Ольга Мудрова рассказала о кадровых задачах роботизации на заседании ТПП РФ
2026-08-27 16:47
24 августа в Торгово-промышленной палате Российской Федерации состоялось заседание Рабочей группы по искусственному интеллекту Совета ТПП РФ по развитию информационных технологий и цифровой экономики. Участники обсудили практику применения ИИ в образовании, требования к качеству подготовки студентов и роль технологий в формировании новых профессиональных компетенций.
Особое внимание в ходе дискуссии было уделено связи образовательной системы с потребностями промышленности. Исполнительный директор Национальной ассоциации участников рынка робототехники Ольга Мудрова представила позицию отрасли и обозначила масштаб кадровой задачи, которая стоит перед российской робототехникой.
В обсуждении приняли участие представители ТПП РФ, российских университетов, технологических компаний, отраслевых ассоциаций и экспертного сообщества. Заседание прошло в гибридном формате.
Модератором выступил Сергей Вотяков — руководитель Рабочей группы по искусственному интеллекту Совета ТПП РФ, председатель Правления Ассоциации разработчиков программного обеспечения «РУССОФТ» и председатель Координационного совета ассоциаций МСП в сфере ИИ.
ИИ должен решать конкретные задачи, а не внедряться ради технологии
Одной из центральных тем заседания стала необходимость оценивать не количество внедрённых ИИ-решений, а их реальную пользу.
Вице-президент ТПП РФ Денис Французов отметил, что внедрению технологии должны предшествовать постановка конкретной задачи, анализ существующих процессов и определение измеримого результата. Сам факт появления ИИ-инструмента ещё не означает повышения качества образовательного процесса.
Сергей Вотяков обратил внимание на то, что образовательные программы не всегда успевают за скоростью развития технологий. По его мнению, искусственный интеллект способен стать инструментом модернизации образования, однако студентам необходимо давать не только навыки работы с конкретными моделями, но и учить их правильно формулировать задачи.
Генеральный директор АНО «Нейролаб» Вячеслав Береснёв поднял вопрос о ценностях, которые закладываются в образовательные ИИ-решения. Он предложил рассматривать языковые модели не только как технологический инструмент, но и как канал формирования представлений и мировоззренческих ориентиров пользователей.
Ольга Мудрова связала ИИ в образовании с задачами роботизации
Исполнительный директор НАУРР Ольга Мудрова в своём выступлении сосредоточилась на практической связи между развитием ИИ, робототехники и подготовкой инженерных кадров.
Для робототехнической отрасли вопрос кадров становится одним из ключевых факторов дальнейшего развития. По представленным Ольгой Мудровой оценкам, для достижения национальных целей в сфере роботизации потребуется установить около 80 тысяч промышленных роботов и переобучить порядка 2 миллионов специалистов.
При этом около трети необходимого кадрового потенциала связано с системой высшего образования.
Такие масштабы означают, что подготовка специалистов для роботизированной промышленности не может ограничиваться отдельными образовательными курсами или краткосрочными программами. Необходима последовательная система формирования компетенций, которая начинается ещё до поступления в вуз и продолжается непосредственно на производстве.
Ольга Мудрова предложила формировать непрерывную траекторию подготовки кадров по принципу «школа — колледж — вуз — промышленное предприятие».
Такой подход позволяет связать несколько этапов подготовки специалиста в единую систему: раннюю профориентацию, получение базовых инженерных знаний, освоение современных технологий в колледже и вузе, а затем практическую работу с реальным промышленным оборудованием.
Среди практических инициатив, предложенных представителем НАУРР, — создание экспертной площадки по ИИ и робототехнике в инженерном образовании, включение отдельного раздела в каталог лучших образовательных практик, подготовка типовых рекомендаций для образовательных организаций и развитие региональных пилотных проектов с использованием реального робототехнического оборудования.
Для отрасли это принципиально важный переход от разговоров о будущих профессиях к формированию конкретной инфраструктуры подготовки специалистов.
Человек, который будет работать с промышленными роботами через несколько лет, должен получить возможность познакомиться с этой технологией значительно раньше — увидеть оборудование, поработать с ним, понять принципы программирования и эксплуатации роботизированных систем.
Одновременно развитие ИИ требует от специалистов более широкого набора компетенций. Инженеру будущего недостаточно уметь использовать отдельный цифровой инструмент — важно понимать технологический процесс, уметь ставить задачи, анализировать полученные результаты и критически оценивать решения, предлагаемые ИИ.
Более 600 практик применения ИИ уже собраны в образовательной сфере
Директор по образованию и науке Альянса в сфере искусственного интеллекта Ольга Сквирская представила результаты анализа применения ИИ в российских образовательных организациях.
Исследование позволило собрать более 600 кейсов, около 60 из которых эксперты отнесли к передовым разработкам.
Практики распределили по пяти направлениям: учебный процесс, поддержка преподавателей и обучающихся, коммуникации, административно-управленческая работа и научно-исследовательская деятельность.
Около 15% рассмотренных решений были связаны с выявлением использования ИИ в студенческих работах.
При этом участники заседания отметили, что применение искусственного интеллекта в образовании не должно сводиться к контролю студентов.
Технологии способны брать на себя большое количество рутинных операций, помогать обрабатывать обратную связь, сопровождать индивидуальные образовательные траектории и освобождать время преподавателей для работы со студентами и научной деятельности.
Альянс начал формирование нового сборника практик за 2026 год. Сбор информации от образовательных организаций продлится до 21 сентября.
Университеты показывают практические сценарии применения ИИ
Проректор по искусственному интеллекту Университета «Синергия» Андрей Комиссаров отметил, что искусственный интеллект нельзя сводить исключительно к большим языковым моделям.
При разработке образовательных продуктов, по его мнению, необходимо использовать проверенные данные, предметные базы знаний и разработанные специалистами знаниевые графы.
На заседании были представлены различные варианты применения ИИ — от систем обучения физике и построения индивидуальных образовательных траекторий до сопоставления образовательных программ с запросами рынка труда и цифровых ассистентов для сопровождения проектной деятельности студентов.
Директор по архитектуре и разработке РАНХиГС Артём Канталинский-Родин рассказал о портфеле из 26 ИИ-кейсов Президентской академии. Часть решений уже применяется, остальные находятся на стадии внедрения или апробации.
В числе проектов — чат-бот для абитуриентов, распознавание документов при зачислении на программы дополнительного образования, автоматическая классификация обращений в техническую поддержку, обработка входящей корреспонденции, подбор литературы на основе оцифрованной библиотеки и продвижение российских ИИ-сервисов через личный кабинет студента.
Вице-президент платформы SuperJob Амир Сараков представил предиктивную систему, которая объединяет данные рынка труда, информацию об образовательных программах и возможных карьерных траекториях.
В рамках регионального пилота в Нижегородской области через систему профориентации и навигации по образовательным программам за год прошли 50 тысяч школьников.
Вузы формируют правила работы студентов с ИИ
Отдельный блок дискуссии был посвящён академической добросовестности и тому, как образовательным организациям контролировать использование ИИ без полного запрета технологии.
Руководитель департамента права цифровых технологий и биоправа НИУ ВШЭ Наталия Ковалева рассказала о правилах, действующих в университете.
Студент должен указывать, какие нейросети использовал, для какой части работы и с какой целью. Сокрытие использования ИИ рассматривается как нарушение академической этики.
При этом автоматические детекторы сгенерированного текста не могут быть единственным основанием для принятия решения, поскольку они способны давать ложные срабатывания.
Одним из способов оценки реального уровня подготовки становится повышение значения устной защиты. Такой формат позволяет понять, действительно ли студент разбирается в представленном материале или использовал ИИ для получения результата, содержание которого сам не понимает.
Профессор МГУ имени М.В. Ломоносова Лариса Лапидус также подчеркнула, что окончательная оценка корректности применения ИИ должна оставаться за преподавателем.
Искусственный интеллект может выполнять вспомогательные операции, но не должен подменять педагогическую работу.
Для образовательных организаций, по её мнению, необходимы собственные стратегии внедрения ИИ, программы повышения квалификации преподавателей, методики оценки надёжности систем и механизмы управления технологическими рисками.
Проверять нужно не только результат, но и путь к нему
Эксперт Цифровой кафедры МГИМО МИД России Алёна Лепилина представила результаты экспериментов МГИМО и МФТИ с использованием платформы, которая фиксирует цифровой след студента во время работы над текстом.
Когда преподаватели видели только итоговую версию задания, 78% работ, созданных с использованием ИИ, были приняты за написанные человеком.
Доступ к процессу подготовки текста повысил точность определения авторства на 42% и сократил время проверки примерно на треть.
Процессный подход позволяет увидеть, какие фрагменты студент добавлял извне, как редактировал материал и какая часть итоговой работы является результатом его собственной деятельности.
При этом финальная оценка остаётся за преподавателем, а не за автоматическим алгоритмом.
Руководитель центра «Цифровая кафедра» НИУ МИЭТ Виталий Кокин отметил, что один из главных вызовов связан не с освоением промптов, а с изменением мышления студентов.
Образовательная система должна научить человека проверять ответы модели, понимать логику получения результата и использовать ИИ для анализа и рефлексии, а не для замены собственной интеллектуальной работы.
Он предложил создать межвузовскую экспертную группу с участием разработчиков, преподавателей, методистов, психологов и юристов. Такая площадка могла бы выработать общие подходы к применению искусственного интеллекта в образовательном процессе.
От образовательной технологии к промышленной компетенции
Обсуждение в ТПП РФ показало, что внедрение ИИ в образование связано не только с цифровизацией учебного процесса.
Для промышленности образовательная система становится одним из источников будущих инженерных кадров, способных работать с роботизированными комплексами, ИИ-системами и современными производственными технологиями.
Именно поэтому обозначенная Ольгой Мудровой связка «школа — колледж — вуз — промышленное предприятие» имеет значение далеко за пределами образовательной сферы.
Роботизация требует специалистов, которые одновременно понимают производственные процессы, инженерные технологии, программирование, автоматизацию и возможности искусственного интеллекта.
При этом технологии должны становиться частью практической подготовки, а не оставаться исключительно темой лекций и учебных материалов.
Итоги обсуждения
По итогам заседания участники обозначили несколько направлений дальнейшей работы: разработка понятных правил использования ИИ студентами и преподавателями, прозрачность применения технологий, сохранение экспертной оценки человека, повышение квалификации педагогов, развитие отечественных ИИ-решений и оценка проектов по их практическому результату.
Отдельное внимание предлагается уделить критическому мышлению, защите персональных данных, академической добросовестности, качеству исходных данных и подготовке кадров для промышленности и технологических отраслей.
Для робототехники этот вопрос приобретает особое значение: при масштабировании отрасли потребуются не только новые роботизированные комплексы, но и специалисты, способные их проектировать, программировать, внедрять и обслуживать.
Поэтому развитие ИИ в образовании и подготовка кадров для промышленной роботизации становятся взаимосвязанными задачами.
Высказанные участниками предложения планируется обобщить при подготовке итоговой резолюции заседания Рабочей группы.