Классическая модель образования ставится под сомнение: за два года бакалавриата инструменты устаревают, а выпустившиеся джуны могут быть вытеснены ИИ-агентами. Это уже актуально для России: к концу года почти половина кода в Сбере должна быть создана не стажёрами или джунами, а искусственным интеллектом, и это KPI для руководителей. Для достижения цели в компании переобучают своих айтишников в ИИ-инженеров.
Парадокс современного рынка труда в том, что джуны оказались под угрозой замещения ИИ-агентами, но одновременно формируется новая иерархия специалистов, которые на разном уровне умеют пользоваться ИИ-инструментами. Теперь они становятся базовым требованием для всех технологических ролей. При этом университеты пытаются угнаться за требованиями компаний, но пока не могут: слишком быстро устаревают программы. В качестве решения предлагается делать динамический учебный план, который подстраивается под потребности бизнеса и рынка труда.
В надежде решить проблему кадров Минцифры запустило проект подготовки ИИ-специалистов — ТОП-ИИ — в рамках которого сформированы 82 образовательных программы в области искусственного интеллекта в разных вузах России. Проект реализуется совместно с ИТ- и отраслевыми компаниями (Ростелеком, Яндекс, Сбер, ВК, Авито и так далее), а на его финансирование выделили 14,6 миллиардов рублей.
Вузы, раз не могут победить ИИ, пытаются его возглавить. Например, ректор Томского Государственного Университета рассказывал о внедрении ИИ-оценщика для автоматизации проверки письменных работ студентов и других инструментов (например, цифрового репетитора). МИФИ делает акцент на фундаментальную подготовку и понимание принципов работы алгоритмов.
Вывод примерно такой: если раньше университеты учили «профессии», то теперь они должны учить «учиться в темпе технологий». ИИ сделает бессмысленным старый карьерный трек, но создаст новый.