ИИ выберет лучших: Сбер и Иннополис внедряют нейросети в образование Татарстана
С нового учебного года первокурсников Татарстана посадят за парты с ИИ-тьюторами, а к 2027 году бот на базе GigaChat будет сам консультировать абитуриентов и помогать отбирать самых талантливых.
Первыми ласточками нового проекта станут первокурсники программы «Инженерия информационных систем». Им выдадут мощные инструменты для программирования и совместной работы – железных начинающих ИИ-исследователей, джуниоров. Персональные ИИ-тьюторы будут сопровождать учащихся, а преподавателям помогут проверять работы и обновлять материалы. Ректор Иннополиса Александр Гасников предполагает, что уже в этом году студенты начнут учиться в гибридной среде.
Нейросеть отбирает кандидатов
Соглашение о внедрении генеративного искусственного интеллекта в высшее образование, науку и инженерную деятельность региона подписали старший вице-президент Сбера Андрей Белевцев, зампремьера Татарстана Роман Шайхутдинов и ректор Иннополиса Александр Гасников.
«Мы совершенствуем образовательную реальность, в которой ИИ берёт на себя рутину, а преподаватель становится наставником и проводником в профессию», – объясняет Роман Шайхутдинов. В планах – превратить Иннополис в «полигон», с которого будут брать пример все технические вузы России. Причём ИИ не просто поможет с отчётами. В инженерной сфере обещают использовать генеративное проектирование.
Частичную автоматизацию приёмной кампании университет Иннополис планирует запустить в 2027 году. А дальше – самое интересное, но пока спорное: интеллектуальный скоринг. Нейросеть начнёт помогать отбирать кандидатов. Как подчёркивают авторы идеи, делать это она будет прозрачно и помогать находить мотивированных ребят. Это не просто проверка баллов ЕГЭ, а попытка адекватно оценить потенциал.
Франшиза будущего из Казани
Андрей Белевцев из Сбера формулирует миссию проекта так: «Сделать качественное образование доступнее с помощью умных и эффективных решений на базе искусственного интеллекта, способных повысить качество жизни. Мы стремимся создать работающую модель взаимодействия образования и науки, которую можно будет измерить, тиражировать и адаптировать под разные задачи».
То есть Татарстан – стартовая площадка для «франшизы будущего». И подготовка кадров происходит сразу под реальные высокотехнологичные отрасли экономики республики: нефтехимию, машиностроение, робототехнику.
Россия нуждается в кадрах: к 2030 году вузы должны выпускать не менее 15,5 тысячи профильных ИИ-специалистов ежегодно. Без автоматизации учебного процесса и интеграции нейросетей в базовую подготовку таких цифр не достичь.
Навстречу эре умных машин
Сбер сделал GigaChat публичным в 2023 году. Нейросеть научилась не просто говорить, но и писать код. Годом позже стартовала программа AI360. В ней объединили усилия «Яндекс», Сбер, ИТМО, МФТИ, ВШЭ и Университет Иннополис. Студентам пообещали доступ к реальным «песочницам» – вычислительным мощностям корпораций. Вместо абстрактной математики они начали делать «боевые» нейросети.
Дальше Сбер начал тестировать ИИ-помощников для вузов на базе GigaChat MAX. Сначала это были просто сервисы для поиска информации по учебному процессу. Они учились говорить на языке вузов. Это был «прогон» технологий перед нынешним масштабированием.
В 2025 году Минцифры утвердило список вузов, которые станут кузницами кадров по ИИ до 2030 года. Проект получил федеральный вес и финансирование. Сам Иннополис тоже не стоял на месте. Вуз нарастил проекты в области ИИ на 50%. Причём заказчики были вполне себе приземлённые – нефтепереработка и сельское хозяйство. Это доказывает, что технология востребована реальным сектором, а не только в лабораториях. Кстати, учитывая, что GigaChat уже развил мультиязычность, российский опыт «ИИ-университета» можно будет запросто клонировать и перенести в страны СНГ и БРИКС.
Отыскать талант
Все проекты по внедрению ИИ в образование связаны с желанием разгрузить преподавателя. Оставить ему творчество и менторство, а машине отдать подсчёт ошибок и подбор материала под каждого студента. Тогда будущее образования разделится на «до» и «после». Как заметил Андрей Белевцев, новая модель позволяет раскрыть потенциал вузов и помочь исследователям быстрее делать новые открытия, опираясь на надёжную партнёрскую базу.
Однако любая новая инициатива связана с рисками. Как алгоритм поймёт, что перед ним не просто набор данных, а талант? Система должна быть прозрачной, иначе можно будет получить армию одинаковых «правильных» программистов.
Россия сегодня получает шанс воспитать то самое поколение ИИ-фундаменталистов (AI-native), которое не просто пользуется нейросетями, а мыслит ими. И создаёт новый инженерный уклад страны.
