Карьерные траектории выпускников образовательных программ в сфере искусственного интеллекта: результаты качественного исследования регионального вуза

В статье рассмотрена подготовка вузами специалистов в сфере искусственного интеллекта (ИИ) на основе анализа начала карьерных траекторий выпускников специализированных образовательных программ магистратуры по профилю «искусственный интеллект». Актуальность исследования обусловлена приоритетным значением кадрового обеспечения развития ИИ-технологий. Научная новизна исследования определяется его объектом, на основе метода глубинных интервью авторами проведён анализ эффективности подготовки кадров для сферы ИИ. Цель исследования – определить основные барьеры трудоустройства выпускников ОПОП ИИ по профилю полученного образования на примере регионального вуза. Эмпирическая база исследования – транскрипты интервью с выпускниками образовательных программ магистратуры по профилю «искусственный интеллект» 2024 и 2025 гг. выпуска (N = 25) и транскрипты фокус-групп со студентами бакалавриата (N = 2) и магистратуры (N = 2) этого же профиля. Дополнительно рассмотрены учебные планы и рабочие программы дисциплин анализируемых образовательных программ. В ходе исследования выявлено, что трудоустроенными по профилю полученного образования являются 7 из 25 обследованных выпускников (28%). Основное влияние на это оказывают: отсутствие релевантного опыта и недостаток практических навыков; трудоустройство в интересующей области ИТ на момент поступления в магистратуру; отсутствие изначального интереса к работе с ИИ-технологиями. Более детальный анализ перечисленных факторов выявил, что половина выпускников рассматривали поступление в магистратуру как продолжение получения бакалаврского образования, а идентифицировали образовательную программу с ИИ-технологиями лишь 15 из 25 выпускников. Также респонденты отметили недостаточную практикоориентированность образовательных программ. Среди общеизвестных факторов, способствующих трудоустройству по профилю полученного образования, таких как получение практического опыта работы с ИИ в процессе обучения, выявлено значимое влияние на трудоустройство в сферу ИИ профессиональной самоидентификации выпускника как исследователя. Практическая значимость работы заключается в формировании на основе полученных результатов рекомендаций, способствующих модернизации существующих практик отечественного высшего образования в сфере ИИ.

1. Phelps E.S. Mass flourishing: how grassroots innovation created jobs, challenge, and change. – Princeton, N.J: Princeton University Press, 2013. – 392 p. – ISBN: 978-0691158983.

2. Furman J.L., Porter M.E., Stern S. The determinants of national innovative capacity // Research Policy. – 2002. – Vol. 31, no. 6. – P. 899–933. – DOI: 10.1016/S0048-7333(01)00152-4.

3. Аверьянов А.О., Гуртов В.А., Степусь И.С. Трудоустройство выпускников образовательных программ в сфере искусственного интеллекта // Университетское управление: практика и анализ. – 2025. – Т. 29, № 4. – С. 56–73. – DOI: 10.15826/umpa.2025.04.031.

4. Подготовка высококвалифицированных кадров в области искусственного интеллекта / Н.Б. Шугаль, Т.А. Варламова; науч. ред. Л.М. Гохберг; Нац. Исслед. ун-т «Высшая школа экономики». – Москва: ИСИЭЗ ВШЭ, 2024. – 60 с. – DOI: 10.17323/978-5-7598-3024-5.

5. Гимпельсон В. Дефицит квалификации и навыков на рынке труда (недостаток предложения, ограничения спроса или ложные сигналы работодателей? // Вопросы экономики. – 2004. – № 3. – С. 76–94. – DOI: 10.32609/0042-8736-2004-3-76-94.

6. Лайкам К.Э., Зайнуллина З.Ф., Матраева Л.В., Васютина Е.С., Королькова Н.А. Выход на российский рынок труда выпускников профессиональных и высших учебных заведений (по материалам выборочных обследований) // Вопросы статистики. – 2023. – Т. 30, № 1. – С. 5–17. – DOI: 10.34023/2313-6383-2023-30-1-5-17.

7. Wang B., Liang K., Yuan F. Research on Strategies for Enhancing the Employment Competitiveness of Computer Science Graduates Under the School Enterprise Cooperation Model // Computer Science and Educational Informatization: 6th International Conference, CSEI 2024, Haikou, China, November 1–3, 2024, Revised Selected Papers, Part I. –Springer, Singapore. – 2025. – Article no. 2447. – P. 103–110. – DOI: 10.1007/978-981-96-3735-5.

8. Kiss Z. Vertical and horizontal (mis)match of university degrees in the Hungarian labour market // Humanities and Social Sciences Communications. – 2024. –Vol. 11. – Article no. 1699. – DOI: 10.1057/s41599-024-04203-x.

9. Assaad R., Krafft C., Salehi-Isfahani D. Does the type of higher education affect labor market outcomes? Evidence from Egypt and Jordan // High Educ (Dordr). – 2018. – Vol. 75, no. 6. – P. 945–995. – DOI: 10.1007/s10734-017-0179-0.

10. Marois G., Potančokova M., Bezat A., Cuaresma J.C. Projecting Labour Market Imbalances and Skill Mismatch Under Demographic Change in the EU // European Journal of Population. – 2026. – Vol. 42. – Article no. 4. – DOI: 10.1007/s10680-025-09758-2.

11. Salas-Velasco M. Mapping the (mis)match of university degrees in the graduate labor market // Journal for Labour Market Research. – 2021. – Vol. 55. – Article no. 14. – DOI: 10.1186/s12651-021-00297-x.

12. Kwok C.Y.N. Managing uncertainty in the career development of emerging adults: Implications for undergraduate students // Australian Journal of Career Development. – 2018. – Vol. 27, no. 3. – P. 137–149. – DOI: 10.1177/1038416217744216.

13. Bartlett W., Uvalić M. Higher Education and the Graduate Labour Market in the Western Balkans // Western Balkan Economies in Transition: Recent Economic and Social Developments / Editors R. Osbild, W. Bartlett – Springer, Cham. – 2018. – P. 47–59. – DOI: 10.1007/978-3-319-93665-9_4.

14. Чередниченко Г.А. Выпускники российских вузов на рынке труда (данные опроса Росстата) // Социологическая наука и социальная практика. – 2020. – Т. 8, № 3. – С. 108–124. – DOI: 10.19181/snsp.2020.8.3.7490.

15. Weismann M., Roth T. Conflict and support during apprenticeship training in Germany: consequences for apprenticeship success and further employment in the company // Empirical Research in Vocational Education and Training. – 2025. – Vol. 17. – Article no. 27. – DOI: 10.1186/s40461-025-00201-8.

16. Тюрина И.О., Ключарев Г.А. Итоги проекта «5-100»: проекция на трудоустройство выпускников // Социологические исследования. – 2024. – № 9. – С. 79–88. – DOI: 10.31857/S0132162524090079.

17. Капелюшников Р.И. Отдача от образования в России: ниже некуда? // Вопросы экономики. – 2021. – № 8. – С. 37–68. – DOI: 10.32609/0042-8736-2021-8-37-68.

18. Silos P., Smith E. Human capital portfolios // Review of Economic Dynamics. – 2015. – Vol. 18, no. 3. – P. 635–652. – DOI: 10.1016/j.red.2014.09.001.

19. Boudarbat B. Field of Study Choice by Community College Students in Canada // Economics of Education Review. – 2008. – Vol. 27, no. 1. – P. 79–93. – DOI: 10.1016/j.econedurev.2006.06.001.

20. Юдина Т.Н., Мазаев Ю.Н., Кириллов А.В. Поиск работы выпускницами московских вузов: мотивация и притязания // Вестник Российского университета дружбы народов. Серия: Социология. – 2019. – Т. 19, № 3. – С. 458–469. – DOI: 10.22363/2313-2272-2019-19-3-458-469.

21. Rocca A., Quintano C. Success Stems from STEM Fields: An Analysis of Italian Graduates // Italian Economic Journal. – 2024. – Vol. 10. – Article no. 27. – P. 761–793. – DOI: 10.1007/s40797-023-00255-1.

22. Martin J.P., Brown J.S., Dunmoye I.D. et al. AI and engineering careers: recent graduates’ outlook on opportunities and challenges // International Journal of STEM Education. – 2025. – Vol. 12. – Article no. 64. – DOI: 10.1186/s40594-025-00583-x.

23. Burhan Q.-u-A. Unraveling the AI enigma: How perceptions of artificial intelligence forge career adaptability through the crucible of career insecurity and skill development // Management Research Review. – 2025. – Vol. 48, no. 3. – P. 470–488. – DOI: 10.1108/MRR-01-2024-0022.

24. Брызгалин Е.А., Александрова Ю.Ю., Пряжников Н.С. Теоретико-психологический анализ современных представлений о профессиональной идентичности: проблемы развития. Часть 2 // Психологические исследования. – 2024. – Т. 17, № 93. – Статья 4. – DOI: 10.54359/ps.v17i93.1517.

25. Pratt M., Rockmann K., Kaufmann J.B. Constructing Professional Identity: The Role of Work and Identity Learning Cycles in the Customization of Identity Among Medical Residents // Academy of Management Journal. – 2006. – Vol. 49, no. 2. – P. 235–262. – DOI: 10.5465/AMJ.2006.20786060.

26. Шнейдер Л.Б. Профессиональная идентичность: монография. – Москва: МОСУ, 2001. – 272 с. – ISBN: 5-89774-023-2.

27. Dummert S. Intergenerational transmission of unemployment after apprenticeship graduation: does parental socioeconomic background still matter? // Journal for Labour Market Research. – 2024. – Vol. 58. – Article no. 6. – DOI: 10.1186/s12651-024-00364-z.

28. Сорокин П.С., Афанасьева И.А., Вятская Ю.А., Ковалёва А. Агентность студентов и выпускников вузов в сфере труда и занятости: связь с образовательным опытом и благополучием // Высшее образование в России. – 2025. – Т. 34, № 7. – С. 133–152. – DOI: 10.31992/0869-3617-2025-34-7-133-152.

29. Титаренко Л.Г., Широканова А.А. Стратегии выхода студентов белорусских вузов на регулируемый рынок труда // Социологические исследования. – 2020. – № 12. – С. 128–138. – DOI: 10.31857/S013216250010303-6.

30. Донецкая С.С., Довгаль С.В. Продвижение выпускников на рынке труда и отслеживание их трудоустройства: опыт университета // Высшее образование в России. – 2018. – Т. 27, № 4. – С. 93–100. – EDN: YWRMGM.

31. Мальцева В.А., Розенфельд Н.Я. Траектории российской молодёжи в образовании и профессии на материале лонгитюда: сложные маршруты выпускников вузов // Вопросы образования. – 2022. – № 3. – С. 99–148. – DOI: 10.17323/1814-9545-2022-3-99-148.

32. Lihui H. Analysis of Employment Information of University Graduates through Data Mining // Automatic Control and Computer Sciences. – 2024 – Vol. 58. – P. 58–65. – DOI: 10.3103/S0146411624010073.

33. Yates J. Graduates’ career choices: an empirically derived process model // International Journal for Educational and Vocational Guidance. – 2025. – DOI: 10.1007/s10775-024-09720-4.

34. Мельник А.Д., Судакова А.Е., Антонова Н.Л. Выбор стартовой профессиональной траектории: эффект несоответствия работы и образования // Образование и наука. – 2024. – Т. 26, № 8. – С. 174–206. – DOI: 10.17853/1994-5639-2024-8-174-205.

35. Вольчик В.В., Маслюкова Е.В. Нестабильность занятости и поведенческие предпочтения выпускников университетов // Журнал институциональных исследований. – 2020. – Т. 12, № 4. – С. 112–125. – DOI: 10.17835/2076-6297.2020.12.4.112-125.

36. Benriyene S., Ismaili B.A., Bakkali S. Artificial Intelligence and Employability: A Literature Review of Engineer’s Competencies // Ezziyyani M., Kacprzyk J., Balas V.E. (eds) International Conference on Advanced Intelligent Systems for Sustainable Development (AI2SD’2023). AI2SD 2023. Lecture Notes in Networks and Systems. – Springer, Cham. – 2024. – Vol. 930. – DOI: 10.1007/978-3-031-54318-0_18.

37. Лёвин Б.А., Пискунов А.А., Поляков В.Ю., Савин А.В. Искусственный интеллект в инженерном образовании // Высшее образование в России. – 2022. – Т. 31, № 7. – С. 79–95. – DOI: 10.31992/0869-3617-2022-31-7-79-95.

38. Mosly I. Artificial intelligence’s opportunities and challenges in engineering curricular design: A combined review and focus group study // Societies. – 2024. – Vol. 14. – Article no. 89. – DOI: 10.3390/soc14060089.

39. Dewan U., Hingle A., McDonald N., Johri A. Engineering educators’ perspectives on the impact of generative AI in higher education //2025 IEEE Global Engineering Education Conference (EDUCON). – IEEE, 2025. – P. 1–10. – DOI: 10.48550/arXiv.2502.00569.

40. Alshammari S.H., Alrashidi M.E., Alshammari M.H. et al. Determinants of student adoption of artificial intelligence applications in higher education // Scientific Reports. – 2025. – Vol. 15. – Article no. 35921. – DOI: 10.1038/s41598-025-19851-5.

41. Тощенко Ж.Т. Формы участия высшего образования в решении проблем производительности труда // Вестник Российского университета дружбы народов. Серия: Социология. – 2024. – Т. 24, № 1. – С. 28–42. – DOI: 10.22363/2313-2272-2024-24-1-28-42.

42. Гильманов А.З., Коваленко С.О. Роль вуза в трудоустройстве выпускников: опыт Боннского университета // Социологические исследования. – 2015. – № 1. – С. 134–135. – EDN: TLPTJB.

43. Сандлер Д.Г., Сущенко А.Д., Кузнецов П.Д., Печенкина Т.Е. Трудоустройство выпускников и его связь с качеством высшего образования // Университетское управление: практика и анализ. – 2018. – Т. 22, № 3. – С. 73–85. – DOI: 10.15826/umpa.2018.03.028.

44. Гуртов В.А., Серова Л.М., Степусь И.С., Федорова Е.А., Мороз Д.М. Развитие системы мониторинга трудоустройства выпускников // Высшее образование в России. – 2014. – № 5. – С. 11–23. – EDN: SCXKJH.

45. Пузанова Ж.В., Ларина Т.И. Интеграция прикладного искусственного интеллекта в магистерские программы непрофильных направлений: вызовы, тренды и перспективы // Высшее образование в России. – 2025. – Т. 34, № 8–9. – С. 33–53. – DOI: 10.31992/0869-3617-2025-34-8-9-33-53.

46. Соловьев В.П., Перескокова Т.А. Техническое образование в России: проблемы, пути решения // Инженерное образование. – 2018. – № 24. – С. 30–40. – EDN: VUCFQQ.

47. Белаш О.Ю., Чиркова А.А. Показатели внутреннего мониторинга качества образования: различия в оценке студентами и преподавателями важности показателей // Инженерное образование. – 2018. – № 24. – С. 166–173. – EDN: SFQHML.

48. Болотов В. А. О построении общероссийской системы оценки качества образования // Вопросы образования. – 2005. – № 1. – С. 5–10. – EDN: SKCIBZ.

49. Гуртов В.А., Аверьянов А.О., Корзун Д.Ж., Смирнов Н.В. Система классификации технологий в сфере искусственного интеллекта для кадрового прогнозирования // Экономические и социальные перемены: факты, тенденции, прогноз. – 2022. – Т. 15, № 3. – С. 113–133. – DOI: 10.15838/esc.2022.3.81.6.

50. Рожкова К. В., Рощин С.Ю., Травкин П.В. От совмещения учёбы с работой к совмещению работы с учёбой? Изменение модели российского высшего образования // Вопросы образования. – 2024. – № 2. – С. 286–322. – DOI: 10.17323/vo-2024-17242.