ИИ меняет профессии: как Казахстану перестроить образование

Искусственный интеллект перекраивает карту образования быстрее, чем правительства успевают понять, какой рынок труда он формирует.

Китай, к примеру, закрывает тысячи университетских программ и одновременно расширяет подготовку специалистов в сфере ИИ и других стратегических технологий.

Американские университеты создают специализированные программы, но также учат использовать ИИ в традиционных профессиях.

Россия делает ставку на подготовку технических специалистов совместно с технологическими компаниями.

Казахстан внедряет ИИ от школы до университета и готовится открыть первый специализированный исследовательский университет в этой сфере.

Эти реформы отражают понятное стремление подготовить студентов к технологическим переменам. Но одновременно они поднимают более глубокий вопрос: если ИИ трансформирует задачи практически в каждой профессии, должны ли государства просто заменять «устаревшие» специальности новыми? Или им стоит пересмотреть то, чему учат в рамках уже существующих дисциплин?

Некоторые профессии исчезнут, но большинство изменится

Данные пока не говорят о том, что ИИ уничтожит большинство профессий. Но и простым инструментом для ускорения работы он не останется. В первую очередь будут сокращаться профессии и задачи, связанные с рутинной цифровой и административной работой. В других сферах ИИ возьмет на себя только часть задач. Профессия при этом сохранится, но для выполнения той же работы людей может потребоваться меньше.

Важно понимать, что любая профессия состоит из разных задач. Например, специалист может искать информацию, готовить документы, общаться с клиентами, анализировать сложные ситуации и принимать окончательное решение. ИИ уже хорошо справляется с частью такой работы, но хуже — с задачами, где необходимы ответственность, опыт и понимание контекста. Поэтому речь далеко не всегда идет о полной замене человека.

По оценке Международной организации труда, каждый четвертый работник в мире занят в сфере, на которую в той или иной степени может повлиять генеративный ИИ. При этом организация считает изменение профессий более вероятным сценарием, чем их полное исчезновение: в большинстве работ по-прежнему остаются задачи, которые должен выполнять человек.

Доклад Всемирного экономического форума Future of Jobs Report 2025 показывает оба направления изменений: работодатели ожидают, что ИИ и технологии обработки информации к 2030 году создадут около 11 млн рабочих мест по всему миру, одновременно вытеснив примерно 9 млн. Спрос на специалистов по ИИ, работе с данными и разработчиков программного обеспечения будет расти, тогда как число административных и других рутинных профессий сократится.

Еще одна проблема касается молодых специалистов. Обновленное в августе 2026 года исследование Stanford Digital Economy Lab не обнаружило массового вытеснения работников ИИ во всей экономике США. Однако среди работников в возрасте 22–25 лет в профессиях, сильнее затронутых ИИ, занятость была примерно на 19% ниже ожидаемого уровня — в основном за счет снижения найма, а не увольнений. Это указывает на новую проблему: ИИ забирает именно те начальные задачи, через которые выпускники традиционно получали первый профессиональный опыт.

Разные страны — разные подходы

Китай выбрал наиболее централизованный подход. По данным Министерства образования КНР, которые приводит Xinhua, китайские университеты с 2021 по 2025 год открыли около 10 200 программ бакалавриата и закрыли или приостановили примерно 12 200. Таким образом, была пересмотрена почти треть образовательных программ страны. Сокращения затронули некоторые направления в области искусства, гуманитарных наук, иностранных языков и менеджмента. Одновременно появились новые программы по ИИ, робототехнике, полупроводникам и другим стратегическим направлениям.

Перестройка системы образования связана не только с ИИ. На нее также влияют безработица среди выпускников и избыток специалистов в отдельных областях. Китай направляет ресурсы в стратегически важные отрасли, однако здесь есть определенный риск: востребованная сегодня профессия может оказаться менее нужной к моменту выпуска студентов.

В США университеты открывают специализированные программы по ИИ, но некоторые из них одновременно учат использовать технологию в разных профессиях. Например, инициатива AI Fluency Университета штата Огайо предполагает, что выпускник должен хорошо знать свою специальность и понимать, как применять ИИ в этой сфере. Студенты также учатся оценивать ограничения технологии и проверять результаты ее работы.

Россия делает ставку на подготовку технических специалистов совместно с технологическими компаниями. Например, инициатива AI360, разработанная «Яндексом», Сбером и рядом ведущих университетов, готовит исследователей и инженеров, которые смогут создавать новые модели ИИ. Программа сочетает математику и машинное обучение с практической подготовкой и доступом к вычислительным ресурсам.

Казахстан сделал ставку на оба направления

В казахстанских школах программы «Цифровая грамотность» и «Информатика» обновляются с учетом развития ИИ. В них уже 43 учебные цели: от цифровой безопасности и ответственного использования технологий до машинного обучения, нейронных сетей и анализа данных.

Высшее образование развивается еще быстрее. По данным Министерства науки и высшего образования, 95 университетов уже внедрили дисциплины по ИИ, а 30 вузов предлагают 42 специализированные образовательные программы. Кроме того, в этом году начнет подготовку студентов новый Qazaq Research University of Artificial Intelligence. В его программах будут представлены дисциплины формата AI+X, предполагающие применение ИИ в различных секторах экономики.

Вопрос о том, нужен ли ИИ в высшем образовании, для Казахстана уже решен. Теперь важнее другое: действительно ли новые программы дают студентам полезные навыки или слово «ИИ» просто появляется в уже существующих учебных планах.

ИИ меняет «глаголы»

Университеты традиционно учат профессиям: юрист, инженер, врач, преподаватель, дипломат. ИИ же меняет не столько названия профессий, сколько конкретные задачи внутри них: поиск информации, перевод, подготовку документов, моделирование, диагностику и прогнозирование.

Поэтому отдельные специалисты по ИИ, безусловно, нужны. Но этого недостаточно. Остальным специалистам тоже придется научиться работать с ИИ в рамках своей профессии.

Один из примеров — международные отношения. Не обязательно создавать отдельную специальность «ИИ-дипломатия». Гораздо полезнее готовить специалистов по международным отношениям, которые знают историю, политику, экономику, языки и регионы, но при этом умеют использовать ИИ для анализа документов, работы с открытыми источниками, мониторинга санкций, подготовки сценариев и выявления дезинформации.

Здесь знание своей профессии становится еще важнее, поскольку ИИ может выдавать убедительные, но ошибочные ответы. Если выпускник умеет попросить ИИ провести анализ, но не может понять, где в нем допущена историческая ошибка, сделано неверное политическое предположение или представлен неправильный перевод, он не умеет работать с ИИ — он просто от него зависит.

То же касается и других профессий. Большинство таких специалистов не будут создавать собственные модели ИИ. Их преимущество будет заключаться в другом: они будут сочетать знания своей профессии с умением использовать ИИ, проверять его ответы и понимать его ограничения.

По сути, системе образования нужны три уровня подготовки: базовая грамотность в сфере ИИ для всех, умение применять его в конкретной профессии и глубокая техническая подготовка для тех, кто будет создавать эти технологии.

Что стоит и не стоит делать Казахстану

Во-первых, Казахстану важно разделять специализированное обучение ИИ и направление AI+X. Стране нужны отдельные программы для исследователей и инженеров, но большой эффект может дать и применение ИИ в добыче полезных ископаемых, энергетике, сельском хозяйстве, логистике, государственном управлении и развитии казахскоязычных технологий. Поэтому образовательные приоритеты стоит связывать с реальными потребностями экономики, а не просто стремиться увеличивать число выпускников со специальностью «ИИ».

Во-вторых, оценивать новые программы нужно не по количеству курсов, а по навыкам выпускников. Важно, чтобы они умели выбирать подходящие инструменты, проверять результаты работы ИИ, находить ошибки и применять технологию для решения реальных рабочих задач. Для этого необходимы подготовленные преподаватели и доступ к вычислительным ресурсам. Иначе реформа может еще сильнее увеличить разрыв между ведущими университетами Астаны, Алматы и региональными вузами.

Одновременно людям из сокращающихся профессий понадобится помощь в переходе на новую работу. При этом не каждый человек, чью работу автоматизируют, должен становиться программистом.

Наконец, не стоит бездумно сокращать гуманитарные и социальные науки. Казахстану, который развивает собственные казахскоязычные технологии, нужны лингвисты, историки, юристы и специалисты по культуре. Именно они помогают создавать и проверять данные, на которых работают системы ИИ.

Умение общаться, оценивать ситуацию, понимать контекст и принимать этические решения — не второстепенные навыки в эпоху ИИ. Напротив, это качества, с которыми технологии пока справляются хуже человека.

В конечном счете успех не стоит измерять количеством университетских программ со словом «искусственный интеллект». Гораздо важнее другое: смогут ли казахстанские инженеры, преподаватели, врачи, дипломаты и государственные служащие использовать ИИ в работе, сохраняя собственные знания, ответственность и способность принимать решения.

Напомним, в мае Главой государства был подписан Указ «О мерах по внедрению искусственного интеллекта в систему среднего образования Республики Казахстан». 

Оригинал статьи на английском языке читайте здесь.