Компании переходят от экспериментов с ИИ к системной трансформации
В конце июля в Высшей школе экономики прошла экспертная дискуссия «Люди, технологии и изменения в эпоху AI». Мероприятие организовали Операционное управление ДПО ВШЭ и образовательное бюро «Розетка». Участники обсудили, как искусственный интеллект меняет работу организаций, какие управленческие и образовательные решения помогают внедрять технологии и какие компетенции становятся ключевыми для руководителей, команд по управлению персоналом и корпоративному обучению.
От экспериментов к системным изменениям
Представители бизнеса и университетов говорили о том, как встроить искусственный интеллект в процессы, культуру и систему развития сотрудников. Модератором встречи выступила соосновательница и генеральный директор «Розетки» Валерия Бараева. По ее словам, сегодня одни компании только изучают возможности ИИ, другие проводят эксперименты, третьи уже масштабируют решения. При этом внедрение ИИ может означать как использование инструментов сотрудниками, так и глубокую перестройку рабочих процессов.
Ксения Андрющенко, руководитель проектов в области устойчивого развития (ESG) в Яндексе, отметила, что в крупных организациях внедрение ИИ происходит одновременно на разных уровнях. По ее мнению, стремление стандартизировать использование технологий быстро становится неэффективным из-за скорости их развития. Зрелость компании проявляется в способности сотрудников анализировать собственный опыт: где ИИ действительно помогает, а где не дает ожидаемого результата.
Анастасия Мурашова, руководитель функции обучения и развития (L&D) в Ozon Tech, подчеркнула, что внедрение ИИ требует не только технических решений, но и изменения корпоративной культуры, создания условий, в которых сотрудники могут использовать инструменты в работе. В Ozon Tech обучение работе с ИИ проводят для всех сотрудников. По словам Анастасии Мурашовой, показатель успешного внедрения — не только повышение скорости работы, но и реальное использование инструментов. «Мы смотрим на то, сколько пользователей начали применять те или иные решения», — отметила эксперт.
Какие процессы стоит перестраивать
Сотрудничество бизнеса и университетов требует не только участия экспертов из индустрии, но и подготовки преподавателей, сказала Елена Бобровская, исполнительный директор дирекции академических партнерств Сбера. «Эффективно не только выходить в класс к 30 студентам, но и выходить к 30 преподавателям, чтобы каждый из них потом обучил еще минимум 30 своих студентов», — считает Елена Бобровская. Говоря о навыках молодых специалистов, эксперт выделила способность к самостоятельному мышлению. «Для меня как для человека, который нанимает сотрудников, ничего не изменилось: как раньше, нужны люди, которые умеют рассуждать, связывать факты и формулировать мысли», — пояснила она.
Евгений Бобров, проректор — начальник управления академической политики и высшего образования Университета Иннополис, выделил два подхода к внедрению ИИ в образовании: подход с усилением искусственным интеллектом (AI-enhanced) — в этом контексте технология усиливает существующие процессы, и ИИ-ориентированный подход (AI-native) — процессы проектируются заново с учетом возможностей искусственного интеллекта.
По его словам, второй подход вызывает больше дискуссий, поскольку требует пересмотра логики работы: какие роли сохраняются у преподавателя и студента, какие компетенции становятся востребованными и какие процессы действительно необходимо менять. При этом не все задачи требуют полной перестройки: иногда эффективнее усилить существующую систему с помощью новых инструментов.
Любовь Шаброва, директор Центра непрерывного образования ФКН ВШЭ, отметила, что внедрение ИИ в университетской среде связано с изменением привычек сотрудников. После того как студентам разрешили использовать ИИ при подготовке выпускных работ, университет запустил программы обучения для преподавателей и административных сотрудников.
По словам Любови Шабровой, сегодня запрос компаний также меняется. Несколько лет назад организации обучали сотрудников программированию на Python и промптингу, а теперь все чаще интересуются ИИ-агентами. При этом задача образования становится сложнее: важно не просто научить пользоваться инструментом, а помочь определить, какие задачи передать ИИ.
Технологии как вызов
В отличие от цифровых компаний, где новые инструменты воспринимаются как помощники, на производстве интеграция ИИ может выглядеть как контроль и угроза сложившимся практикам. По словам Марии Горденко, заместителя генерального директора по информационным технологиям Завода промышленного машиностроения, необходимо постепенное внедрение и демонстрация пользы через практики. «Самый большой вызов сейчас не в том, чтобы научить людей пользоваться конкретным инструментом, а в том, чтобы помочь им принять новые способы работы и не воспринимать технологии как надзирателя», — подчеркнула эксперт.
Григорий Волчков, продакт-менеджер в образовании, преподаватель НИУ ВШЭ, отметил, что в эпоху ИИ можно выделить три ключевые компетенции: адаптивность, умение формулировать цели и способность проверять работу ИИ. «Нельзя просто делегировать умственную работу нейросети, важно оставаться экспертом в той области, где ты ее применяешь. Только понимая задачу и имея собственный опыт, можно оценить качество результата и превратить возможности ИИ в реальную пользу», — подчеркнул Григорий Волчков.
Итоги дискуссии
Одним из главных результатов встречи стало уточнение понятия «внедрение ИИ» — от личного использования инструментов сотрудниками до применения технологий на уровне организации. «Опыт технологических компаний, университетов и промышленных предприятий показывает, что подходы к работе с ИИ зависят от задач и среды», — заключила Виктория Бараева.
Высшая школа экономики стремится объединять представителей образования, бизнеса и профессиональных сообществ вокруг вопросов будущих компетенций, отметила Оксана Жгун, начальник Операционного управления дополнительного профессионального образования НИУ ВШЭ. Она подчеркнула, что вуз последовательно развивает программы в области ИИ и использует результаты подобных экспертных обсуждений в том числе для определения приоритетных направлений обучения специалистов.
По итогам встречи НИУ ВШЭ и образовательное бюро «Розетка» подготовят аналитическую записку. Документ обсудят на Национальном форуме дополнительного профессионального образования «Код компетенций будущего», который пройдет 19-21 ноября 2026 года. Ключевые вопросы форума — как искусственный интеллект меняет рынок труда и какие условия нужны для сохранения профессиональной востребованности специалистов.
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.