Обеспечение потребности сферы искусственного интеллекта кадрами с высшим образованием
Автор: Аверьянов А.О., Степусь И.С., Гуртов В.А.
Журнал: Университетское управление: практика и анализ @umj-ru
Рубрика: Университет и рынок труда
Статья в выпуске: 4 т.26, 2022 года.
Бесплатный доступ
Развитие сферы искусственного интеллекта (ИИ) и внедрение ИИ-технологий в различных отраслях российской экономики является одной из приоритетных задач. Любое развитие связано с ресурсами; в случае с экономикой, основанной на знаниях, таким ресурсом выступают высококвалифицированные кадры. В статье исследуются источники обеспечения кадровой потребности сферы искусственного интеллекта, основными из которых являются выпуск системы высшего образования по профильным образовательным программам в сфере ИИ, самообразование работников с высшим образованием, профессиональная переподготовка. Методологической основой исследования стал балансовый метод, реализованный на опросных и статистических данных. Определено, что потребность сферы искусственного интеллекта в кадрах с высшим образованием за счет выпускников вузов на краткосрочном горизонте планирования обеспечивается на уровне 35%, что ниже среднего по российской экономике. Суммарный вклад всех рассмотренных источников позволит обеспечить только 70% потребности сферы ИИ в кадрах с высшим образованием. Качественный анализ обеспечения потребности позволил выделить дефицитные группы образовательных специальностей, а также сформировать перечень вузов-лидеров по подготовке кадров с компетенциями в сфере ИИ. Научная новизна исследования заключается в том, что количественный и качественный анализ источников покрытия кадровой потребности для российской сферы ИИ проведен впервые. Практическая значимость работы отражается в конкретизации объемов подготовки кадров в сфере ИИ, определении обеспеченности кадровой потребности по отдельным группам специальностей/направлений подготовки, а также выявлении центров подготовки таких кадров. Эта информация служит ориентиром при формировании системных управленческих решений о корректировке контрольных цифр приема и разработке образовательных программ и профессиональных стандартов в сфере ИИ. Статья будет полезна руководителям и сотрудникам профильных ведомств, принимающих участие в развитии сферы ИИ, а также представителям научно-образовательного сообщества из этой профессиональной области.
Обеспечение кадровой потребности, подготовка кадров, высшее образование, профессиональное образование, искусственный интеллект, цифровая экономика
Короткий адрес: https://sciup.org/142237498
IDR: 142237498 | DOI: 10.15826/umpa.2022.04.028
Список литературы Обеспечение потребности сферы искусственного интеллекта кадрами с высшим образованием
- Индекс готовности приоритетных отраслей экономики Российской Федерации к внедрению искусственного интеллекта: аналитический отчет. Москва: Аналитический центр при Правительстве Российской Федерации; МГУ имени М. В. Ломоносова, 2021. 159 с.
- Федотов А. В., Беляков С. А., Клячко Т. Л., Полушкина Е. А. Кадровое обеспечение приоритетных направлений социально-экономического развития: состояние и проблемы // Университетсткое управление: практика и анализ. 2017. № 21(3). С. 27-37. https://doi.org/10.15826/umpa.2017.03.035
- Гуртов В. А., Питухин Е. А. Прогнозирование потребностей экономики в квалифицированных кадрах: обзор подходов и практик применения // Университетское управление: практика и анализ. 2017. Т. 21, № 4 (110). С. 130-161. https://doi.org/https://doi.org/10.15826/umpa.2017.04.05
- 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. https://doi.org/10.15826/umpa.2021.02.012.
- Виниченко В. А. Диспропорции спроса и предложения в системе воспроизводства кадров для транспортной отрасли // Университетское управление: практика и анализ. 2022. Т. 26, № 3. С. 83-99. https://doi.org/10.15826/umpa.2022.03.023.
- Сигова С. В., Степусь И. С. Кадровое обеспечение приоритетов развития Арктической зоны России - вклад системы высшего образования // Университетское управление: практика и анализ. 2015. № 5 (99). С. 19-29.
- Будзинская О. В., Мартынов В. Г., Шейнбаум В. С. Кадровое обеспечение топливно-энергетического комплекса как объект проектирования // Управление устойчивым развитием. 2020. № 5 (30). С. 76-84.
- Пополитова С. В., Ушмодина Л. И., Карплюк Ю. А. Кластерный подход при обеспечении потребности в кадрах российских предприятий оборонно-промышленного комплекса с учетом ситуации на региональных рынках труда // Вестник МГТУ «Станкин». 2017. № 1(40). С. 122-126.
- ИТ-кадры для цифровой экономики в России. Москва: Ассоциация предприятий компьютерных и информационных технологий, 2020. 19 с.
- Амиров Р. А., Егоров Е. В. Цифровая экономика и актуальные задачи ее кадрового обеспечения в России // Управленческое консультирование. 2018. № 9 (117). С. 42-50. https://doi.org/10.22394/1726-1139-2018-9-42-50.
- Окунькова Е. А. Стратегический форсайтинг кадровых потребностей инновационного развития социальноэкономических систем // Управление. 2019. № 1. С. ¬114-120. https://doi.org/10.26425/2309-3633-2019-1-114-120
- Трофимова И. Н. Подготовка кадров для цифровой экономики: текущие проблемы и целевые ориентиры // Социодинамика. 2020. № 10. С. 1-10. https://doi.org/10.25136/2409-7144.2020.10.33619.
- Гайнанов Д. А., Климентьева А. Ю. Приоритеты кадрового обеспечения цифровой экономики // Креативная экономика. 2018. Т. 12. № 12. С. 1963-1976.
- Аверьянов А. О., Степусь И. С., Гуртов В. А. Прогноз кадровой потребности для сферы искусственного интеллекта в России // Проблемы прогнозирования. 2023. № 1 (196). С. 113-133.
- Источники новых индустрий. Искусственный интеллект в промышленности: экспертно-аналитический доклад. Санкт-Петербург: [б. и.], 2022. 44 с.
- Academic Offer of Advanced Digital Skills in 2019-20. International Comparison: Focus on Artificial Intelligence, High Performance Computing, Cybersecurity and Data Science. Luxembourg: Publications Office of the European Union, 2020, 76 p. (In Eng). https://doi.org/10.2760/225355.
- Artificial Intelligence Index Report 2022. Stanford University Human-Centered Artificial Intelligence, 2022, 229 p. (In Eng).
- Zweben S., Bizot B. Growth Continues but New Student Enrollment Shows Declines. Survey Bachelor’s and Doctoral Degree Production, Taulbee, 2020, 67 p. (In Eng).
- Клюкин Б. Н. Кушлин В. И., Яковец Ю. В. Балансовые методы и макромоделирование в долгосрочном прогнозировании // Прогнозирование, стратегическое планирование и национальное программирование: учебник. Москва: Экономика, 2011. С. 151-188.
- 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. https://doi.org/10.31992/0869-3617-2022-31-7-9-24.
