Телеграм канал «Наука и университеты»

В IТ растет спрос на специалистов на стыке технологий и бизнеса

IТ-компаниям нужны не только разработчики, но и специалисты, которые понимают продукт, аналитику и бизнес-процессы. На фоне распространения ИИ и low-code/no-code-инструментов часть рутинных задач автоматизируется, а требования к подготовке сотрудников меняются. Об этом Forbes Education рассказал директор по работе с вузами VK.

По прогнозу Gartner, 80% пользователей low-code/no-code-платформ будут людьми без профильного образования. При этом спрос на квалифицированных разработчиков, специалистов по кибербезопасности, машинному обучению и большим данным сохраняется. Меняется распределение задач: рутинные операции можно автоматизировать, тогда как сложные инженерные и архитектурные решения требуют фундаментальных знаний.

Одновременно растет потребность в гибридных специалистах. Продакт-менеджерам необходимо разбираться в технологических ограничениях, аналитикам — учитывать бизнес-контекст, а дизайнерам — понимать продуктовые метрики и процессы разработки. Среди новых направлений — ProdRel, специалисты которого развивают коммуникацию с профессиональными сообществами продакт-менеджеров, аналитиков и дизайнеров.

Меняется и подготовка кадров в университетах. По данным НИУ ВШЭ, количество заявок на совместные с технологическими компаниями программы по IT-направлениям в Москве, Санкт-Петербурге и Нижнем Новгороде выросло на 79% — с 13 тыс. до 23,3 тыс. В МГТУ имени Баумана интерес к прикладным программам образовательного центра VK увеличился на 14%, до 1,7 тыс. заявок.

Растет интерес и к направлениям на пересечении технологий и бизнеса. На курсы VK по продуктовому менеджменту в IТ стали регистрироваться на 156% чаще, а интерес к программам по искусственному интеллекту и анализу данных увеличился на 43%.

В этих условиях университеты и IТ-компании активнее объединяют усилия: обновляют образовательные программы, привлекают практикующих специалистов и дают студентам возможность работать с реальными бизнес-задачами.

🏆 Роберт Э. Холл (Robert E. Hall) и Майкл Вудфорд (Michael Woodford) получили премию Нобелевского комитета по экономике 2026 года за микроэкономические основы макроэкономической стабилизации.

Эти модели помогают в своевременном применении мер фискальной и денежно-кредитной политики, которые позволяют сглаживать пики и спады в экономике, говорится в пресс-релизе.

Холл и Вудфорд в своих работах опирались не на макроэкономические показатели вроде инфляции, производства и потребления, а на микроэкономический фундамент. Это позволило увидеть, как совокупность решений отдельных домохозяйств и предприятий (по сбережениям или по установлению цен на продукцию) влияет на экономику в целом.

Так, главной идеей исследований Холла было то, что потребление домохозяйств определяется их ожиданиями относительно будущих доходов. Если их потребление изменится, значит, изменится и их оценка будущего. Вудфорд в своих работах показывал, как центральные банки могут стимулировать или сдерживать экономическую активность (в том числе и потребление) с помощью процентных ставок.

«Использование моделей, основанных на таком подходе, вместо поверхностного наблюдения за экономикой исключительно с макроэкономической перспективы ("с высоты птичьего полета"), позволило исследованиям Холла и Вудфорда совершить сдвиг парадигмы в теории стабилизационной политики», —
пишет Нобелевский комитет.
Размер денежной составляющей премии в этом году составит 12 млн крон ($1,2 млн).

🔥3 млн ₽ за решение ИТ-задач Альфа-Банка

Альфа-Банк запускает Альфа-Будущее Хакатон — для студентов со всей России. Участникам предстоит в командах решить одну из трёх реальных финтех-задач банка и представить своё решение экспертам. Здесь идея одного становится сильнее в команде, а хороший прототип может превратиться в настоящее решение.

Как всё проходит:

1. Онлайн-отбор
2. Очный финал в Москве — 28–29 ноября

Участников ждут:

▪️ Призовой фонд 3 млн ₽
▪️ Сильный ИТ-кейс в портфолио
▪️ Презентация решения экспертам Альфа-Банка
▪️ Знакомство с командой финтеха

Фаст-трек на стажировку в Альфа-Банк для победителей — возможность попасть в команду, которая дала кейс, через одно интервью.

Регистрация до 18 октября включительно.

>> Перекодим реальность вместе!

Вектор развития высшей школы и науки у нас традиционно смещен в сторону «модных» и быстрых направлений, в то время как тяжелое машиностроение и станкостроение системно остаются на периферии государственного планирования. Цифровизация, микроэлектроника и суверенные ИТ-решения форсируются на всех уровнях, однако игнорируется фундаментальный факт: без базовых средств производства и станков материализовать эти технологии на практике просто негде. Отрасль страдает от колоссальной капиталоемкости, длинных циклов окупаемости НИОКР и критического дефицита инженерных кадров полного цикла, из-за чего профильные ведомства годами предпочитали не замечать проблему, ограничиваясь точечными субсидиями.

К собственному удивлению, обнаружили, что сейчас попытку переломить этот системный тупик предпринимает МГТУ «СТАНКИН», который через Национальную сеть станкостроения фактически берет на себя функции отраслевого интегратора. Вуз уже занялся технологическим аудитом региональных институтов, чтобы выявить не нарисованные в отчетах компетенции и остатки производственного оборудования. Параллельно идет формирование экспертных советов при профильной Комиссии Минобрнауки — это прямая попытка профессионального сообщества перехватить экспертизу «наверху», отстранив от распределения бюджетов и оценки проектов кабинетных методологов, не понимающих специфику тяжелого машиностроения.

В среднесрочной перспективе ожидать полной автономии в средствах производства не приходится, но консорциум закладывает основу для изменения самой модели управления отраслью. Промышленность впервые за долгое время получает сквозную цепочку — от единого научно-технологического техзадания до целевой подготовки инженеров под конкретные заводы. Если СТАНКИНу удастся продавить эту экспертизу на министерском уровне и заставить вузы работать на реальный сектор, страна получит жизнеспособный фундамент индустриализации, а не очередную бумажную концепцию импортозамещения.

Продолжим наблюдать за данной аномалией.

Конец математики?

Встревоженные граждане сообщают: после того как искусственный интеллект начал работать на полную катушку, занятия математикой начинают терять смысл. Ну вот не далее как вчера, прошлой ночью, было опубликовано — уже не одна, не две, а 722 проблемы, которые решила какая-то хитрая экспериментальная модель от OpenAI, недоступная для широкого пользователя.

Среди прочих есть и несколько проблем, относящихся к моей науке. В частности, решили проблему Капланского — о том, что групповое кольцо не имеет делителей нуля. Есть и несколько других важных проблем, в частности про группу Томпсона. Но это детали.

Штош! Сюрприз: математика изменилась, и она стала совсем другой буквально за пару лет. И, увы, все люди, которые много лет занимались решением сложных именных проблем, могут теперь не беспокоиться: их дозор закончен. Их любимые гробы, скорее всего, скоро расколят.

Иными словами, такой (условно) олимпиадный подход к математике — как к решению сложных, многосоставных головоломок — больше не актуален. То же самое случилось с людьми, умевшими лихо вычислять, после появления математического софта типа Sage и Wolfram. То же случилось с людьми, обладавшими сверхъестественной планиметрической интуицией, после появления GeoGebra.

Точно так же пропали люди, которые умели долго и много ходить, — появились машины. Пропали куда-то люди, которые умели стрелять из лука, пользоваться астролябией, и так далее. Многие вещи, которые относятся к скиллам математика, скажем так, XX века, имеют такое же отношение к скиллам математика современного, как фехтование к боевому делу.

Это плохо? Это так. Отныне роль человека математического стала совсем другой. Сформулировать её чётко сейчас ещё трудно. Но понятно, что это человек, который обязан обладать скиллами в области искусственного интеллекта, должен уметь сопоставлять разные разделы математики, должен заниматься исследованием не узких вопросов, а широких. И очень хорошо понимать чем (и зачем) он интересуется.

Когда Гёдель доказал свою великую теорему, многие считали, что математика закончилась, потому что отныне нельзя быть уверенным в том, что ты сможешь что-то доказать. Сейчас же трясёт от обратного: многим кажется, что математика закончилась, потому что теперь всё что угодно можно доказать при помощи машин, только промпт напиши.

И тогда это было не так, и сейчас это не так. Это не конец математики, а начало чего-то совершенно нового. А вот как мы будем к этому приспосабливаться, и кто из действующих учёных с новой реальностью уживётся, а кому пора писать заявление и искать себе новую работу, — вот это большой вопрос.

#Прямая_речь
Директор Московского центра непрерывного математического образования Иван Ященко об обучении школьников работе с ИИ:
 
«Изучать искусственный интеллект как технологию использования, с моей точки зрения, почти бессмысленно. Он очень удобен, и любой школьник его освоит еще до того, как у него начнутся уроки искусственного интеллекта. Это все равно что сейчас делать уроки по смартфону. Технологии подстраиваются под людей настолько, что не нужно специально учить ими пользоваться. А вот учить правилам использования, рискам и преимуществам, конечно, нужно и важно»

ИИ может уничтожить профессии
 
Компания Anthropic, разработчик ИИ-модели Claude, провела масштабное исследование, чтобы выяснить, потребность в каких специалистах быстрее всего снижается из-за массового использования технологий искусственного интеллекта. Проведенный анализ  позволил вычислить наблюдаемую уязвимость профессии — под этой метрикой в исследовании понималась доля профессиональных задач, которые поручаются ИИ уже сейчас. В результате был сформирован рейтинг уязвимости профессий.

1.       Программисты. Наблюдаемая уязвимость — 75%
2.        Специалисты по обслуживанию клиентов. Наблюдаемая уязвимость — 70%
3.        Операторы ввода данных. Наблюдаемая уязвимость — 67%
4.       Медицинские регистраторы. Наблюдаемая уязвимость — 67%
5.       Маркетологи и аналитики рынка. Наблюдаемая уязвимость — 65%
6.       Менеджеры по продажам. Наблюдаемая уязвимость — 63%
7.       Финансовые аналитики. Наблюдаемая уязвимость — 57%
8.       Тестировщики. Наблюдаемая уязвимость — 52%
9.       Специалисты по информационной безопасности – 49%.
10.   Специалисты технической поддержки. Наблюдаемая уязвимость — 47%
 
Исследование Anthropic также показало, что 30% всех специальностей имеют нулевую наблюдаемую уязвимость — задачи, связанные с ними, почти не встречаются в реальных запросах к Claude. Наиболее устойчивые к влиянию ИИ профессии, как правило, связаны с ручным трудом, физической нагрузкой, работой вне офиса и непосредственным взаимодействием с материальным миром: повара, садовники, механики по ремонту мотоциклов, спасатели, бармены, посудомойщики и гардеробщики.

Источник