Институт статистических исследований и экономики знаний (ИСИЭЗ) НИУ ВШЭ представил экспресс-информацию о том, как российские вузы и научные организации регулируют и поддерживают применение искусственного интеллекта сотрудниками. Эмпирической базой стал онлайн-опрос, проведённый в мае–июне 2026 года. В нём участвовали 424 организации: 250 вузов и 174 НИИ. Респондентами выступили руководители организаций и их заместители, ответственные за научную деятельность.
Отношение к ИИ в научной среде оказалось преимущественно положительным. Полностью поддерживают использование технологии для исследовательских задач 49% опрошенных. Ещё 34% считают ИИ полезным для одних задач и неподходящим для других. Нейтральную позицию занимают 14%, негативную — только 3%. Таким образом, около 83% руководителей так или иначе одобряют применение ИИ в работе учёных.
| Показатель | Доля организаций |
|---|---|
| Положительно относятся к применению ИИ в исследованиях | 49% |
| Считают ИИ полезным для одних задач и неподходящим для других | 34% |
| Нейтральная позиция | 14% |
| Негативная позиция | 3% |
| Реализуют практические меры поддержки | 65% |
| Проводят семинары и мастер-классы | 48% |
| Запускают программы ДПО | 23% |
| Разрабатывают собственные ИИ-модели | 23% |
| Выделяют внутренние гранты на ИИ-исследования | 10% |
| Поддерживают междисциплинарные команды | 6% |
| Утвердили внутренние документы по работе с ИИ | 14% |
Практические меры поддержки уже реализуют 65% организаций. Здесь заметен разрыв между вузами и НИИ: в первых такие меры есть у 76%, во вторых — у 49%. ИСИЭЗ связывает это с наличием у вузов собственной образовательной инфраструктуры, которая упрощает развёртывание обучающих форматов. Наиболее распространены малозатратные форматы — семинары, встречи и мастер-классы: их проводят 48% организаций. Почти четверть (23%) идут дальше и запускают долгосрочные программы ДПО и повышения квалификации. Ещё 23% разрабатывают собственные ИИ-модели для научных исследований, однако эту деятельность корректнее относить к НИОКР, а не к мерам развития сотрудников.
Финансовая и ресурсная поддержка встречается реже. Внутренние гранты на исследования с использованием ИИ выделяют 10% организаций. Междисциплинарные команды, объединяющие специалистов по ИИ и исследователей-предметников, поддерживают 6%. Подписки на ИИ-сервисы и доступ к внешним вычислительным мощностям оплачивают лишь единичные организации — хотя сами учёные называют именно эти меры наиболее востребованными.
Формализация политики отстаёт от практики. Внутренние документы, регулирующие работу с ИИ (регламенты, положения, концепции), утвердили только 60 участников опроса, то есть 14%. Из них лишь 35 включили в эти документы положения об использовании ИИ непосредственно в научных исследованиях. Получается, что большинство организаций поддерживают ИИ на уровне мероприятий и обучения, но не закрепляют правила и не выделяют ресурсы системно.
Для сравнения: в корпоративном секторе регламенты по ИИ тоже появляются неравномерно, но там их отсутствие чаще компенсируется политиками информационной безопасности. В науке же ключевой барьер — не столько запреты, сколько отсутствие инфраструктуры и финансирования. Опрос показывает, что переход к системному применению ИИ в российской науке требует не только государственных стимулов, но и внутренних механизмов на уровне самих организаций: от выделения бюджетов на подписки и вычисления до формирования междисциплинарных команд и утверждения понятных правил работы.
