Вчера обсуждали ( https://set.ki/question/bSNaFo7 ), что влияет на развитие ИИ — много интересных мыслей. Тема навеяна свежим исследованием J’son & Partners о подготовке кадров для ИИ в России, США и Китае.

Главный парадокс: дефицит кадров везде, но проблема в качестве, а не в количестве. Спрос (США — 1.8 млн, Китай — 5 млн, РФ — 199 тыс. к 2025) обгоняет возможности образования (напоминает 2020-2021 год в IT-отрасли❓️).

Как готовят кадры?

🇺🇸 США: рынок и звёзды - Драйвер: конкуренция вузов. - Фишка: ставка на уникальных креативщиков, а не конвейер. - Цена: дорого (до $60 тыс./год), но шанс стать звездой. - Проблема: бизнес не учит, а покупает готовых специалистов по всему миру (в принципе как и всегда❓️).

🇨🇳 Китай: государство и массовость

- Драйвер: госпланы и стандарты. - Фишка: ИИ — с 6 лет. Цель — 100% охват школ к 2030. - Козырь: программы «AI+X» (ИИ + медицина/материалы/транспорт). - Проблема: стандарты подавляют гениев-одиночек.

🇷🇺 Россия: BigTech и фундамент

- Драйвер: альянсы Яндекса, Сбера, VK с вузами. - Фишка: баланс между уникальными спецами и массовыми инженерами. - Сила: сильная математическая база + много бесплатных программ. - Проблемы: дефицит преподавателей (ЗП в 3 раза ниже индустрии), нехватка «железа» в вузах, слабая работа со школьниками, мало ДПО, отрыв вузов от реальных НИОКР.

Что дальше❓️

1. «AI+X» — будущее за гибридами (ИИ + медик, геолог, финансист). 2. ИИ в школе — станет необходимостью, как в США и Китае. 3. Короткий формат ДПО — учиться придётся всю жизнь, но рывками. 4. Системный диалог — нужны партнёрства в вузах и компаниях.

Согласны с исследованием от J’son & Partners?

🎁Бесплатный аудит вашего резюме — по ссылке в комментариях.