Гибридный интеллект: на форуме «Технопром-2026» обсудили, как развивать компетенции в эпоху ИИ
Искусственный интеллект не создает новые профессии, а меняет содержание старых. К такому выводу пришли участники сессии «Гибридный интеллект: цифровые и человеческие драйверы развития», организованной Институтом статистических исследований и экономики знаний (ИСИЭЗ) НИУ ВШЭ в рамках XIII Международного форума технологического развития «Технопром-2026». Эксперты обсудили, как меняется содержание труда, какие компетенции становятся востребованными и что мешает компаниям в полной мере использовать возможности новых технологий.
Согласно исследованиям ИСИЭЗ НИУ ВШЭ, организации применяют ИИ во всех основных бизнес-процессах. Наиболее востребованы эти технологии в маркетинге и продажах, в крупном бизнесе доля оптимизации этой сферы достигает 47%.
При этом рост спроса на навыки работы с ИИ пока не сопровождается сопоставимым расширением их применения. По данным «Авито», рост вакансий с такими навыками составил 86 п.п. Вместе с тем опрос работников, проведенный в 2025 году Росстатом, показал, что только 4,9% сотрудников нуждаются в навыках применения ИИ для выполнения своей работы. Треть опрошенных владеют этими навыками, но не испытывают необходимости использовать их для решения рабочих задач.
«Технологии ИИ являются сквозными. Соответственно, и новые профессии, связанные с применением ИИ, также являются сквозными. ИИ распространяется в разных отраслях неравномерно, что создает иллюзию уникальности новой для отрасли профессии. Эти факты целесообразно учитывать при разработке и актуализации ФГОС, образовательных программ», — подчеркнула в своем выступлении Ирина Перова, ведущий научный сотрудник Центра развития профессиональных квалификаций ВНИИ труда Минтруда РФ.
Другие участники дискуссии — представители Сбера, корпоративного университета «Газпром нефти», InfoWatch и «Авито Подработки» — сошлись во мнении, что ключевые ограничения связаны не столько с развитием самих технологий, сколько с перестройкой компетенций, образовательных траекторий и управленческих практик.
Лидия Лебедева
Лидия Лебедева, заместитель директора Центра исследований перспективных компетенций и развития талантов ИСИЭЗ НИУ ВШЭ, представила фрагмент новой разработки центра — базы данных «Навигатор перспективных компетенций в условиях цифровизации», создаваемой в рамках стратегического технологического проекта «Национальный центр социально-экономического и научно-технологического прогнозирования». Она отметила, что в эпоху ИИ для руководителей и сотрудников на первый план выходят метакомпетенции.
«Главным барьером на пути оптимизации процессов с опорой на ИИ остается человеческий фактор: если сотрудник не понимает, зачем проводится оптимизация, он будет максимально долго сопротивляться изменениям. Поэтому на первый план выходят метакомпетенции — в частности, этика взаимодействия в цифровой среде и межкультурная эрудиция, которые позволяют выстраивать работу с командами с учетом возможностей разных поколений и опираться на их опыт», — отметила Лидия Лебедева.
Участники сессии представили практические примеры трансформации рабочих процессов. В «Газпром нефти» специально разработаны корпоративные магистерские программы, налажено взаимодействие с вузами. В Сбере подчеркнули значение фундаментальной образовательной базы и универсальных навыков, включая критическое мышление, особенно в ситуации, когда часть задач начинающих специалистов уже выполняется с помощью ИИ.
Среди барьеров, препятствующих широкому внедрению ИИ-решений, участники дискуссии обозначили вопросы безопасности, стоимости и качества интеграции решений.
«Производительность начинающих специалистов при корректном использовании ИИ может вырасти на 40%, тогда как у опытных разработчиков эффект бывает отрицательным из-за затрат времени на постановку задачи и контроль результата», — отметил Александр Цветков, ведущий менеджер по развитию продуктов для защиты данных Группы компаний InfoWatch.
Дарья Бадаева, советник руководителя по внедрению ИИ-сервисов в компании «Авито Подработка», представила успешный кейс масштабирования ИИ в клиентских процессах: «“Авито Подработка” — сервис для поиска дополнительного заработка. В прошлом году мы использовали ИИ для обзвона потенциальных исполнителей, и нам удалось сократить расходы втрое по сравнению с обычным колл-центром. Пользователи, взаимодействующие с ИИ-ассистентами, в два раза чаще находили подработку, чем те, кто такими ассистентами не пользуется».
Среди ключевых барьеров продуктивной синергии человеческих и технологических ресурсов Дарья Бадаева назвала не саму технологию, а качество интеграции: подготовку документации и базы знаний, риски галлюцинаций моделей.
Андрей Сельский
Подводя итоги дискуссии, модератор сессии, директор Центра исследований перспективных компетенций и развития талантов ИСИЭЗ НИУ ВШЭ Андрей Сельский, подчеркнул неоднородность эффекта от внедрения технологий: ИИ может кратно повышать производительность начинающих специалистов и одновременно снижать эффективность опытных экспертов, повышать скорость обработки задач и вместе с тем увеличивать долю ошибок.
«Во всех представленных кейсах — от промышленности до цифровых платформ — окончательная ответственность и решающее слово остаются за человеком. Поэтому ключевым дефицитом становится не сама технология, а управленческие и коммуникативные компетенции, способность выстраивать доверие и этичное взаимодействие в гибридных командах», — отметил Андрей Сельский.
Таким образом, развитие искусственного интеллекта меняет не только отдельные рабочие процессы, но и требования к компетенциям, организации труда и взаимодействию в командах. Представленная ИСИЭЗ НИУ ВШЭ разработка «Навигатор перспективных компетенций в условиях цифровизации» позволяет систематизировать эти изменения и рассматривать развитие человеческого капитала в контексте технологической трансформации.
Вам также может быть интересно:
Научная экспедиция на Хайнань: ученые ВШЭ организовали конференцию по статистическому ИИ в Китае
С 24 по 28 августа 2026 года в городе Санья на острове Хайнань (Китай) прошла международная конференция Statistical AI («Статистический искусственный интеллект»). Мероприятие собрало ведущих специалистов в области статистики, машинного обучения и прикладного ИИ. Среди организаторов конференции — Алексей Наумов, директор Института искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ, и Сергей Самсонов, заведующий Международной лабораторией стохастических алгоритмов и анализа многомерных данных.
V конференция «Погружение в машинное обучение»: главное ИИ-событие осени соберет ведущих ученых России
Институт искусственного интеллекта и цифровых наук факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ приглашает исследователей, разработчиков и всех, кто создает будущее технологий, на пятую, юбилейную конференцию «Погружение в машинное обучение» (Fall into ML 2026). Мероприятие состоится 23–24 октября 2026 года в Центре культур НИУ ВШЭ (Москва, Покровский бульвар, д. 11, cтр. 6) и станет главной точкой притяжения для российского ИИ-сообщества.
В НИУ ВШЭ пройдет международная конференция об обучении служением и искусственном интеллекте
21–23 октября 2026 года в НИУ ВШЭ пройдет Международная научно-практическая конференция «Обучение служением и искусственный интеллект: человекоцентричная социальная миссия университета». Конференция объединит представителей российских и зарубежных университетов, органов власти, некоммерческих организаций и бизнеса. Регистрация уже открыта.
НИУ ВШЭ расширяет сотрудничество с Малайзией в сфере технологического форсайта
Ученые НИУ ВШЭ примут участие в исследовании перспектив инженерного образования в Малайзии, а Малайзийская промышленно-правительственная группа высоких технологий (MIGHT) использует для валидации результатов их форсайт-исследований систему анализа больших данных iFORA. Таковы результаты визита представителей Вышки в Куала-Лумпур.
В НИУ ВШЭ разработают систему предиктивной аналитики для двигателей ледоколов
Автоматизация промышленности является одним из ключевых направлений применения технологий искусственного интеллекта. Среди решений, разрабатываемых для российской индустрии в рамках стратегического технологического проекта НИУ ВШЭ «Мультиагентная платформа ИИ-решений для отраслевых задач», — система предиктивной аналитики для крупных электродвигателей. Что такое предиктивная аналитика, как она влияет на работу электродвигателя и какие специалисты объединили усилия для создания этого продукта, «Вышке.Главное» рассказал координатор разработки, декан факультета «Школа информатики, физики и технологий» НИУ ВШЭ — Санкт-Петербург Антон Зарубин.
Дополнительные баллы к ЕГЭ за золотой значок: стартовал новый сезон сдачи нормативов ТехноГТО
Стартовала новая сессия сдачи очных нормативов технологической грамотности ТехноГТО на золотые значки. С сентября по декабрь 2026 года в разных регионах России участники смогут продемонстрировать свои знания на очных площадках проекта и заработать награды, которые позволяют получить до 10 дополнительных баллов к ЕГЭ при поступлении в вузы. ТехноГТО является частью Национальной технологической олимпиады (НТО) и реализуется Кружковым движением НТИ совместно с Президентской платформой «Россия — страна возможностей» при поддержке Движения Первых и НИУ ВШЭ.
От теории к практике: как машинное обучение меняет биоинформатику
С 20 по 22 августа на факультете компьютерных наук НИУ ВШЭ прошла седьмая ежегодная Летняя школа по машинному обучению в биоинформатике. Мероприятие объединило ведущих экспертов и молодых исследователей. Его главным итогом стала живая дискуссия о том, как фундаментальные алгоритмы ИИ превращаются в работающие инструменты для биологии и медицины.
Лаборатория будущих сетей: в НИИТ ВШЭ создали стенд для исследований 5G/6G
Стенд 5G/6G в НИИТ ВШЭ становится исследовательской площадкой, образовательной лабораторией и основой для разработки новых программных компонентов сетей будущего. Он позволяет не просто наблюдать за работой мобильной сети, а менять условия ее работы и измерять результат: скорость передачи данных, задержки, ошибки, использование радиоресурсов и другие параметры. На его основе исследователи планируют развивать технологии MIMO, O-RAN, xApp и IAB, а также экспериментировать с искусственным интеллектом.
Ученые НИУ ВШЭ научили нейросеть превращать 3D-модели в готовые технологические карты
Исследователи Института искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ разработали систему CAD2TechSpec, которая автоматически превращает 3D-модели деталей в готовые технологические карты — пошаговые инструкции для станков. Разработка направлена на сокращение времени подготовки технической документации в машиностроении, авиастроении и других высокотехнологичных отраслях. Результаты исследованияо публикованы в журнале PeerJ Computer Science.
Роботы нуждаются в людях: на «Технопроме-2026» обсудили кадры для промышленной робототехники
На XIII Международном форуме технологического развития «Технопром-2026» в рамках секции «Кадры для национальных проектов технологического лидерства» состоялась панельная дискуссия «Кадры для промышленной робототехники: почему роботы нуждаются в людях». Представители университетов, исследовательских организаций и технологических компаний обсудили кадровые вызовы российской робототехники, изменение требований к инженерным компетенциям и подходы к подготовке специалистов для отрасли.