Типология региональных университетов по уровням готовности к обучению управлению ИИ-агентами в условиях цифровой трансформации системы высшего образования

Актуальность. Нарастающий технологический разрыв между ведущими и региональными университетами России в подготовке кадров для работы с ИИ-агентами создаёт системные риски для достижения технологического суверенитета страны в условиях перехода к Индустрии 5.0/6.0.

Цель ‒ разработка типологии региональных университетов по уровню готовности к обучению управлению ИИ-агентами и формирование дифференцированных рекомендаций по преодолению выявленных барьеров.

Задачи: проанализировать эволюцию российского рынка ИИ и ключевые тренды перехода от генеративного к агентному ИИ; выявить барьеры масштабирования агентных решений в российском бизнесе; разработать типологию региональных вузов по готовности к подготовке ИИ-компетентных кадров; обосновать эффективность форматов повышения квалификации преподавателей.

Методология: авторское анкетирование студентов региональных университетов, экспертный анализ, матричный метод типологизации, сравнительный анализ форматов обучения.

Результаты. Выявлены три группы барьеров внедрения агентного ИИ: организационная инерция, санкционные инфраструктурные ограничения и кадровый дефицит. Разработана четырёхуровневая типология вузов («Первопроходец» ‒ «Энтузиаст» ‒ «Претендент» ‒ «Аутсайдер») в матрице «Компетентностная готовность преподавательского состава ‒ Инфраструктурная готовность вуза»; установлено, что большинство региональных вузов относится к типу «Аутсайдер». Эмпирически доказана сравнительная эффективность гибридного формата подготовки (онлайн-модули + офлайн-воркшопы) над исключительно дистанционным. Сформулированы дифференцированные рекомендации с опорой на отечественные платформы (GigaChat Ultra, YandexGPT API).

Вывод. Преодоление технологического разрыва в региональном высшем образовании требует дифференцированных стратегий государственной поддержки, учитывающих тип вуза, и перехода к практико-ориентированной подготовке кадров в области управления ИИ-агентами.

1. Искусственный интеллект в России: разработка и применение / П. Б. Рудник (рук. авт. кол.), В. Л. Абашкин, Г. И. Абдрахманова [и др.]; под ред. Л. М. Гохберга, П. Б. Рудника, Г. И. Абдрахмановой; Нац. исслед. ун-т «Высшая школа экономики». М.: ИСИЭЗ ВШЭ, 2025. 86 с.

2. Алексеева В. В. Использование искусственного интеллекта для повышения эффективности образовательного процесса в экономико-управленческой сфере // Форпост науки. 2024. Т. 18, № 4. С. 10-15.

3. Линту Ю. С. Организационные изменения при внедрении искусственного интеллекта в инновационную деятельность организации // Вестник науки. 2024. Т. 1, № 2 (95). С. 100–107.

4. Лукичев П. М., Чекмарев О. П. Применение искусственного интеллекта в системе высшего образования // Вопросы инновационной экономики. 2023. Т. 13, № 1. С. 485–501. https://doi.org/10.18334/vinec.13.1.117223.

5. Systematic review of research on artificial intelligence applications in higher education ‒ where are the educators? / O. Zawacki-Richter, V. I. Marín, M. Bond, F. Gouverneur // International Journal of Educational Technology in Higher Education. 2019. Vol. 16. P. 39. https://doi.org/10.1186/s41239-019-0171-0.

6. Turing A. M. Computing machinery and intelligence // Mind. New Series. 1950. Vol. 59, N 236. P. 433–460. https://doi.org/10.1093/mind/LIX.236.433.

7. Newell A., Simon H. A. Human problem solving: the state of the theory in 1970 // American Psychologist. 1971. N 26(2). P. 145–159. https://doi.org/10.1037/h0030684.

8. Осипов Г. С. Искусственный интеллект: состояние исследований и несколько слов о будущем // Новости искусственного интеллекта. 2001. № 1. С. 3‒13.

9. Витт С. Мыслящие машины Дженсена Хуанга: история Nvidia и мировой ИИ-революции / пер. с англ. М. Л. Кульневой. М.: Альпина Паблишер, 2026. 321 с.

10. Искусственный интеллект в российском высшем образовании: текущее состояние и перспективы развития / С. Г. Давыдов, Н. Н. Матвеева, Н. В. Адемукова, А. А. Вичканова // Университетское управление: практика и анализ. 2024. Т. 28, № 3. С. 32–44. https://doi.org/10.15826/umpa.2024.03.023.

11. Вешнева И. В. Технологии искусственного интеллекта: классификация, ограничения, перспективы и угрозы // Известия Саратовского университета. Серия: Экономика. Управление. Право. 2023. Т. 23, вып. 4. С. 428–438.

12. Варламова Ю. А., Корнейченко Е. Н. Искусственный интеллект в российских регионах // Russian Journal of Economics and Law. 2024. Т. 18, № 3. С. 641‒662.

13. Бабкин А. В., Шкарупета Е. В. Индустрия 6.0: сущность, тенденции и стратегические возможности для России // Экономика промышленности. 2024. Т. 17, № 4. С. 353–377. https://doi.org/10.15407/econindustry.2024.04.353.

14. Индустрия 5.0: понятие, формирование и развитие / А. В. Бабкин, А. А. Федоров, И. В. Либерман, П. М. Клачек // Экономика промышленности. 2021. Т.14, № 4. С. 375-395. https://doi.org/10.17073/2072-1633-2021-4-375-395.

15. Макаренко Е. Н., Полякова И. А., Кислая И. А. Человеческий капитал и сфера высоких технологий: тренды развития, реалии, проблемы // Технологии и человеческий капитал: ключевые факторы устойчивого роста / под ред. И. А. Кислой. Ростов н/Д: Ростовский государственный экономический университет (РИНХ), 2024. С. 19–30.

16. К вопросу об обеспечении технологического суверенитета: региональный аспект / Р. И. Акмаева, Е. В. Крюкова, О. К. Минева, Т. А. Мордасова // Научные труды Вольного экономического общества России. 2025. Т. 251, № 1. С. 192–216.

17. Бабкин И. А., Бабкин А. В., Алексеева Н. С. Организационно-экономический механизм управления интеллектуальным капиталом промышленной экосистемы в условиях новой реальности. Санкт-Петербург: ПОЛИТЕХ-ПРЕСС, 2022. https://doi.org/10.18720/SPBPU/2/i23-17.

18. Лексин В. Н. Искусственный интеллект в экономике, политике и частной жизни: Опыт системной диагностики. М.: ЛЕНАНД, 2021. 336 с.

19. Wooldridge M. A Brief History of Artificial Intelligence: What It Is, Where We Are, and Where We Are Going. New York: Flatiron Books, 2020. 256 p.

20. Бодрунов С. Д. Ноономика: концептуальные основы новой парадигмы развития // Известия Уральского государственного экономического университета. 2019. Т. 20, № 1. С. 5-12.

21. Цифровая трансформация рынка труда: региональный и отраслевой аспект / Н. К. Савельева, А. А. Созинова, В. А. Зонова, А. К. Ливанова // Экономика, предпринимательство и право. 2026. Т. 16, № 2. С. 849-866. https://doi.org/10.18334/epp.16.2.124707.

22. Черноусов Д. А. Технологический суверенитет как стратегический приоритет развития России: анализ и перспективы // Вопросы инновационной экономики. 2025. Т. 15, № 1. С. 39-56.

23. Agrawal A., Gans J., Goldfarb A. Prediction Machines: The Simple Economics of Artificial Intelligence. Boston: Harvard Business Review Press, 2018. 272 p.

24. Brynjolfsson E., McAfee A. The Second Machine Age: Work, Progress, and Prosperity in a Time of Brilliant Technologies. New York: W.W. Norton & Company, 2014. 306 p.