Так люди, которые требуют
и люди, у которых уже есть прикладные задачи на
никак не пересекаются, скорее всего. Начальство в высоких кабинетах краем уха слышало, что есть такая штука под названием ИИ, имеет очень общие представления о предмете (словосочетание "градиентный спуск" слышал хорошо, если каждый десятый), но твёрдо уверено, что нужно срочно развивать это направление. Менеджмент смотрит на капитализацию OpenAI, на взмывающий в небо график капитальных затрат на цифровую трансформацию предприятий стран первого мира, на красивые (и насквозь лживые) презентации про экономический эффект от внедрения AI-технологий, и окончательно убеждается в необходимости развития этого направления. Только вот компетенций в нём ни у кого из менеджеров нет, и вместо системной работы, которая основывалась бы на уже существующем математическом базисе, в том числе преподаваемом в вашем вузе, возникают оторванные от реальности требования

То есть проблема даже не в том, что управленцы не поспевают за технологиями, а в том, что они и не пытаются успеть. Зачем, если можно в тысячный раз проговаривать мантры о научной новизне и внедрении инновационных технологий в образовательный процесс, нимало не заботясь о реальном содержании этих слов, применительно к реальным студентам, преподавателям и актуальным практическим задачам.

N.B. Закупали мы давеча GPU-сервер для нейросетей коллегам из соседней лаборатории. Знаете, сколько средств было выделено на закупку? Миллион с хвостиком (рублей, естественно). "А зачем вам больше? Целевого финансирования по этой статье нет, только из текущего можем выделить. Пользуйтесь для своих расчётов университетским кластером". Ага, кластером из 2018 года, в котором примерно 0 тензорных ядер.