Нейросетевые игры: бизнес столкнулся с нехваткой специалистов по ИИ

Российский бизнес столкнулся с острой нехваткой специалистов по искусственному интеллекту. Спрос на таких сотрудников значительно превышает предложение: только за первые 10 месяцев 2025 года на hh.ru было размещено более 1 тыс. вакансий AI-тренеров — экспертов, обучающих корпоративные нейросети и оценивающих их ответы. Почти 45% компаний сообщают о трудностях с поиском квалифицированных кадров. Рост интереса к специалистам по ИИ напрямую связан с курсом государства на укрепление технологического суверенитета. Ранее президент Владимир Путин подчеркнул необходимость сформировать национальный план внедрения генеративного искусственного интеллекта.

Как компании решают проблему с ИИ-специалистами

Российский бизнес, несмотря на активное внедрение и финансирование технологии искусственного интеллекта, сталкивается с острой нехваткой кадров. Спрос на специалистов в сфере ИИ уже многократно превышает предложение, выяснили «Известия». Одной из самых быстрорастущих профессий стали AI-тренеры — специалисты, которые готовят обучающие материалы для ИИ-моделей, оценивают корректность, точность и этичность их работы.

Несмотря на относительную новизну, профессия стремительно укрепилась в российских компаниях. Только за первые 10 месяцев 2025 года работодатели разместили более 1 тыс. вакансий AI-тренеров, рассказала «Известиям» директор hh.ru по исследованиям Мария Игнатова.

Не менее динамично развивается и направление машинного обучения (ML). С начала 2025 года упоминание ML-специалистов встречается уже более чем в 20 тыс. вакансий по России, а наибольший рост спроса (74%) продемонстрировали ML-инженеры, подчеркнула эксперт.

Рынок специалистов не успевает за темпами роста ИИ-отрасли, особенно остро ощущается нехватка кадров с практическим опытом внедрения таких решений: тех, кто умеет адаптировать технологии под бизнес-задачи и запускать их в продакшен, пояснил директор по Data Science «Авито» Константин Мягких.

— Отрасль молодая, многие кейсы реализуются впервые. Найти специалиста с релевантным опытом крайне сложно: он есть у единиц. При этом границы между ролями размываются — недостаточно быть ML-инженером, нужно понимать продуктовую разработку, архитектуру систем, специфику бизнеса. Растет запрос на гибридные компетенции, — сказал он.

По его словам, в «Авито» сейчас делают ставку на выращивание собственных кадров.

«Яндекс» также активно развивает ИИ-направление: ежедневно на собеседования в компанию в среднем проходят 200 технических специалистов, и ML-инженеры традиционно находятся в топе по откликам, сообщили «Известиям» в пресс-службе компании. Там добавили, что к концу года планируется нанять ML-инженеров на 60% больше, чем в 2024-м.

Дефицит кадров на рынке подтвердил «Известиям» и директор продуктово-инвестиционного офиса, лидер AI-Native трансформации в МТС Банке Борис Ашрафьян. По его словам, сегодня востребованы не только топ-менеджеры с опытом крупных ИИ-трансформаций, но и сильные технические специалисты уровня middle и senior.

— Абсолютное большинство компаний осознали необходимость развивать экспертизу внутри организации, но для этого критически важна «сердцевина» — носители и проводники знаний и навыков в области ИИ, — это люди с богатым опытом, — считает он.

МТС Web Services опросила 700 компаний с бюджетами на ИИ: 44% испытывают нехватку специалистов. Острее всего дефицит кадров в промышленности (60%), в том числе в тяжелой (69%), строительстве и ЖКХ (61%), науке и образовании (59%).

Рост интереса к ИИ-специалистам напрямую связан с курсом государства на укрепление технологического суверенитета. Президент Владимир Путин, выступая на конференции «Сбера» «Путешествие в мир искусственного интеллекта» (AI Journey), отметил, что Россия не может допустить зависимости от иностранных нейросетей. В связи с этим глава государства поручил правительству создать штаб руководства всей деятельностью, связанной с ИИ, а также сформировать национальный план его внедрения.

Как технологиям ИИ обучают в вузах

Сегодня образование постепенно адаптируется к скорости развития технологий ИИ, важным элементом гибкости программ является сотрудничество с наукой, считает профессор РАН, генеральный директор Института AIRI Иван Оселедец.

— Я поддерживаю сетевую модель, в рамках которой к образовательным программам привлекают практиков и ученых, чтобы формировать учебные материалы на самых свежих примерах из реальной жизни. Появляются и принципиально новые и очень важные программы — в МГУ в этом году открыли факультет искусственного интеллекта, — сказал он.

По его словам, важны и совместные лаборатории. На конференции AI Journey МФТИ подписал соглашение с AIRI о создании совместной лаборатории воплощенного ИИ.

Российская компания в области кибербезопасности Swordfish Security активно работает с вузами. С сентября стартовали два совместных образовательных проекта: онлайн-магистратура «Современные технологии безопасных систем» с УрФУ и Нетологией, а также онлайн-программа «Кибербезопасность», разработанная вместе с НИУ ВШЭ и Нетологией. Основам безопасности ИИ планируют учить выпускников вузов — инженеров по кибербезопасности, такой курс планируют запустить уже в этом году, рассказал директор по развитию технологий искусственного интеллекта компании Юрий Шабалин.

«Известия» направили запрос в Минобрнауки.

Сегодня большинство образовательных программ по-прежнему ориентировано на классические IT-направления, тогда как новые компетенции — работа с ML-моделями, пайплайнами данных, архитектурами генеративного ИИ — формируются точечно и преимущественно в корпоративных школах, отметил член комитета Госдумы по информационной политике, информационным технологиям и связи, федеральный координатор партийного проекта «Цифровая Россия» Антон Немкин.

— Компании конкурируют за опытных разработчиков, повышают зарплатные предложения, предлагают гибридные форматы и ускоренные траектории развития. Однако быстро «вырастить» специалистов невозможно: качественная подготовка занимает несколько лет, — подчеркнул он.

Многие организации готовы обучать сотрудников с нуля, но и здесь существуют ограничения — для эффективной работы необходимы базовые цифровые навыки, аналитическое мышление и понимание предметной области, в которой обучается модель, добавил депутат. По его мнению, решение проблемы требует системного подхода: расширения профильных программ в вузах, развития прикладного обучения на базе корпораций, стимулирования внутренних академий и массовых образовательных инициатив.