ИИ забирает задачи начинающих специалистов: чему учить студентов – обсудили на Иннопроме-2026

Искусственный интеллект уже взял на себя часть работы, которую раньше выполняли начинающие и линейные специалисты, – и высшему образованию пора готовить людей другого типа. Об этом говорили на панельной дискуссии «ИИ в образовании: подготовка специалистов для „Индустрии 360“» на международной выставке «Иннопром-2026», сквозной темой которой в этом году стала «Индустрия 360: производство без границ». Позицию работодателей представил председатель совета директоров девелопера АПРИ Алексей Овакимян.

Модерировал дискуссию директор Института экономики и управления УрФУ Дмитрий Толмачев. Единственным девелопером на панели стал АПРИ: вместе с Алексеем Овакимяном за столом выступили генеральный директор «СКБ-Контура» Дмитрий Мраморов, директор департамента по работе с корпоративным и государственным сегментами «Ростелекома» на Урале Александра Исхизова, директор по ИИ-трансформации и развитию партнерского канала Уральского банка Сбербанка Арсений Ляховой, директор Института образования НИУ ВШЭ Евгений Терентьев и директор Исследовательского центра по искусственному интеллекту УрФУ Александра Хальясмаа.

По словам Алексея Овакимяна, ИИ стал повседневным рабочим инструментом, в том числе в девелопменте, и это меняет спрос на кадры: рутинные исполнительские задачи все чаще уходят машине, а ценнее становятся те, кто умеет ставить задачи, управлять процессами и работать в связке с ИИ.

«ИИ берет на себя значительную часть исполнительской работы, которую раньше делали специалисты начального и среднего уровня. Значит, вузам нужно готовить не исполнителей, а тех, кто умеет ставить задачи, вести процессы и работать вместе с ИИ», – отметил Алексей Овакимян.

АПРИ говорит об этом на собственном опыте. В 2026 году девелопер внедрил систему «Наполеон Документы» российской компании Napoleon IT: на базе больших языковых моделей она сверяет строительные акты (КС-2) со сметой. Проверку одного акта, на которую у сметчика уходило 40–60 минут, ИИ выполняет за 5–10, а сводную ведомость по всем подрядчикам проекта готовит за минуты вместо полного рабочего дня. По сути, рутинную часть работы сметчика взяла на себя языковая модель – ровно тот сдвиг, о котором шла речь на панели.

Одновременно компания вкладывается в подготовку кадров: АПРИ развивает в Челябинске собственный «ИТ-лицей „Привилегия“» и стала одним из первых девелоперов-партнеров лаборатории ИТМО по применению генеративных нейросетей в строительстве.

Участники дискуссии – представители бизнеса, вузов и органов власти – сошлись на том, что готовить нужно не только разработчиков ИИ, но и специалистов, способных применять его на практике: ставить задачи ИИ-агентам, оценивать риски при работе с данными и принимать управленческие решения. Обновлять образовательные программы, по общему мнению, вузам стоит вместе с работодателями.

Что стоит осваивать уже сейчас

Если свести обсуждение к практическому выводу, складывается короткий список навыков, на которые стоит делать ставку студентам и вузам:

• Ставить задачи ИИ и проверять ответ — формулировать промпты к ИИ-агентам и критически оценивать результат, а не принимать его на веру.
• Управлять процессом, а не только исполнять — организовывать работу, где часть шагов уже выполняет машина.
• Работать с данными и видеть риски — понимать, откуда берутся данные, где модель может ошибиться и где возникает утечка или предвзятость.
• Принимать решения и отвечать за них — брать на себя то, что ИИ способен только подсказать.
• Не терять профессиональную базу — фундаментальные знания специальности, без которых невозможно проверить и направить ИИ.

Для дополнительной информации: pr@apri-group.ru

ПАО «АПРИ»

Реклама