МОСКВА, 12 мар - ПРАЙМ. Подготовка IT-специалиста экстра-класса, который способен создавать новаторские продукты и технологии в сфере искусственного интеллекта (ИИ), стоит в 7 раз дороже, чем обучение сотрудника этой специальности "обычного" уровня, однако потребность в них на рынке РФ небольшая, до ста человек в год, поделилась мнением с РИА Новости директор по образованию в "Яндексе" Дарья Козлова.
"На вершине профессиональной пирамиды находятся эксперты экстра-класса, окончившие топовые университеты и способные создавать новаторские продукты и технологии в области искусственного интеллекта. Подготовка таких специалистов стоит в семь раз дороже, чем государство тратит на обучение одного обычного айтишника, но потребность в них сравнительно небольшая - до ста человек в год", - сказала Козлова.
Следующая категория - массовые разработчики IT-решений на основе искусственного интеллекта, российскому рынку нужно около 2 тысяч таких специалистов каждый год. На третьем месте - отраслевые специалисты, которые умеют применять ИИ-технологии в конкретных секторах, например образование, медицина, сельское хозяйство и т.д. Спрос на них составляет 15 тысяч человек в год.
"Для того чтобы насытить рынок, нужны программы переподготовки, а также обучение специалистов с другим базовым образованием, чтобы они могли эффективно интегрировать ИИ в свою профессиональную деятельность", - полагает эксперт.
Кроме этого, есть сотни тысяч профессиональных пользователей ИИ-продуктов, которым необходимо базовое понимание принципов работы искусственного интеллекта. Они используют ИИ-инструменты для решения своих повседневных задач, но не занимаются их разработкой. Козлова отметила, что таким специалистам важно внедрение образовательных модулей и программ дополнительного образования, способствующих более широкому освоению ИИ-технологий.
"Для того чтобы удовлетворить растущую потребность в специалистах, в ближайшие 2-3 года потребуется нарастить подготовку разработчиков и топовых ML-специалистов, создающих решения на основе ИИ. Другое важное направление - внедрение образовательных модулей по применению нейросетей, в том числе генеративных, в направления подготовки, не связанные с IT: медицину, экономику, гуманитарные науки, сельское хозяйство и т. п.", - сказала она.