Тип работы:
 Предмет:
 Язык работы:


СПЕЦИФИКА ВОСТРЕБОВАННОСТИ НАВЫКОВ РАБОТЫ С ИСКУССТВЕННЫМ ИНТЕЛЛЕКТОМ НА РОССИЙСКОМ РЫНКЕ ТРУДА

Работа №192370

Тип работы

Магистерская диссертация

Предмет

социология

Объем работы103
Год сдачи2025
Стоимость4975 руб.
ПУБЛИКУЕТСЯ ВПЕРВЫЕ
Просмотрено
2
Не подходит работа?

Узнай цену на написание


Введение 6
1 Теоретические основания изучения востребованности навыков работы с искусственным интеллектом на российском рынке труда 10
1.1 Трансформация рынка труда под влиянием искусственного интеллекта: обзор теорий и исследований 10
1.2 Навыки работы с искусственным интеллектом: определение 19
2 Анализ востребованности навыков работы с искусственным интеллектом на российском рынке труда 27
2.1 Подготовка данных и предварительный анализ 27
2.2 Анализ вакансий в областях, не связанных с IT-сферой 34
2.3 Анализ вакансий в области искусственного интеллекта 43
Заключение 62
Список использованной литературы 65
Приложение А Программа исследования 71
Приложение Б Матрица анализируемого контента 74
Приложение В Классификаторы специальностей и профессиональных областей 87


В последние годы во всем мире наблюдается стремительный рост технологий искусственного интеллекта, сопровождающийся их активной интеграцией в сферы общественной и экономической жизни. Такой рост стал возможным благодаря развитию технологий машинного обучения, которые позволили алгоритмам и моделям выполнять сложные когнитивные задачи. Так в ноябре 2022 года технологический стартап OpenAI выпустил чат-бота ChatGPT на базе генеративного искусственного интеллекта. По оценкам компании UBS, в январе 2023 года пользовательская база ChatGPT увеличилась до 100 млн человек, что сделало его самым быстрорастущим потребительским продуктом в истории [ 54]. Если раньше подобные инструменты были доступны только определенным специалистам, то теперь искусственный интеллект стал доступен широким слоям населения, став инструментом для решения рабочих, образовательных и личных задач.
Одним из наиболее значимых последствий такого стремительного развития искусственного интеллекта стало его влияние на мировую экономику. Так по прогнозам Goldman Sachs искусственный интеллект за 10 лет сможет увеличить мировой ВВП на 7 триллионов долларов [41]. Влияние искусственного интеллекта не обошло и рынок труда. По данным ООН искусственный интеллект может повлиять на 40% рабочих мест во всем мире [62].
На фоне глобальных изменений особенно важно понимать, как развивается искусственный интеллект в России, где интерес к данным технологиям остается на высоком уровне как со стороны государства, так и со стороны жителей страны. Об этом свидетельствуют результаты социологических исследований: по данным ВЦИОМ в 2024 году 94% россиян отметили, что в той или иной степени информированы о технологиях искусственного интеллекта [3]. В то же время государство заняло активную позицию по развитию технологий искусственного интеллекта: в 2019 году была принята Национальная стратегия развития искусственного интеллекта на период до 2030 года [ 11]. Государство готово поддерживать проекты по разработке искусственного интеллекта, а также подготовку кадров для этой отрасли. Ожидается, что масштабы внедрения ИИ в экономику страны будут только расти. По оценкам Минэкономразвития России, к 2030 году ИИ будет внедрен в 95% отраслей [11]. Первые результаты Национальной стратегии уже заметны: по данным ВЦИОМ уровень использования технологий искусственного интеллекта российскими организациями повысился с 20% в 2021 году до 43% в 2024 году [4].
Таким образом, наблюдается устойчивый рост влияния технологий искусственного интеллекта на экономику и рынок труда как в глобальном, так и в российском контекстах. Использование искусственного интеллекта постепенно становится частью повседневных практик в профессиональной, образовательной и бытовой сферах. В связи с этим актуальным становится не только изучение общего влияния искусственного интеллекта на экономику и рынок труда, но и анализ того, каким образом навыки работы с искусственным интеллектом интегрируются в новые профессиональные требования к соискателям.
Проблемная ситуация: По мере распространения искусственного интеллекта все чаще стали появляться прогнозы об исчезновении профессий и замене людей машинами на рабочих местах. Согласно выводам, сделанным в Центре трудовых исследований НИУ ВШЭ, 11% российских сотрудников имеют высокую долю рутинной работы из-за чего могут потерять свои рабочие места из-за автоматизации [5]. Однако сами исследователи заявляют, что «массовая замена труда машинами или искусственным интеллектом с ликвидацией соответствующих рабочих мест в обозримой перспективе вряд ли практически реализуема» [5]. Несмотря на распространенные опасения относительно вытеснения работников и исчезновения профессий под влиянием автоматизации, изменения на рынке труда демонстрируют трансформацию занятости. Благодаря искусственному интеллекту появляются новые профессии, такие как промпт-инженер и AI-тренер [58]. В это же время ИИ- инструменты внедряются в работу бизнеса: по данным аналитического доклада Национального центра развития искусственного интеллекта все больше организаций переходит к промышленной эксплуатации ИИ-решений: отмечен рост с 16% в 2023 году до 23% в 2024 году [12]. Такие процессы требуют, как обучения сотрудников, использующих данные технологии для работы, так и разработчиков подобных решений.
Таким образом, распространение искусственного интеллекта на рынке труда с одной стороны вызывает опасения по поводу вытеснения людей с рабочих мест, а с другой - ведет к появлению новых профессий и изменению требований. Это противоречие подчеркивает необходимость изучения структуры и динамики спроса на навыки работы с искусственным интеллектом.
Проблема: Какова структура и динамика спроса на навыки работы с искусственным интеллектом на российском рынке труда?
Объект: рынок труда России.
Предмет: структура и динамика спроса на навыки работы с искусственным интеллектом на российском рынке труда.
Цель: Проанализировать структуру и динамику спроса на навыки работы с искусственным интеллектом на российском рынке труда на основе данных вакансий.
Задачи:
1. Проанализировать уже имеющиеся исследования по теме трансформации рынка труда под влиянием искусственного интеллекта;
2. Сформулировать и обосновать определение термина «навыки работы с искусственным интеллектом»;
3. Выявить специальности и профессиональные области, в которых требуются навыки работы с искусственным интеллектом;
4. Проанализировать динамику спроса на навыки работы с искусственным интеллектом;
5. Выявить специфику предлагаемых условий труда для специалистов с навыками работы с искусственным интеллектом;
6. Проанализировать требования, предъявляемые к специалистам с навыками работы с искусственным интеллектом.
Гипотеза-основания: Внедрение технологий искусственного интеллекта на рынок труда не приводит к появлению принципиально новых специальностей, а трансформирует содержание уже существующих, расширяя их за счет включения навыков работы с искусственным интеллектом в перечень трудовых обязанностей.
Гипотезы-следствия:
Специалисты в сфере искусственного интеллекта представляют собой профессии, которые изначально работали с текстами и изображениями .
Более половины вакансий, требующих навыков работы с искусственным интеллектом, относятся к сферам, не связанным непосредственно с ИТ и ИИ.
Используемые методы: Методом исследования выступил контент-анализ и статистический анализ вакансий, выгруженных из базы данных сервиса «РосНавык» . В итоговую выборку вошло 36662 вакансии, опубликованных с 16.05.2022 по 08.04.2025, в требуемых навыках которых были указаны следующие ключевые слова: «искусственн* интеллект*», «нейрон* сет*», «нейросет*», «AI», «ИИ», «Artificial intelligence».
Научная новизна исследования заключается в том, что на основе анализа больших данных вакансий впервые проведено комплексное изучение специфики и динамики спроса на навыки работы с искусственным интеллектом в России за период с 2022 по 2025 год, что позволило выявить устойчивые тенденции и изменения в структуре профессиональных требований.
Теоретически-методологические основания: теория диффузии инноваций (Rogers E.); подход, задачно-ориентированный подход (task-based approach) (Autor D., Levy F., Murnane R.); теория нормализации процессов (May C., Finch T.); а также концепцию новой эпистемологии, основанной на анализе больших данных (Kitchin R.).
Практическая значимость работы заключается в том, что ее результаты могут быть использованы для стратегического управления развитием человеческого капитала в условиях цифровой трансформации. Полученные данные позволяют разрабатывать образовательные программы и курсы переподготовки с учетом актуального спроса на навыки работы с искусственным интеллектом, а также применять их в сфере профориентации и при принятии управленческих решенийм в области кадровой политики, найма и адаптации к изменениям на рынке труда.
Положения, выносимые на защиту:
1. Более половины вакансий с требованиями к навыкам работы с искусственным интеллектом приходятся на профессиональные области, не связанные напрямую с информационными технологиями.
2. С 2022 по 2025 год наблюдается стремительный рост спроса на специалистов с навыками работы с искусственным интеллектом: количество вакансий, не связанных с IT- сферой, на российском рынке труда увеличилось в 30 раз, а спрос на специалистов по использованию и внедрению искусственного интеллекта - почти в 17 раз.
3. В вакансиях с навыками работы с искусственным интеллектом предлагают более высокую заработную плату, чаще предусматривают удаленную занятость, но предъявляют более высокие требования к опыту соискателя.
4. AI-редакторы, AI-дизайнеры, AI-аналитики, AI-тренеры и AI-художники, а также другие специалисты в области искусственного интеллекта, являются специалистами из гуманитарных, технических или творческих областей и лишь дополняют свою деятельность навыками в области искусственного интеллекта.
Апробация результатов исследования: выступление с результатами на защите исследовательской практики.


Возникли сложности?

Нужна помощь преподавателя?

Помощь в написании работ!
ДИПЛОМНЫЕ МАГИСТЕРСКИЕ ДИССЕРТАЦИИ
КУРСОВЫЕ СТАТЬИ ВКР

Актуальность настоящего исследования обусловлена стремительным развитием и распространением технологий искусственного интеллекта, оказывающих все более заметное влияние на экономику и рынок труда. В условиях цифровой трансформации искусственный интеллект перестает быть исключительно технологической инновацией и становится мощным фактором изменения профессиональных требований, трансформации занятости и структуры компетенций. Российский рынок труда не является исключением: усилия государства по реализации Национальной стратегии развития искусственного интеллекта до 2030 года, рост информированности населения и активное внедрение искусственного интеллекта в бизнес - практики свидетельствуют о высокой степени интеграции данных технологий в профессиональную сферу.
Целью данного исследования являлся анализ структуры и динамики спроса на навыки работы с искусственным интеллектом на российском рынке труда на основе анализа вакансий. Для достижения поставленной цели были сформулированы и решены шесть задач.
В ходе выполнения первой задачи были проанализированы ключевые теоретические подходы к изучению трансформации рынка труда под влиянием искусственного интеллекта. Использование модели диффузии инноваций, задачно-ориентированного подхода (task-based approach), теории нормализации процессов, а также концепции новой эпистемологии, основанной на анализе больших данных, позволило обосновать логическую и теоретическую рамку исследования.
В ходе решения второй задачи было предложено авторское определение термина «навыки работы с искусственным интеллектом», включающее когнитивный, практический и этико-ответственный компоненты. Этот подход позволил интегрировать прикладной (AI skills) и концептуальный (ИИ-грамотность) уровни понимания навыков работы с искусственным интеллектом, что важно для их анализа в реальных условиях рынка труда.
Решение третьей и четвертой задач позволило выявить, в каких профессиональных сферах и специальностях наблюдается наибольший спрос на навыки работы с искусственным интеллектом, и как этот спрос менялся с течением времени.
Эмпирическая база исследования включила в себя более 36 тысяч уникальных вакансий, выгруженных из базы данных вакансий сервиса «РосНавык» за 2022-2025 годы.
В ходе содержательной классификации удалось выделить 31 профессиональную область, в которых работодатели предъявляют требования к навыкам работы с искусственным интеллектом. Выяснилось, что более половины всех вакансий с требованиями к навыкам работы с искусственным интеллектом приходятся именно на сферы, не связанные напрямую с программированием или разработкой. Это говорит о смещении парадигмы: искусственный интеллект становится не только предметом труда IT-специалистов, но и инструментом, встроенным в повседневные рабочие процессы специалистов гуманитарного, креативного и управленческого профиля. Наиболее часто встречающимися профессиональными областями, не связанными с IT-сферой, оказались: маркетинг, PR и цифровое продвижение (7056 вакансий), дизайн и визуальные коммуникации (4515 вакансий), менеджмент и управление (2353 вакансии), редактура, копирайтинг и текстовый продакшн (1577 вакансий), а также продажи (1549 вакансий).
Количество таких вакансий увеличилось в 30 раз, что свидетельствует о широкой интеграции ИИ-инструментов в различные отрасли. Во многих профессиональных областях начали требоваться навыков работы с искусственным интеллектом еще до массового внедрения генеративных моделей, что позволяет отнести их к «новаторам» и «ранним последователям» по модели диффузии инноваций. Появление новых профессий в 2025 году подтверждает продолжающееся расширение их применения.
В рамках пятой задачи был проведен анализ условий труда специалистов с навыками работы с искусственным интеллектом, не относящихся к IT-сфере. Было выявлено, что в данных вакансиях в среднем предлагается более высокая заработная плата, чаще предлагается удаленная занятость, но и предъявляются более высокие требования к опыту кандидатов.
Шестая задача позволила детально изучить требования, предъявляемые к специалистам с навыками работы с искусственным интеллектом. Классификация 380 специальностей показала, что навыки работы с искусственным интеллектом встраиваются в широкий спектр ролей - от SMM-специалистов и дизайнеров до педагогов и бизнес-ассистентов. Результаты контент-анализа показывают, что AI-редакторы, AI-дизайнеры, AI-аналитики, AI-тренеры, AI- художники и другие подобные специалисты приходят из гуманитарных, технических или творческих областей и лишь дополняют свою профессиональную деятельность компетенциями в области искусственного интеллекта. При этом в ряде случаев появляются и более специализированные направления, например, специальность промпт-инженера. Эти роли формируются на стыке нескольких областей и требуют специфического набора навыков, в том числе технических и гуманитарных. Отдельные профессии -такие как AI-исследователь, эксперт по регулированию ИИ или AI-евангелист - подразумевают наличие глубоких знаний в области искусственного интеллекта и, как правило, требуют профильного образования и значительного опыта. Использование задачно-ориентированного подхода позволило интерпретировать эти изменения как результат перераспределения задач внутри профессий: искусственный интеллект дополняет, усиливает или трансформирует функции работников, но редко полностью их заменяет.
Таким образом, гипотеза исследования подтвердилась: внедрение технологий искусственного интеллекта на рынок труда не приводит к появлению принципиально новых специальностей, а трансформирует содержание уже существующих, расширяя их за счет включения навыков работы с искусственным интеллектом в перечень трудовых обязанностей. Навыки работы с искусственным интеллектом становятся универсальной компонентой профессиональной деятельности в самых разных сферах, а не только в IT.
Результаты данного исследования могут быть использованы в практической деятельности государственных структур, занимающихся развитием искусственного интеллекта, образовательных учреждений, разрабатывающих программы повышения квалификации, а также HR-отделами компаний, стремящихся интегрировать ИИ-решения в свои бизнес-процессы. В перспективе подобные исследования могут поспособствовать формированию более устойчивого и адаптивного рынка труда, где технологии становятся инструментом развития, а не источником угроз.



1. Бурдье П. Практический смысл / П. Бурдье ; пер. с фр. А. Т. Бикбов, К. Д. Вознесенская, С. Н. Зенкин, Н. А. Шматко ; отв. ред. пер. и послесл. Н. А. Шматко. - СПб. : Алетейя, 2001. - 562 с.
2. Воротилова М. Ю. Цифровая грамотность в эпоху технологий: вызовы и решения // Экономика и бизнес: теория и практика. - 2024. - № 1-1 (107). - С. 34-39. - DOI: https://doi.org/10.24412/2411-0450-2024-1-1-34-39.
3. ВЦИОМ / Доверие к ИИ. - URL:https://wciom.ru/analytical-reviews/analiticheskii-obzor/doverie-k-ii(дата обращения: 25.05.2025).
4. ВЦИОМ / Искусственный интеллект покоряет бизнес. Внедрение ИИ в
компаниях выросло в два раза. - URL:https://wciom.ru/announcements-item/iskusstvennyi-intellekt-pokorjaet-biznes-vnedrenie-ii-v-kompanijakh-vyroslo-v-dva-raza (дата обращения: 25.05.2025).
5. Гимпельсон В. Е. Рутинность и риски автоматизации на российском рынке труда / В. Е. Гимпельсон, Р. И. Капелюшников // Нац. исслед. ун-т «Высшая школа экономики». - Москва : Изд. дом Высшей школы экономики, 2022. - 44 с.
6. Глухов П. П. Дата-грамотность: модная тема или необходимость? / П. П. Глухов, А. А. Дерябин, А. А. Попов // Образовательная политика. - 2020. - № 3 (83). - С. 74-82. - DOI: https://doi.org/10.22394/2078-838X-2020-3-74-82.
7. Егерев С. В. Научная грамотность и социология науки: новые рубежи для XXI века / С. В. Егерев, Г. Л. Аллен // Sociology of science and technology. - 2019. - № 4. - С. 409-427. - DOI:https://doi.org/10.24411/2079-0910-2019-14002.
8. Марголис А. А. Новая научная грамотность: проблемы и трудности формирования // Психологическая наука и образование. - 2021. - № 6. - С. 5-24. - DOI: https://doi.org/10.17759/pse.2021260601.
9. Мельникова О. О. Теория нормализации процессов: объяснительная модель инноваций в медицине (некоторые критические замечания) // Вестник Томского государственного университета. Философия. Социология. Политология. - 2012. - № 1 (17). - С. 201-214.
10. Мироненко Е. С. Компетенции XXI века vs образование XXI века // Вопросы
территориального развития. - 2019. - № 2 (47). - С. 1-15. - DOI:
https://doi.org/10.15838/tdi.2019.2.47.4.
11. Национальная стратегия развития искусственного интеллекта на период до 2030 года. - URL:https://ai.gov.ru/national-strategy/?ysclid=m20govvpu9928938842(дата обращения: 25.05.2025).
12. Национальный центр развития искусственного интеллекта при Правительстве
Российской Федерации 2024 / Индекс готовности приоритетных отраслей экономики Российской Федерации к внедрению искусственного интеллекта. - URL:
https://ai.gov.ru/knowledgebase/infrastruktura-
ii/2024 indeks gotovnosti prioritetnyh otrasley ekonomiki rossiyskoy federacii k vnedreniyu iskusstvennogo intellekta ncrii pri pravitelystve rf/(дата обращения: 25.05.2025).
13. Резаев А. В. «Искусственный интеллект», «онлайн-культура», «искусственная социальность»: определение понятий / А. В. Резаев, Н. Д. Трегубова // Мониторинг общественного мнения: экономические и социальные перемены. - 2019. - № 6. - С. 35-47. - DOI:https://doi.org/10.14515/monitoring.2019.6.03.
14. Саидов З. А. Навыки XXI века в контексте современных образовательных реалий / З. А. Саидов, Н. У. Ярычев, Н. И. Соколова // МНКО. - 2021. - № 2 (87). - С. 318-320.
15. Скоробогатов А. С. Влияние искусственного интеллекта на структуру и содержание вакансий на российском рынке труда / А. С. Скоробогатов, О. И. Свиридов // Вопросы экономики. - 2025. - № 1. - С. 71-91. - DOI:https://doi.org/10.32609/0042-8736-2025-1-71-91.
16. Токарева М. В. Цифровая компетенция или цифровая компетентность // Вестник Шадринского государственного педагогического университета. - 2021. - № 4 (52). - С. 133¬140. - DOI:https://doi.org/10.52772/25420291 2021 4 133.
17. Токтарова В. И. Цифровая грамотность: понятие, компоненты и оценка / В. И. Токтарова, О. В. Ребко // Вестник Марийского государственного университета. - 2021. - № 2 (42). - С. 165-177. - DOI:https://doi.org/10.30914/2072-6783-2021-15-2-165-177.
18. Универсальные компетентности и новая грамотность: от лозунгов к реальности / под ред. М. С. Добряковой, И. Д. Фрумина ; при участии К. А. Баранникова, Н. Зиила, Дж. Мосс, И. М. Реморенко, Я. Хаутамяки ; Нац. исслед. ун-т «Высшая школа экономики». - М. : Изд. дом Высшей школы экономики, 2020. - 472 с. - DOI:https://doi.org/10.17323/978-5-7598-2177-9.
19. Фрумин И. Д. Универсальные компетентности и новая грамотность: чему учить сегодня для успеха завтра / И. Д. Фрумин, М. С. Добрякова, К. А. Баранников, И. М. Реморенко // Современная аналитика образования. - 2018. - № 2 (19). - С. 1-25.
20. Шукшина Ю. А. Образование XXI века: ключевые компетенции и новая грамотность / Ю. А. Шукшина, О. В. Сульдина // Гуманитарные науки и образование. - 2019.
- № 1 (37). - С. 90-94.
21. Acemoglu D. Automation and new tasks: how technology displaces and reinstates labor / D. Acemoglu, P. Restrepo // Journal of Economic Perspectives. - 2019. - Vol. 33. - P. 3-30.
- DOI:https://doi.org/10.1257/jep.33.2.3.
22. Acemoglu D. Skills, Tasks and Technologies: Implications for Employment and Earnings / D. Acemoglu, D. Autor // In: Ashenfelter O., Card D. (eds.) Handbook of Labor Economics. - Amsterdam : Elsevier - North Holland, 2011. - Vol. 4b. - P. 1043-1171.
23. Anderson C. The End of Theory: The Data Deluge Makes the Scientific Method Obsolete // Wired. - 2008. - 23 June. - Available at:https://www.wired.com/2008/06/pb-theory/(дата обращения: 05.06.2025).
24. Arduous Implementation: Does the Normalisation Process Model Explain Why It’s so Difficult to Embed Decision Support Technologies in Routine Clinical Practice? / G. Elwyn, F. Legare, T. Weijden [et al.] // Implementation Science. - 2008. - Vol. 3, Article 57. - DOI: https://doi.org/10.1186/1748-5908-3-57.
25. Artificial Intelligence and Jobs: Evidence from Online Vacancies / D. Acemoglu, D. Autor, J. Hazell [et al.] // Journal of Labor Economics. - 2022. - Vol. 40, Suppl. 1. - P. 1-37. - DOI: https://doi.org/10.1086/718327.
26. Autor D. The Skill Content of Recent Technological Change: An Empirical Exploration / D. Autor, F. Levy, R. Murnane // Quarterly Journal of Economics. - 2003. - Vol. 118, No. 4. - P. 1279-1333. - DOI:https://doi.org/10.1162/003355303322552801.
27. Bawden D. Origins and concepts of digital literacy // Digital Literacies: Concept s, Policies and Practices. - 2008. - Vol. 30. - P. 17-32.
28. Bessen J. Automation and Jobs: When Technology Boosts Employment // Economic Policy. - 2019. - No. 100. - P. 589-626. - DOI:https://doi.org/10.1093/epolic/eiaa001.
29. Bollier D. The Promise and Peril of Big Data / D. Bollier ; Communications and Society Program ; ed. by C. M. Firestone. - Washington, DC : The Aspen Institute, 2010. - 56 p.
30. Brynjolfsson E. Generative AI at Work / E. Brynjolfsson, D. Li, L. R. Raymond // NBER Working Paper No. 31161. - National Bureau of Economic Research, 2023. - DOI:https://doi.org/10.3386/w31161.
31. Castells M. The Informational City: Economic Restructuring and Urban Development / M. Castells. - Oxford : Wiley-Blackwell, 1992. - 416 p.
32. Conceptualizing AI literacy: An exploratory review / D. T. K. Ng, J. K. L. Leung, S. K. W. Chu [et al.] // Computers and Education: Artificial Intelligence. - 2021. - Vol. 2. - Article 100041. - DOI:https://doi.org/10.1016Zj.caeai.2021.100041.
33. Dauth W. Robots: The Impacts of Industrial Robots on Workers / W. Dauth, S. Findeisen, J. Sudekum, N. Woessner// CEPR Discussion Papers. - 2017.
34. Development of a theory of implementation and integration: Normalization Process Theory / C. May, F. Mair, T. Finch [et al.] // Implementation Science. - 2009. - Vol. 4, Article 29. - DOI:https://doi.org/10.1186/1748-5908-4-29.
35. Deves S. The Models of Diffusion of Technical Innovation / S. Deves, E. Mensfild, A. Romeo. - New York : Praeger, 1983.
36. Ernst E. Economics of artificial intelligence: implications for the future of work / E. Ernst, R. Merola, D. Samaan // IZA Journal of Labor Policy. - 2019. - Vol. 9. - P. 1-35. - DOI: https://doi.org/10.2478/izajolp-2019-0004.
37. Evaluating international AI skills policy: A systematic review of AI skills policy in seven countries / E. Rigley, J. Zou, J. Fleming [et al.] // Global Policy. - 2024. - Vol. 15, No. 1. - P. 204-217.
38. Floridi L. Big Data and Their Epistemological Challenge // Philosophy and Technology. - 2012. - Vol. 25, No. 4. - P. 435-437.
39. Frey C. B. The Future of Employment: How Susceptible Are Jobs to Computerisation? / C. B. Frey, M. A. Osborne // Technological Forecasting and Social Change. - 2017. - Vol. 114. - P. 254-280. - DOI:https://doi.org/10.1016/j.techfore.2016.08.019.
40. Gilster P. Digital Literacy / P. Gilster. - New York : Wiley, 1997. - 276 p.
41. Goldman Sachs / How much could AI boost US stocks. - URL:
https://www.goldmansachs.com/insights/articles/how-much-could-ai-boost-us-stocks.html (дата
обращения: 25.05.2025).
42. Kitchin R. Big Data, New Epistemologies and Paradigm Shifts // Big Data & Society. - 2014. - Vol. 1, No. 1. - DOI:https://doi.org/10.1177/2053951714528481.
43. Latour B. Reassembling the Social: An Introduction to Actor-Network-Theory / B. Latour / Transl. by Polonskaya I. ; ed. by Gavrilenko S. - Moscow : HSE Publishing House, 2014.
44. Leahy D. Digital literacy: A vital competence for 2010? / D. Leahy, D. Dolan // IFIP International Conference on Key Competencies in the Knowledge Society. - Berlin ; Heidelberg : Springer, 2010. - P. 210-221. - DOI:https://doi.org/10.1007/978-3-642-15378-5 21.
45. Long D. What is AI Literacy? Competencies and Design Considerations / D. Long, B. Magerko // CHI '20: Proceedings of the 2020 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems. - Honolulu, HI : ACM, 2020. - P. 1-13. - DOI:https://doi.org/10.1145/3313831.3376727.
46. Malsch T. Socionics: Sociological Views on Artificial Sociality / T. Malsh. - Berlin : Edition Sigma, 1998. - 298 p.
47. Marope M. Future Competences and the Future of Curriculum / M. Marope, P. Griffin,
C. Gallagher. - UNESCO, 2018. - URL: https://fundaciobofill.cat/uploads/old-
files/BOOK COMPLETE future competences and the future of curriculum.pdf (дата
обращения: 25.05.2025).
48. May C. A rational model for assessing and evaluating complex interventions in health
care // BMC Health Services Research. - 2006. - Vol. 6. - P. 1-11. - DOI:
https://doi.org/10.1186/1472-6963-6-86.
49. May C. Evaluating complex interventions and health technologies using normalization process theory: development of a simplified approach and web-enabled toolkit / C. May, M. Johnson, T. Finch // BMC Health Services Research. - 2011. - Vol. 11, Article 245. - DOI: 10.1186/1472¬6963-11-245.
50. May C. Implementing, Embedding, and Integrating Practices: An Outline of Normalization Process Theory / C. May, T. Finch// Sociology. - 2009. - Vol. 43, No. 3. - P. 535¬554. - DOI:https://doi.org/10.1177/0038038509103208.
51. May C. Mundane Medicine, Therapeutic Relationships, and the Clinical Encounter // In: Pescosolido B. A. et al. (eds.) Handbook of the Sociology of Health, Illness, and Healing: A Blueprint for the 21st Century. - New York : Springer, 2009. - P. 351-368.
52. Mayer-Schonberger V. Big Data: A Revolution That Will Change How We Live, Work and Think / V. Mayer-Schonberger, K. Cukier. - London : John Murray, 2013. - 242 p.
53. Raisch S. Artificial intelligence and management: the automation-augmentation paradox / S. Raisch, S. Krakowski // Academy of Management Review. - 2021. - Vol. 46. - P. 192-210. - DOI:https://doi.org/10.5465/amr.2018.0072.
54. Reuters. ChatGPT sets record for fastest growing user base. - URL: https://www.reuters.com/technology/chatgpt-sets-record-fastest-growing-user-base-analyst-note-2023-02-01/(дата обращения: 25.05.2025).
55. Rezaev A. V. Are Sociologists Ready for ‘Artificial Sociality’? Current Issues and Future Prospects for Studying Artificial Intelligence in the Social Sciences / A. V. Rezaev, N. D. Tregubova // Monitoring of Public Opinion: Economic and Social Changes. - 2018. - No. 5. - P. 91-108. - DOI:https://doi.org/10.14515/monitoring.2018.5.10.
56. Rogers E. M. Diffusion of Innovations. 4th ed / E. M. Rogers. - New York : Free Press, 1995. - 518 p.
57. Rogers E. M. New Product Adoption and Diffusion // Journal of Consumer Research. - 1976. - No. 3. - P. 290-301.
58. Skillbox. 5 профессий, которые появились в 2023 году благодаря искусственному интеллекту. - URL:https://skillbox.ru/media/code/5-professiy-kotorye-poyavilis-v-2023-godu-blagodarya-iskusstvennomu-intellektu/(дата обращения: 25.05.2025).
59. Sostero M. Digital skills for all? From computer literacy to AI skills in online job advertisements / M. Sostero, S. Tolan. - Luxembourg : Publications Office of the European Union, 2022. - 44 p.
60. Squicciarini M. Demand for AI skills in jobs: Evidence from online job postings / M. Squicciarini, H. Nachtigall // OECD Science, Technology and Industry Working Papers. - 2021. - Vol. 2021, No. 3. - P. 1-74.
61. The demand for AI skills in the labor market / L. Alekseeva, J. Azar, M. Gine [et al.]
// Labour Economics. - 2021 - Vol. 71. - Article 102002. - DOI:
https://doi.org/10.1016/j.labeco.2021.102002.
62. UNCTAD. Artificial Intelligence’s $48 trillion . - URL:https://unctad.org/press-
material/ais-48-trillion-future-un-trade-and-development-alerts-divides-urges-action (дата
обращения: 25.05.2025).
63. Van Daijn J. The Long Wave in Economic Life / J. Van Daijn. - New York : Praeger, 1976. - 224 p.


Работу высылаем на протяжении 30 минут после оплаты.



Подобные работы


©2025 Cервис помощи студентам в выполнении работ
.