В стране есть сильная научная база, а российские исследователи делают значительный вклад в мировую науку. В частности, Россия конкурентоспособна на международной арене в сферах компьютерного зрения, обработки естественного языка и машинного обучения, сказал руководитель группы "Контролируемый генеративный ИИ" Лаборатории FusionBrain Института AIRI, заведующий центром глубинного обучения и байесовских методов НИУ ВШЭ Айбек Аланов.
Поскольку большинство таких специалистов работают в прикладных направлениях, они успешно решают задачи в медицинской, промышленной и финансовой сферах: к примеру, компании уже применяют ИИ для обработки юридической документации или внедряют алгоритмы, которые анализируют данные с датчиков чтобы предотвращать аварии на производстве, добавил президент образовательной корпорации "Синергия" Вадим Лобов.
"Российский рынок ИИ находится на пороге колоссальных изменений, - считает представитель ИИ-сервиса "Пиарошная" Дмитрий Соколов. - Мы ежедневно наблюдаем, как наши разработчики создают инновационные решения, не уступающие зарубежным аналогам".
Вместе с тем доля специалистов, которые могут разрабатывать собственные алгоритмы и модели, мала - таких профессионалов около 15-20% от общего числа "айтишников". Также есть нехватка кадров среди инженеров данных, экспертов по этике ИИ и специалистов по управлению данными, уточнил Лобов. Он напомнил, что, по данным Минцифры, дефицит сотрудников в ИИ составляет около 20 тысяч человек в 2024 году.
Ситуация усугубляется тем, что многие занимаются технологиями, которые "совершенно бесполезны с точки зрения экономики", полагает генеральный директор Smart Engines, доктор технических наук Владимир Арлазаров. Речь, в частности, идет о больших языковых моделях.
"Они не повышают производительность труда, а их экономическая эффективность все еще остается под вопросом. Тем не менее усилия большей части разработчиков в настоящее время направлены на увеличение производительности генераторов картинок, а не решение производственных задач", - отметил он.
Между тем, крупный бизнес старается привлекать ИИ-специалистов, предлагает им привлекательные условия - в среднем сегменте рынка это создает временный кадровый голод, объяснил Соколов. По его мнению, в ближайшие 2-3 года ситуация обострится. Тем более что со стороны бизнеса растет спрос на ИИ-решения.
Аланов сказал, что дефицит кадров - общемировая проблема, поскольку потребность в новых кадрах растет по мере развития рынка и увеличения числа компаний, которые внедряют соответствующие продукты.
Крупные компания стремятся решить проблему нехватки кадров, подчеркнул Лобов: к примеру, запускают бесплатные образовательные платформы и программы переподготовки в сфере ИИ, благодаря чему сюда приходит больше специалистов из смежных областей, и привлекают зарубежных профессионалов, например, из Индии. Также появляется все больше партнерских проектов между университетами и частными компаниями для подготовки кадров, дополнил Аланов.
Однако в этой ситуации Соколов видит и позитивную сторону. Во-первых, компании и университеты открывают программы подготовки ИИ-специалистов. Во-вторых, высокие зарплаты в этой отрасли привлекают и молодых специалистов, и опытных "айтишников", готовых к переквалификации.
"На данном этапе рынок адаптируется за счет развития готовых решений и сервисов, которые позволяют бизнесу внедрять ИИ-технологии без необходимости содержать штат профильных специалистов. К 2030 году мы ожидаем полного баланса между спросом и предложением специалистов в сфере ИИ", - заключил эксперт.