Опытным путём: Российский химико-технологический университет начинает переподготовку по генеративному ИИ
Для специалистов РХТУ это означает не только ускорение работы, но и изменение карьерных траекторий. В химии и фармацевтике доходы AI-специалистов оцениваются на 30–60% выше, чем у тех, кто не умеет пользоваться ИИ.
От мензурки к нейросети
«Очевидно, что технологии генеративного и искусственного интеллекта становятся ключевыми, стратегическими. За обладание собственными, фундаментальными языковыми моделями, за это конкурируют не только крупнейшие компании, но и целые ведущие государства», - заявил президент России Владимир Путин. Российский химико-технологический университет имени Д. И. Менделеева идёт в ногу со временем. С 1 февраля 2026 года здесь начинает работу программа профессиональной переподготовки «Генеративный искусственный интеллект в профессиональной деятельности». Инициатором выступает Цифровая кафедра РХТУ, которая делает ставку на бесплатный формат обучения для студентов и прикладной результат.
Программа рассчитана на 252 академических часа и растянута на девять месяцев — формат, позволяющий не «пробежать» тему, а последовательно встроить ИИ-инструменты в профессиональное мышление будущих специалистов. По итогам обучения слушатели получают диплом о профессиональной переподготовке.
Кому и зачем?
Инициатива РХТУ ориентирована на тех, чья работа связана с наукой и высокотехнологичным производством. В их числе — химики-технологи и исследователи, биотехнологи, специалисты фармацевтической химии, инженеры химического производства, аналитики, лаборанты и руководители научных проектов.
К обучению допускаются студенты бакалавриата и специалитета, начиная со второго курса, а также магистранты. Такой подход позволяет параллельно с базовой университетской подготовкой осваивать цифровые инструменты и выходить на рынок труда уже с востребованными навыками. При этом программа закрыта для первокурсников и тех, кто ранее уже проходил обучение на Цифровой кафедре.
Как университеты шли к ИИ
Искусственный интеллект всё заметнее входит в повседневную практику химической индустрии и смежных направлений. Он используется в исследованиях, проектировании, анализе массивов данных и управлении сложными технологическими процессами. 78% ведущих компаний уже активно внедряют AI-решения, а производительность исследований при этом возрастает кратно.
Для специалистов это означает не только ускорение работы, но и изменение карьерных траекторий: в химии и фармацевтике доходы AI-специалистов оказываются выше на 30–60%.
В 2025 году в РХТУ уже запускались программы переподготовки с упором на цифровые компетенции и практические кейсы для промышленности.
Международная повестка развивалась параллельно: UNESCO-ICHEI предложил бесплатные курсы по генеративному ИИ для педагогов, а Университет ИТМО ещё ранее открыл магистратуру по глубокому обучению и генеративным моделям.
«Такие исследователи в области ИИ сейчас крайне востребованы как в промышленности, так и в научных кругах», — поясняет Андрей Фильченков, руководитель новой магистерской программы «Глубокое обучение и генеративный ИИ».
Переосмысление профессии
Запуск переподготовки по генеративному искусственному интеллекту в РХТУ показывает, как университеты начинают работать на опережение, а не «догонять» рынок. Программа точно попадает в запрос рынка труда, где ценятся специалисты, способные работать на стыке предметной области и цифровых технологий. Для слушателей это означает расширение профессиональных возможностей, а для образовательной среды — более тесную связь с актуальными задачами науки и промышленности.
В ближайшие годы генеративный ИИ будет всё глубже проникать в промышленность, образование, государственные сервисы и исследовательские проекты, превращаясь из экспериментального инструмента в повседневную рабочую среду. На этом фоне можно ожидать заметного роста числа специализированных образовательных инициатив и сертификаций — как в университетах, так и в корпоративном секторе.
Программа Цифровой кафедры РХТУ по генеративному ИИ — это не модный тренд, а практическое переосмысление профессии. Она показывает, как университетское образование постепенно смещается от теории к инструментам, которые меняют повседневную работу исследователя, инженера и аналитика уже сегодня.
