Нейросети в Узбекистане: прикладной навык и инженерная профессия — не одно и то же
Под словом «нейросети» на курсах в Ташкенте продают две разные вещи. Первая — прикладное использование: как за пару месяцев научиться писать промпты, генерировать изображения и тексты, автоматизировать рутину в работе маркетолога, бухгалтера или предпринимателя. Вторая — инженерная специализация: машинное обучение, обработка данных, построение и обучение моделей, которая требует программирования и математической базы. Прежде чем выбирать курс, стоит понять, какая из этих целей ваша — учебные программы и требования на входе у них принципиально разные.
Где в Узбекистане учат нейросетям
Один из крупных игроков на рынке IT-образования — школа Najot Ta'lim, работающая с 2018 года и признанная «IT Learning Leader — 2024»: на счету школы больше 12 000 выпускников и 6 филиалов по стране. В её программе есть отдельный курс «Sun'iy intellekt asoslari» («Основы искусственного интеллекта») — два месяца обучения по формату два занятия в неделю по два часа, а также направления по машинному обучению и анализу данных. Школа развивает и собственную платформу трудоустройства TechJobs, через которую уже прошло больше 2000 выпускников.
На более общем уровне экосистему для технологических компаний и специалистов развивает IT Park Uzbekistan — организация, которая связывает локальные IT-компании с зарубежными заказчиками под лозунгом «Start local & Go global» и администрирует отдельную инфраструктуру для аутсорсинговых проектов. Именно резиденты IT Park чаще всего первыми внедряют работу с нейросетями и ML в свои продукты — от чат-ботов поддержки до аналитики данных.
Рынок труда: где заканчивается «IT» и начинается «ИИ»
Отдельной статистики зарплат именно по специалистам, работающим с нейросетями, в Узбекистане не публикуется — сегмент слишком новый и узкий, чтобы попасть в общие обзоры рынка труда. Но общий ориентир по IT даёт агрегатор вакансий ГородРабот.uz: только по позициям программиста на площадке одновременно открыто около 1963 вакансий, средняя зарплата по ним — около 14,6 млн сум, а разброс — от 3 млн до 30 млн сум в зависимости от языка программирования, грейда и типа компании (локальная студия или аутсорс на зарубежного заказчика).
Специалисты по машинному обучению и анализу данных — это более узкая и более высокооплачиваемая прослойка внутри этого рынка: спрос на них растёт вместе с тем, как локальные компании и резиденты IT Park встраивают модели в свои продукты, но вакансий с явным указанием «ML-инженер» или «data scientist» на рынке пока заметно меньше, чем на обычного backend- или frontend-разработчика.
Как выбирать: если цель — экономить время на текстах, презентациях и рутинных задачах на текущей работе, достаточно короткого прикладного курса вроде «Sun'iy intellekt asoslari». Если цель — сменить профессию на ML-инженера или дата-сайентиста, программе нужны программирование (чаще всего Python) и математическая база, а сам курс займёт не два месяца, а полгода-год.
В 2026 году спрос на прикладные навыки работы с нейросетями в Узбекистане растёт быстрее, чем количество инженерных ML-вакансий: большинству желающих хватит короткого практического курса, и только тем, кто нацелен на инженерную карьеру в IT Park или международной компании, стоит готовиться к куда более длинной и требовательной программе.
