Максим Абрамов рассказал на ПМЭФ-2026 о новой модели экономики высоких зарплат в эпоху ИИ

6 июня руководитель Лаборатории прикладного искусственного интеллекта СПб ФИЦ РАН, доцент СПбГУ Максим Абрамов выступил на круглом столе «Экономика высоких зарплат, основанных на производительности труда» в рамках Петербургского международного экономического форума. Его доклад был посвящен посвящен новой модели подготовки специалистов в эпоху искусственного интеллекта.

В обсуждении приняли участие вице-губернатор Санкт-Петербурга Владимир Княгинин и председатель Комитета по труду и занятости населения Санкт-Петербурга Василий Пониделко обозначили государственную политику в области производительности труда и перехода к модели экономики высоких зарплат.
________________________________________________________________________________________________

«Устойчивая модель высоких зарплат строится на высокой производительности — поделился Василий Пониделко. — Как сказал президент, рост зарплат связан в том числе с демографией».

________________________________________________________________________________________________

Развила тему и. о. директора Департамента производительности Министерства экономического развития Наталья Шереметева: она отметила, что в условиях кадрового дефицита повышение производительности становится главным инструментом экономического роста.

Участники также обсудили переход к новой модели экономического роста, при которой повышение зарплат напрямую связано с производительностью труда и внедрением технологий. На повестке инструменты мотивации, KPI и бережливые технологии, меры господдержки и лучшие региональные практики. Отдельное внимание уделили кадровому дефициту и формированию новой модели образования в эпоху ИИ.

В своем докладе Максим Викторович поднял вопрос, который всё острее звучит в профессиональном сообществе: система высшего образования не успевает за темпами внедрения искусственного интеллекта. 42–60% дипломных работ уже создаётся с помощью нейросетей, а мировой рынок образовательных технологий с ИИ к 2030 году вырастет с 6 до более чем 50 млрд долларов. В профессиональном сообществе уже всерьёз рассуждают об отказе от письменных дипломных работ в пользу устного экзамена. Об этом недавно заявил министр науки и высшего образования Российской Федерации Валерий Фальков.
________________________________________________________________________________________________

«Если не с детского сада, то хотя бы в университетах нужно учить профессиональной работе с ИИ, иначе о росте производительности труда можно забыть», — заявил Максим Викторович.

________________________________________________________________________________________________

Центральный вопрос дискуссии касался использования ИИ в образовании. По мнению ученого, система оценки должна фиксировать понимание результата и способность решать прикладные задачи.

________________________________________________________________________________________________

«Важно выстраивать образовательный процесс с учетом современных реалий. Молодые люди уже активно используют эти технологии, зачастую даже лучше, чем преподаватели, — отметил он. — Оценивать нужно не факт использования ИИ, а понимание полученного результата. Именно такой подход готовит специалистов к реальной работе, а не только к сдаче экзаменов», — подчеркнул Максим Абрамов.
________________________________________________________________________________________________

В подтверждение своей позиции Максим Абрамов привел модель подготовки специалистов. Сегодня воронка подготовки выглядит так: из более чем 2000 абитуриентов формируется группа в 55 студентов, 15 из которых участвуют в реальных проектах, 5 становятся исследователями и всего 1 — высококвалифицированным экспертом. Но если обучать работе с ИИ с первого курса, уже через год студент способен управлять ИИ-агентами и реализовывать собственные проекты. По мнению ученого, именно такая система позволит кратно увеличить число специалистов, готовых к работе в технологической экономике.

В числе системных мер ученый выделил три приоритета: поощрять использование ИИ на всех этапах обучения, адаптировать систему оценки к новым реалиям, перевести фокус с экзаменационных форматов на демонстрацию практических компетенций.