НИУ ВШЭ совместно с российской платформой Nodul создаст стандарт и методику обучения по работе с ИИ-агентами. Доступ к платформе смогут получить до 8 тыс. студентов НИУ ВШЭ разных специальностей — от программистов до маркетологов, экономистов и юристов. По оценке Nodul, это станет самым массовым внедрением инструментов для создания ИИ-агентов в российском высшем образовании. Запуск новой программы начнется уже в текущем учебном году в рамках университетского проекта Data Culture.
ИИ-агенты — это умные алгоритмы, которые могут самостоятельно выполнять цепочки сложных задач: искать информацию в базах данных, сопоставлять цифры, заполнять документы и запускать рабочие процессы. Цель совместной инициативы Вышки и Nodul — дать студентам прикладной опыт работы с искусственным интеллектом для решения конкретных профессиональных задач. В ходе обучения учащиеся пройдут весь путь создания цифровых ассистентов: они научатся формулировать задачи для нейросетей, выстраивать пошаговую логику действий помощника и подключать его к нужным сервисам. Отдельное внимание уделят вопросам информационной безопасности, защите корпоративных данных и оценке реальной пользы от внедрения таких инструментов.
Для пользователей с домена ВШЭ Nodul уже запустил специальный образовательный тариф. На практических занятиях учащиеся будут настраивать логику агентов в визуальном конструкторе Nodul, а в качестве основы для вычислений задействуют как внешние сервисы, так и внутренние языковые модели (LLM), развернутые в защищенном контуре университета.
«Вопрос о влиянии ИИ на занятость часто формулируют как конкуренцию человека и технологии. На практике все чаще речь идет о конкуренции между специалистами, которые умеют использовать ИИ в своей работе, и теми, кто этого не умеет. Поэтому владение такими инструментами постепенно становится профессиональной компетенцией, которую важно формировать еще в университете».
Тимофей Никулин, руководитель проекта Data culture НИУ ВШЭ
Следующим этапом ВШЭ планирует сформировать методологию обучения созданию и применению ИИ-агентов. Эксперты Nodul будут помогать с прикладной частью, в том числе с описанием реальных сценариев использования агентных систем, технических ограничений и требований к их внедрению.
В методологию планируется включить навыки определения задач для ИИ-агентов, декомпозиции процессов, выбора моделей и инструментов, подключения внешних сервисов, настройки прав доступа, определения KPI агента и оценки качества его работы.
«Создание ИИ-агента — это не просто умение написать хороший промпт. Нужно правильно разбить задачу на этапы, определить, какие модели и инструменты использовать, настроить доступ к данным и внешним системам, задать ограничения и понять, по каким показателям оценивать результат. Сейчас единого подхода к обучению этому нет. Наша задача в этом проекте — передать ВШЭ прикладной опыт и показать, как эти системы создаются и используются на практике».
Александр Данилов, основатель и генеральный директор Nodul