Отраслевой аспект кадрового обеспечения стратегического развития сферы искусственного интеллекта

Ресурсное обеспечение разработанной стратегии согласно выбранным приоритетам – это один из важнейших этапов ее формирования и реализации. От решения данной задачи зависит динамика развития высокотехнологичных отраслей экономики, как объектов стратегирования в формирующейся цифровой экономике. Одним из приоритетных технологических векторов развития России является сфера искусственного интеллекта, в связи с чем возникает вопрос ресурсного обеспечения данного направления. Цель статьи - исследование кадрового обеспечения как одного из ключевых факторов стратегического развития российской сферы искусственного интеллекта в отраслевом разрезе. Анализ основан на методологии стратегирования В.Л. Квинта и концепции стратегического управления трудовыми ресурсами И.В. Новиковой. В основу расчетов легли данные российских университетов о количестве выпускников по образовательным программам в сфере искусственного интеллекта в 2023 году и их трудоустройстве. В ходе исследования определены объемы выпуска специалистов в сфере искусственного интеллекта по отраслевой направленности образовательных программ; выявлена отраслевая специфика трудоустройства выпускников образовательных программ искусственного интеллекта; определены ключевые организации трудоустройства и профессии. Делаются выводы о ресурсном обеспечении стратегии развития ИИ в отраслевом разрезе. Результаты будут полезны для корректировки уже разработанных стратегий в сфере ИИ и прогнозирования кадровой обеспеченности с учетом временного лага в подготовке кадров.

1. Квинт В.Л., Новикова И.В., Алимурадов М.К., Сасаев Н.И. Стратегирование технологического суверенитета национальной экономики. Управленческое консультирование. 2022;(9):57–67. https://doi.org/10.22394/1726-1139-2022-9-57-67

2. Li K. AI superpowers: China, Silicon Valley, and the new world order. Boston; New York: Houghton Mifflin Harcourt, 2021. 272 p.

3. Квинт В.Л. Концепция стратегирования. В 2-х т. СПб.: СЗИУ РАНХиГС; 2019. Т. 1132 с.

4. Новикова И.В. Стратегирование развития трудовых ресурсов: основные элементы и этапы. Стратегирование: теория и практика. 2021;1(1):57–65. https://doi.org/10.21603/2782- 2435-2021-1-1-57-65

5. Новикова И.В. Концепция стратегии занятости населения в цифровой экономике. Под науч. ред. В.Л. Квинта. Кемерово: КемГУ; 2020. 256 с. https://doi.org/10.21603/978-5-8353-2609-9

6. Окрепилов В.В., Мкртчян Т.Р. Трансформация рынков труда и образования в условиях цифровизации. Современное образование: традиции и инновации. 2022;(2):108–111. https://doi.org/10.51623/23132027_222_108

7. Бойкова А.В., Конакова Л.В. Проблемы подготовки кадров для цифровой экономики. Экономика и предпринимательство. 2022;(4(141)):1236–1239. https://doi.org/10.34925/EIP.2022.141.4.230

8. Провоторов Д.А., Белова И.Н. Цифровизация экономики: проблемы и риски. Финансовый бизнес. 2023;(1(235)):104–107.

9. Russell S., Norvig P. Artificial intelligence: A modern approach. Hoboken: Pearson; 2020. 1136 p.

10. Sutton R.S., Barto A.G. Reinforcement learning: An introduction. Cambridge; Massachusetts: Bradford Books; 2018. 552 p.

11. Araz Z., Syed I.A., Islam N. Worker and workplace artificial intelligence (AI) coexistence: emerging themes and research agenda. Technovation. 2023;124:102747. https://doi.org/10.1016/j.technovation.2023.102747

12. Willcocks L. Robo-Apocalypse cancelled? Reframing the automation and future of work debate. Journal of Information Technology. 2020;35(4):286–302. https://doi.org/10.1177/0268396220925830

13. Трофимов В.В. Искусственный интеллект в цифровой экономике. Известия Санкт-Петербургского государственного экономического университета. 2019;(4(118)):105–109.

14. Гуртов В.А., Аверьянов А.О., Корзун Д.Ж., Смирнов Н.В. Система классификации технологий в сфере искусственного интеллекта для кадрового прогнозирования. Экономические и социальные перемены: факты, тенденции, прогноз. 2022;15(3):113–133. https://doi.org/10.15838/esc.2022.3.81.6

15. Соколов И.А. Теория и практика применения методов искусственного интеллекта. Вестник Российской академии наук. 2019;89(4):365–370. https://doi.org/10.31857/S0869-5873894365-370

16. Новикова И.В. Cтратегическое развитие трудовых ресурсов Дальнего Востока России. М.: Креативная экономика. 2019; 158 с. https://doi.org/10.18334/9785912922756

17. Шацкая И.В. Концепция стратегического управления кадровым обеспечением инновационного развития России. Под науч. ред. В.Л. Квинта. СПб.: ИПЦ СЗИУ РАНХиГС; 2021. 340 с.

18. Соловьев В.П., Перескокова Т.А. Инженерные кадры для новой экономики. Экономика промышленности. 2022;15(3):380–392. https://doi.org/10.17073/2072-1633-2022-3-380-392

19. Трудоустройство выпускников: методология, мониторинг и анализ. Под ред. А.В. Воронина, В.А. Гуртова, Л.М. Серовой. М.: Экономика; 2015. 372 с.

20. Бодрунов С.Д. Информационно-цифровые технологии как основа технологической компоненты новой модели развития экономики. Научные труды Вольного экономического общества России. 2017;207(5):317–328.

21. Бухановский А.В. Национальный центр когнитивных разработок (центр компетенций НТИ): искусственный интеллект на службе профессиональной деятельности. Инновации. 2019;(11(253)):105–111. https://doi.org/10.26310/2071-3010.2019.253.11.012