Новостная лента

Краснодар, 22 мая /Юг России/. Многие сегодня всерьёз опасаются, что искусственный интеллект заменит людей в офисах, на заводах и в творческих профессиях. Нейросети пишут тексты, рисуют, программируют и анализируют данные быстрее человека. Но Кубанский государственный университет смотрит на ситуацию с другой стороны: вместо того чтобы бояться, здесь готовят специалистов, которые этими нейросетями будут управлять.

Анна Коваленко, доктор технических наук и руководитель Центра искусственного интеллекта КубГУ

Этот материал — эксклюзивно для «Юга России». Нашим спикером стала Коваленко Анна Владимировна, руководитель Центра искусственного интеллекта, заведующая кафедрой анализа данных и искусственного интеллекта факультета компьютерных технологий и прикладной математики
Кубанского государственного университета, доктор технических наук, доцент. Именно она отвечает за то, как вуз готовит кадры для одной из самых быстрорастущих отраслей.

От курсов «для галочки» к настоящим трекам

Ещё пять лет назад, по словам эксперта, искусственный интеллект в университетах изучали как довесок к математике или программированию. Пару курсов по машинному обучению — и считай, что вуз идёт в ногу со временем. Сегодня картина другая.

«Мой ответ однозначен: да, мы наблюдаем устойчивый и ускоряющийся рост. Но важно понять природу этого роста — он не эволюционный, он структурный, — объясняет Анна Коваленко. — Ещё пять лет назад типичная картина в большинстве российских университетов выглядела так: несколько курсов по машинному обучению, добавленных в хвост классических программ. Это был «косметический ремонт» учебных планов. Сегодня ситуация принципиально иная».

КубГУ стал одним из 22 вузов страны, отобранных для участия в федеральном проекте «Экономика данных и цифровая трансформация государства». Это значит, что подход к обучению здесь пересобрали с нуля.

«Суть новой модели в том, что образовательная программа выстраивается не вокруг дисциплин, а вокруг профессиональных ролей, — продолжает руководитель центра. — Мы готовим не «специалиста по ML вообще», а конкретного Data Analyst, ML Engineer или MLOps-инженера — с чётко описанным профилем компетенций, привязанным к реальным индустриальным задачам».

Что это значит на практике? Проектный компонент появляется уже на первом курсе. Студент не учит математику ради математики — он сразу видит, как она пригодится в работе с нейросетями. Методологии CDIO, SCRUM и CRISP-DM — это не просто термины из учебника, а реальные инструменты, которыми пользуются команды в IT-компаниях.

«Вертикальная интеграция программы — от первокурсника, решающего кейс Сбербанка в рамках «Промпт-инжиниринга», до выпускника, проходящего 4-недельную стажировку с защитой дипломного проекта совместно с индустриальным партнёром — это наш стандарт», — добавляет Анна Коваленко.

Кого на самом деле ищут работодатели

Рынок труда в марте 2026 года, по словам эксперта, испытывает острейший кадровый голод. Но ищут не «учёных», а «инженеров». В топе запросов — MLOps-инженеры и Data Engineers. Это те, кто умеет разворачивать модели, следить за их работой и переобучать, когда это нужно.

«Именно поэтому обе наши программы целенаправленно готовят MLOps как общую для них роль — это не случайность, а осознанный ответ на запрос рынка. Развёртывание, мониторинг, переобучение и сопровождение ИИ-систем в промышленной эксплуатации — здесь дефицит катастрофический», — подчёркивает эксперт.

Второе направление — компьютерное зрение. Особенно в промышленности: контроль качества продукции, дефектоскопия, навигация для роботов. Третье — ИИ-ассистенты и встраивание больших языковых моделей в бизнес-процессы. Этой профессии три года назад не существовало, а сегодня она — часть учебного плана с первого курса.

Что будет через пять лет

По прогнозам Анны Коваленко, в ближайшие годы профессия специалиста по ИИ изменится до неузнаваемости. Учить модели с нуля перестанут — этим займутся платформы и готовые решения. Всё, что останется человеку, — управлять, настраивать и контролировать.

«На горизонте 5 лет я ожидаю следующее смещение фокуса. Центр тяжести переместится от «обучения моделей с нуля» к «управлению ИИ-системами»: тонкая настройка (fine-tuning), дообучение на корпоративных данных, оценка безопасности и надёжности ИИ. Именно этот уровень — УГТ 5–8 — зафиксирован в целевом ориентире нашей программы до 2030 года, — рассказывает эксперт. — Параллельно будет нарастать спрос на специалистов по этике ИИ и управлению рисками — особенно в финансовом секторе и государственном управлении. Наконец, биомедицинское ИИ станет отдельной специализацией: не случайно в нашу программу привлечён Артур Кадурин из Института AIRI, один из ведущих российских учёных в области применения ИИ в разработке лекарственных препаратов».

Получается, что через пять лет разработчик ИИ будет меньше напоминать программиста, который пишет код с нуля, и больше — опытного настройщика и контролёра, который управляет сложной системой.

Связь с индустрией — по вашему запросу

«Позвольте описать то, как это работает у нас — не как декларацию о намерениях, а как живую систему», — говорит Анна Коваленко. Сетевая модель индустриального партнёрства Центра ИИ КубГУ включает четыре базовые организации: якорный партнёр — Краснодарское отделение ПАО «Сбербанк», а также ООО «Портал-Юг», ООО «СвязьРесурс-Кубань» и ООО «АВА ЛАБ». И это только начало: с 2026 года к проекту подключились ещё три компании — ООО «Т1», ООО «КарИкс» и ООО «Магнит тех. Каждый партнёр участвует в программе на нескольких уровнях одновременно».

Первый уровень — проектирование программ. Учебные планы разработаны совместно с представителями IT-индустрии, и это не формальные «пожелания» от бизнеса. «Специалисты компаний участвовали в заседаниях кафедры, подписывали акты передачи кейсов (документально подтверждённых), их отзывы прошли экспертизу Фонда «ЦСР «Северо-Запад», — поясняет эксперт. Второй уровень — преподавание. Арсений Жук из «Атлас Консалтинг» — практикующий руководитель направления ML, внедряющий NLP и CV у промышленных клиентов — ведёт отраслевые модули. Оксана Будкова из Юго-Западного отделения Сбербанка работает со студентами как наставник в области цифровых проектов, а Ренат Вишняков из АО «СКБ МО РФ» читает курс по ИИ в робототехнике.

«Это не гостевые лекции раз в семестр — это систематическое присутствие практиков», — уточняет Коваленко.

Третий уровень — реальные задачи в учебном процессе. Уже в 2025 году первокурсники выполняли курсовые работы на кейсах Сбербанка и «АВА ЛАБ». В рабочих программах дисциплин — таких как «Промпт-инжиниринг в профессиональной деятельности» и «Технологии компьютерного зрения» — прямо прописаны задачи от конкретных компаний. Четвёртый уровень — материально-техническая поддержка. Партнёры обеспечили 91% внебюджетного софинансирования через прямые закупки сверхмощных рабочих станций для ИИ-задач.

«Они вкладывают не просто деньги — они вкладывают в инфраструктуру, которой потом будут пользоваться их же будущие сотрудники», — подчёркивает руководитель центра.

Пятый уровень — карьерный трек. День карьеры 30 октября 2025 года собрал студентов и представителей 11 IT-компаний: Т-Банк, Совкомбанк Технологии, Axenix, Т1 и другие.

«Это не ярмарка вакансий — это начало формирования воронки трудоустройства с первого курса», — объясняет Анна Коваленко.

Успешный пример синергии топ-уровня — привлечение профессора Александра Бухановского (ИТМО, руководитель Центра когнитивных разработок) и Артура Кадурина (AIRI, 8 публикаций класса A*).

«Это означает, что наши студенты в Краснодаре получают образование от людей, определяющих повестку российской ИИ-науки», — резюмирует эксперт.

Проекты студентов КубГУ уже доказывают: ИИ-образование здесь превращается не в теорию, а в рабочие инструменты для бизнеса. Но что ждёт рынок труда через три-пять лет? И с какими вызовами сталкиваются сами университеты, пытаясь угнаться за технологиями, которые меняются быстрее, чем утверждаются учебные планы?

Прогноз потребности в ИИ-специалистах

Рынок ИИ-специалистов в России, по оценкам экспертов, ждёт взрывной рост, и он уже не за горами.

«Если говорить о конкретных цифрах, то по моей оценке совокупный дефицит ИИ-специалистов в России к 2028 году превысит 300 тысяч человек, — прогнозирует Анна Коваленко. — Это не абстрактный прогноз — это следствие одновременного развёртывания программ цифровой трансформации во всех ключевых секторах при хроническом недофинансировании подготовки кадров в предыдущие годы».

Финансовый сектор, по словам эксперта, уже сейчас является крупнейшим работодателем ИИ-специалистов — и Сбербанк как якорный партнёр Центра КубГУ это подтверждает. Но главный драйвер роста в перспективе трёх-пяти лет — здравоохранение.

«Диагностика по медицинским изображениям, предсказательная аналитика в эпидемиологии, ИИ-ассистент врача — это те направления, где спрос будет расти опережающими темпами», — поясняет руководитель центра.

Для Краснодарского края, с его мощным агропромышленным комплексом, особую роль сыграет ИИ в сельском хозяйстве.

«Точное земледелие, прогнозирование урожайности, мониторинг состояния посевов с помощью беспилотников и компьютерного зрения — здесь у нас колоссальный потенциал, который пока реализован лишь на несколько процентов», — добавляет Коваленко.

Однако чтобы закрыть этот растущий дефицит, университетам приходится преодолевать не менее серьёзные внутренние барьеры.

 Внутренние вызовы: кадры, железо, бюрократия

Первый и самый острый вызов — люди.

«Кадровое обеспечение — главный вызов сегодняшнего дня. Хорошего преподавателя ИИ можно охарактеризовать двумя словами: он должен одновременно быть учёным и практиком, — говорит Анна Коваленко. — Таких людей крайне мало. Они востребованы в индустрии с зарплатами, которые университет в принципе не может предложить на ставку штатного сотрудника».

Ответ КубГУ на этот вызов — гибридная модель. Сильный академический костяк, плюс систематическое привлечение действующих практиков на договорной основе. При этом вуз не останавливается на достигнутом: в июле и декабре 2025 года 17 сотрудников отправились на обучение в ИТМО по программам форсайта технологий ИИ.

«Но нужно понимать: это снимок одного года, а ИИ-технологии меняются быстрее, чем любой цикл повышения квалификации», — предупреждает эксперт.

Вторая проблема — вычислительная инфраструктура.

«Обучение нейронных сетей, работа с большими языковыми моделями, задачи компьютерного зрения — всё это требует GPU-кластеров, которые стоят десятки миллионов рублей», — поясняет Коваленко. В 2025 году проблему частично решили через прямые закупки сверхмощных рабочих станций за счёт индустриальных партнёров: Сбербанк, «Портал-Юг», «СвязьРесурс-Кубань» вложили в это около 7 миллионов рублей. Используются также облачные сервисы Яндекса. «В 2026 году мы планируем создать собственный вычислительный кластер», — добавляет руководитель центра.

Третий вызов — скорость обновления учебных планов.

«Университетская бюрократия двигается с очень медленной скоростью, а технологии меняются каждый месяц. Мы минимизируем этот разрыв через «живые» модули, которые обновляются практиками, а не через глобальные изменения ОПОП — но это не системное решение», — признаёт Коваленко.

И наконец — удержание студентов. Уже с третьего курса лучших начинают переманивать компании.

«Для Краснодара предложение 80–100 тысяч рублей стажёру-третьекурснику — уже реальность для сильных студентов. Стипендиальная поддержка от «АВА ЛАБ» — символический, но правильный жест. Нам нужна полноценная программа корпоративных стипендий с обязательствами трудоустройства», — подчёркивает эксперт.

И всё же, несмотря на все трудности, Кубанский государственный университет в 2025 году совершил качественный скачок. От вуза, где ИИ был «довеском» к классическим программам, до Центра искусственного интеллекта с целостной компетентностно-ролевой моделью, работающей индустриальной экосистемой из семи компаний-партнёров и амбицией стать опорным центром ИИ-образования на Юге России.

«Это не завершение пути — это успешное начало, — резюмирует Анна Коваленко. — Главная задача на 2026–2030 годы: удержать скорость изменений и не дать бюрократической инерции съесть то, что было создано с таким трудом».

Пока одни гадают, заменит ли искусственный интеллект человека, в Краснодаре уже готовят тех, кто будет этим интеллектом управлять. И судя по тому, как здесь выстроена система, — будущее за теми, кто умеет учиться быстрее, чем меняются технологии.

Читайте также:
«Ростелеком» создаст ИИ-инструменты для бизнеса совместно с «РЭДМЭДРОБОТ»

Ростех внедрил ИИ для точной диагностики рака

Издание «Юг России» узнал секреты патриотического маркетинга от разработчиков «Мира танков»