены уровни образования, образовательные специальности и вузы, где соискатель получил базовое высшее образование. Доля бакалавров в выборочной совокупности составила 40 %; 4,5 % были выпускниками программ специалитета; доля магистров также составила 40 %; еще 3 % – выпускники аспирантуры; 11 % соискателей работы имеют ученую степень кандидата или доктора наук.

Анализ образовательных специальностей соискателей работы в сфере ИИ показал, что почти треть из них имеют базовое экономическое или управленческое образование. Следующие по объему числа соискателей –УГСН «01.00.00 – Математика и механика» и «09.00.00 – Информатика и вычислительная техника», их доля составляет 17 % и 11 % соответственно. В Таблице 2 представлена детализация распределения числа соискателей работы в сфере ИИ по УГСН.

Анализ резюме соискателей позволил определить университеты, в которых они получали базовое высшее образование. Детализированные информация приведена на рис. 3, данные структурированы по уровням высшего образования, число вузов ограничено первыми двенадцатью по количеству резюме. В центре рисунка отражены вузы,

Таблица 2

Распределение резюме соискателей в сфере ИИ по УГСН

Table 2

Specialty groups distribution according to applicants’ CVs in the sphere of artificial intelligence

УГСН Количество соискателей % 38.00.00 – Экономика и управление 1541 31,0 % 01.00.00 – Математика и механика 875 17,6 % 09.00.00 – Информатика и вычислительная техника 584 11,8 % 03.00.00 – Физика и астрономия 268 5,4 % 15.00.00 – Машиностроение 242 4,9 % 45.00.00 – Языкознание и литературоведение 154 3,1 % 10.00.00 – Информационная безопасность 118 2,4 % 27.00.00 – Управление в технических системах 96 1,9 % 02.00.00 – Компьютерные и информационные науки 86 1,7 % 11.00.00 – Электроника, радиотехника и системы связи 68 1,4 % 37.00.00 – Психологические науки 60 1,2 % 12.00.00 – Фотоника, приборостроение, оптические и биотехнические системы и технологии 54 1,1 % 13.00.00 – Электро- и теплоэнергетика 28 0,6 % 14.00.00 – Ядерная энергетика и технологии 14 0,3 % 22.00.00 – Технологии материалов 10 0,2 % 23.00.00 – Техника и технологии наземного транспорта 10 0,2 % Другие УГСН 758 15,3 % Всего: 4967 100,0 % которые отмечены соискателями как место получения ученой степени; во втором круге перечислены вузы, которые были указаны в резюме магистров и специалистов; внешний круг составляют вузы, в которых соискатели получили бакалаврское образование. Числами в кружках обозначено количество резюме соискателей в каждом университете.

Среди вузов, которые соискатели работы в сфере ИИ с ученой степенью указали как место под-готовки\защиты диссертации, лидируют МГУ им. М. В. Ломоносова, НИУ ВШЭ, РАНХиГС при Президенте РФ и МФТИ. Эти же лидеры – МГУ им. М. В. Ломоносова, НИУ ВШЭ – среди университетов, которые окончили соискатели из числа бакалавров, магистров и специалистов. Лидерство классических университетов показывает, что канал обеспечения кадровой потребности их выпускников из числа прошедших самообразование является значимым.

В рамках профессионального разреза были выделены профессиональные роли соискателей работы в сфере ИИ, а также определены группировки профессий на основе самоидентификации соискателей.

В рамках анализа резюме соискателей работы по профессиям в сфере ИИ были выделены три основных профессиональных роли – исследователи, разработчики и прикладники (по аналогии со специализированными техническими ролями при разработке продуктов искусственного интеллекта) 6 .

Исследователи – их объем составил 2,8 % – занимаются развитием сферы ИИ в целом, их вклад связан с созданием новых знаний в отрасли, их основной квалификационной характеристикой является наличие ученой степени. Профессиональная деятельность разработчиков – объем таких резюме составляет 31,1 % – напрямую связана с разработкой продукта в сфере ИИ: от создания математических моделей до написания программ и их

• ⁶ Глобальный отчет о талантах в области искусственного интеллекта-2020. URL: https://jfgagne.ai/global-ai-talent-report-2020/#anchor-10 (дата обращения: 20.12.2022).

  

  ■ БАКАЛАВРЫ      МАГИСТРЫ И СПЕЦИАЛИСТЫ

  
  

ИССЛЕДОВАТЕЛИ ИИ (доктора, кандидаты и аспиранты)

Рис. 3. ТОП-12 университетов по базовому образованию соискателей работы в сфере ИИ на основе резюме

Fig. 3. Top 12 universities by job seekers’ basic education in the sphere of artificial intelligence (according to CVs) Источник: составлено авторами на основе анализа резюме практического внедрения. Прикладники – общий объем этой категории работников среди резюме составляет 66,1 %, и она является самой многочисленной – напрямую не учувствуют в разработке продукта, но используют его на практике. Условно прикладников можно разделить на две подгруппы – одни занимаются менеджментом и продвижением продукта, а другие обладают компетенциями в сфере применения продуктов ИИ в своей профессиональной деятельности.

Все 4967 резюме были разделены на 7 групп-профессий по аналогии с базовой моделью компетенций Альянса в сфере ИИ7. В группу Data Science попало 934 резюме, аналитиков – 538 резюме, инженеров – 449 резюме, разработчиков – 623 резюме, руководителей и менеджеров проектов – 1731 резюме, архитекторов – 61 резюме и в группу «прочие» – 381 резюме, куда вошли профессии, лишь косвенно связанные со сферой ИИ. Отнесение резюме соискателей к той или иной группе проходило на основе заголовка резюме вкупе со специализацией, которую выбрал сам соискатель. Примерами связи «заголовок резюме – специализация» являются пары «Data scientist, Deep Learning Research Engineer» – «Научный специалист, исследователь, лаборант», а также «Руководитель AI-проектов (ML/NLP/CV)» – «Руководитель группы разработки», где на первом месте – заголовок резюме, а на втором – одна из его специализаций.

В Таблице 3 в качестве примера приведены четыре группы профессий в сфере ИИ, по каждой из которых отобраны 5 заголовков резюме, указанные соискателями на основе самоидентификации, которые встречаются чаще всего. В заголовках резюме встречается как англоязычное, так и русскоязычное написание наименований профессий.

Анализ позиций, на которые претендуют соискатели, показал, что прошедшие самообразование специалисты в сфере ИИ чаще претендуют на менеджерские и руководящие позиции, что соотносится с доминирующей областью базового образования соискателей ( УГСН 38.00.00 – Экономика и управление ). Данная тенденция должна позитивно сказываться на рынке труда в этой сфере, поскольку система высшего профессионального образования в большей степени нацелена на подготовку технических специалистов в сфере ИИ, а подготовка по менеджерским позициям представлена в меньших объемах.

Качественный анализ резюме показал, что в процессе поиска работы находятся не только выпускники последних лет, но и специалисты с опытом работы, нацеленные на позиции, требующие более высокой квалификации. Это отражается в заголовках резюме, содержащих характеристику уровня должности ( Middle/Senior ).

Сравнение резюме по группам профессий с наименованиями образовательных программ, которые реализуются вузами, подтверждает выявленную тенденцию. Из 647 наименований образовательных программ ВО лишь 18 относятся к применению ИИ в различных сферах деятельности, 11 программ – к управлению процессом создания ИИ-продуктов. В то же время более 100 образовательных программ ориентированы на подготовку разработчиков, 93 связаны с аналитикой данных и областью Data Science, 24 программы направлены на инженерную подготовку.

Таким образом, учет 4967 соискателей работы с высшим образованием по профессиям в сфере ИИ позволяет обеспечить еще 12,6 % от объема кадровой потребности в сфере ИИ.

Определение объемов выпускников по программам дополнительного профессионального образования, повысивших квалификацию со специализацией в сфере искусственного интеллекта

Переподготовка выпускников по программам дополнительного профессионального образования позволяет при наличии у них базового высшего

Таблица 3

Самоидентификация профессий соискателей работы в сфере ИИ на основе заголовков резюме

Table 3

Self-identification of job seekers’ professions in the sphere of artificial intelligence (according to CV titles)

Data Science		Аналитики
Заголовок резюме	Кол-во	Заголовок резюме	Кол-во
Data Scientist	390	Аналитик данных / Data Analyst	103
Junior Data Scientist	60	Аналитик / Analyst	97
Middle / Senior Data Scientist	20	Бизнес-аналитик / Business Analyst	29
Data Scientist / Machine Learning Engineer	14	Системный аналитик	13
Researcher	8	Младший аналитик / Junior Data Analyst	10
Всего по ТОП-5:	492	Всего по ТОП-5:	252

Инженеры Руководители, менеджеры Заголовок резюме Кол-во Заголовок резюме Кол-во Machine Learning Engineer 71 Product manager / Менеджер проектов 66 Инженер-программист / Software engineer 36 Руководитель проектов / IT проектов 70 Data Engineer 22 Project manager 39 Computer Vision Engineer 21 Product owner 27 Deep Learning Engineer 11 Технический директор / CTO 26 Всего по ТОП-5: 161 Всего по ТОП-5: 228 образования пройти специализацию в сфере искусственного интеллекта за короткий период и выйти на рынок труда в сфере ИИ. Основным государственным агрегатором программ переподготовки в сфере цифровой экономики является «Университет 2035» 8. Из перечня всех образовательных программ были выделены те, в которых слушатели получают компетенции для работы по профессиям в сфере ИИ.

В Таблице 4 приведены данные о числе выпускников по образовательным программам в сфере ИИ и по смежным направлениям в 2022 году.

На основе данных Таблицы 4 можно сделать вывод, что в 2022 году прошли переподготовку для работы в сфере ИИ 8,8 тыс. человек, что позволяет

8Университет 20.35 / Цифровые профессии 2022. URL: https:// cat.2035.university/rall/?project_id=48 (дата обращения: 20.12.2022).

обеспечить кадровую потребность в сфере ИИ на 22 %. Следует отметить, что наибольшее число граждан, прошедших переподготовку, получили компетенции в области Data Science и аналитике данных, значительно меньше выпускников завершили обучение по программам, связанным с инжинирингом и программированием с уклоном в ИИ. В дальнейшем для сравнительных количественных показателей подготовки кадров образовательные программы ДПО экспертно были отнесены к профильным УГСН.

Обсуждение результатов и заключение

Результаты, представленные в предыдущих разделах, показали, что основными источниками обеспечения ежегодной дополнительной

Таблица 4

Количество граждан, прошедших обучение по дополнительным образовательным программам в сфере ИИ в рамках «Университета 2035»

Table 4

The number of vocational education program trainees in the sphere of artificial intelligence within the framework of «University 2035»

Образовательная программа Кол-во обучившихся % Специалист по Data Science 3544 40,1 % Аналитик данных 3044 34,4 % Data Engineer 381 4,3 % Анализ больших данных 334 3,8 % Технологии анализа данных 318 3,6 % Автоматизация BIM проектирования 285 3,2 % Введение в Data Science и большие данные 183 2,1 % Программирование и анализ данных на языке Python 143 1,6 % Технологии искусственного интеллекта, визуализации и анализа данных 132 1,5 % Процедурно-ориентированное программирование в прикладных задачах анализа данных в экономике 110 1,2 % Бизнес-аналитик 98 1,1 % Аналитика: искусство управлять данными 87 1,0 % Теория и практика применения BIM-технологий в строительстве 55 0,6 % Архитектор-разработчик DWH 31 0,4 % Анализ данных в Python 27 0,3 % Искусственный интеллект. Алгоритмы машинного обучения на языке Python 27 0,3 % Продвинутый инжиниринг данных 26 0,3 % BIM-технологии в разработке и управлении проектами 18 0,2 % Всего: 8843 100,0 % кадровой потребности (ЕДП) в сфере ИИ являются выпуск системы высшего профессионального образования по образовательным программам в сфере ИИ (35,4 % от совокупной ЕДП), самообразование в сфере ИИ (12 % от совокупной ЕДП), а также переподготовка в рамках образовательных программ ДПО в «Университете 2035» (23 % от совокупной ЕДП). Как уже отмечалось ранее, значение ежегодной дополнительной кадровой потребности в сфере ИИ на 2023 год составило 39,3 тыс. человек, детализация этих показателей по укрупненным группам специальностей и направлениям подготовки, рассчитанная в работе [11], приведена в Таблице 5. Представленные выше источники обеспечивают покрытие потребности в объеме 27,7 тыс. человек, что соответствует

Таблица 5

Балансовая таблица «ежегодная дополнительная кадровая потребность – источники обеспечения кадровой потребности» в сфере ИИ в 2023 году

Balance sheet «annual additional recruitment needs – sources of staffing» in sphere of artificial intelligence for 2023

Table 5

Код УГСН	ЕДП на 2023 г., чел.	Выпуск специалистов в сфере ИИ		Самообразование в сфере ИИ		Переподготовка кадров в «Университет 2035»		Обеспечение ЕДП за счет основных источников
		Выпуск 2023 г., всего, чел	Обеспечение ЕДП, %	Всего, чел.	Обеспечение ЕДП, %	Выпуск, 2023 г., всего	Обеспечение ЕДП, %	Выпуск 2023 г., всего, чел	Обеспечение ЕДП, %
1	2	3	4=3/2	5	6=5/2	7	8=7/2	9=3+5+7	10=9/2
01.00.00	3650	3172	86,9 %	875	24,0 %	2186	59,9 %	6233	170,8 %
02.00.00	2350	975	41,5 %	86	3,7 %	1631	69,4 %	2692	114,6 %
03.00.00	380	455	119,7 %	268	70,5 %	0	0	723	190,3 %
09.00.00	15340	6716	43,8 %	584	3,8 %	4450	29,0 %	11750	76,6 %
10.00.00	1200	664	55,3 %	118	9,8 %	0	0	782	65,2 %
11.00.00	1570	141	9,0 %	68	4,3 %	0	0	209	13,3 %
12.00.00	730	160	21,9 %	54	7,4 %	0	0	214	29,3 %
13.00.00	1820	68	3,7 %	28	1,5 %	0	0	96	5,3 %
14.00.00	400	40	10,0 %	14	3,5 %	0	0	54	13,5 %
15.00.00	3400	440	12,9 %	242	7,1 %	0	0	682	20,1 %
22.00.00	250	0	0	10	4,0 %	0	0	10	4,0 %
23.00.00	820	35	4,3 %	10	1,2 %	0	0	45	5,5 %
27.00.00	1730	381	22,0 %	96	5,5 %	0	0	477	27,6 %
30.00.00	1050	0	0	0	0	0	0	0	0
35.00.00	410	0	0	0	0	0	0	0	0
37.00.00	200	0	0	60	30,0 %	0	0	60	30,0 %
38.00.00	940	361	38,4 %	1541	163,9 %	208	22,1 %	2110	224,5 %
44.00.00	750	82	10,9 %	0	0	0	0	82	10,9 %
45.00.00	290	57	19,7 %	154	53,1 %	0	0	211	72,8 %
Другие УГСН	2020	167	8,3 %	758	37,5 %	368	18,2 %	1293	64,0 %
Общий итог:	39300	13914	35,4 %	4966	12,6 %	8843	22,5 %	27723	70,5 %

• 70,5 % покрытия кадровой потребности в сфере ИИ в 2023 году.

Ниже представлена балансовая таблица обеспечения кадровой потребности по УГСН из различных источников. Полученные значения показывают, что лишь по четырем группам специальностей кадровая потребность обеспечена полностью, и даже существует кадровый запас: «38.00.00 – Экономика и управление», «03.00.00 – Физика и астрономия», «01.00.00 – Математика и механика» и «02.00.00 – Компьютерные и информационные науки». При этом для двух важных для экономики областей образования выпуск специалистов в 2023 году отсутствует, и потребность полностью не удовлетворяется: «30.00.00 – Фундаментальная медицина» и «35.00.00 – Сельское, лесное и рыбное хозяйство». Для трех областей образования («13.00.00 – Электро-и теплоэнергетика», «22.00.00 – Технологии материалов» и «23.00.00 – Техника и технологии наземного транспорта») потребность в специалистах удовлетворяется за счет выпуска специалистов в 2023 году менее чем на 10 %.

Сформированная балансовая таблица «ежегодная дополнительная кадровая потребность – источники обеспечения кадровой потребности» в сфере ИИ в 2023 году позволяет оценить текущее состояние подготовки кадров системой образования. На основе полученных значений в рамках планирования контрольных цифр приема нужно акцентировать внимание на количественных показателях неудовлетворенного спроса по УГСН и увеличивать подготовку/ переподготовку по этим направлениям со специализацией в сфере ИИ. Также необходимо отметить, что для того, чтобы реализовать национальные стратегические задачи в сфере ИИ, важно не только увеличивать объемы подготовки ИИ-специалистов, но и ориентировать образовательные программы вузов на актуальные запросы рынка технологических решений в сфере ИИ, а также отраслей экономики и социальной сферы, где эти решения применяются9.

Представленные данные об объемах выпуска в вузах являются особенно актуальными в свете анонса запуска первого в России рейтинга российских высших учебных заведений, в которых ведется подготовка кадров для сферы ИИ10. Так, среди университетов, реализующих ОПОП в сфере ИИ, по объему выпуска лидируют Высшая школа экономики, Новосибирский государственный технический университет, Московский физико-технический институт. Схожая информация получена на основе анализа резюме: на рынке труда наибольшее число соискателей приходится на Высшую школу экономики, Московский государственный университет имени М. В. Ломоносова, Московский государственный технический университет имени Н. Э. Баумана и Московский физико-технический институт.

Научная новизна представленного исследования заключается в том, что впервые проведен детальный качественный и количественный анализ источников покрытия кадровой потребности для российской сферы ИИ и выявлены проблемные зоны в кадровом обеспечении. Качественный анализ по обеспечению кадровой потребности в сфере ИИ позволяет сделать вывод, что подготовка кадров в больше степени нацелена на ИКТ-специалистов, хотя на рынке труда ИИ требуются и управленческие кадры.

Ограничением представленного исследования является то, что количественные характеристики объемов подготовки специалистов в сфере ИИ были получены на основе самооценки образовательных организаций высшего образования. Планируемая государственная экспертиза ОПОП в сфере ИИ, реализуемых вузами, может изменить представленные количественные оценки как числа реализуемых образовательных программ, так и объемов специалистов, подготовленных по этим программам.