Американское издание FCW опубликовало рекомендации вице-президента консалтинговой компании PCI Government Services федеральным агентствам США; основной посыл – прекратите автоматизировать неэффективные процессы и масштабируйте ИИ правильным образом.
Публикация представляет практический интерес и в России, где правительство взяло решительный курс на ускорение внедрения ИИ-систем в государственное управление.
См. также: ИИ и целевые показатели – заседание комиссии Госсовета
В последние несколько лет, говорится в тексте, федеральные агентства занимались запуском демонстрационных версий искусственного интеллекта и инвестированием в пилотные программы. К настоящему времени можно было бы ожидать заметных результатов, но реальность такова, что превратить разрозненные эксперименты в надёжные, воспроизводимые системы непросто. Особенно сложно сделать это без создания огромной нагрузки на системы безопасности, соответствия нормативным требованиям или обеспечения бесперебойной работы ИИ-сервисов.
Цель на 2026 год заключается не просто в приобретении и накоплении большего количества инструментов ИИ. Необходима более эффективная интеграция с действующими информационными системами для ускорения циклов обработки данных, повышения их точности и сокращения задержек в критически важных рабочих процессах. Необходимо рассматривать ИИ как фундаментальный операционный сдвиг. Это означает согласование сценария использования с реальным процессом, обеспечение подготовки необходимых данных, обучение персонала контролю результатов и внедрение практических мер контроля использования ИИ. Чтобы выйти из пилотной фазы, руководителям необходимо столкнуться с четырьмя реалиями.
1. Формирование «мышечной памяти»
Приоритетное внимание к обучению ИИ и практической работе с ним является необходимым условием для формирования «мышечной памяти» у чиновников. Данные индекса Gallup показывают, что 57% государственных служащих никогда не использовали инструменты ИИ в своих служебных обязанностях. Им необходимо время на практику. Когда руководство выделяет специальное время для небольших экспериментов – например, 6-10-недель – сотрудники напрямую взаимодействуют с информацией и инструментами, необходимыми для выполнения своих задач. Это превращает абстрактное модное слово «ИИ» в доступный инструмент для повседневной работы.
2. Грамотная работа с данными
Ведомствам необходимо точно знать, какие данные существуют, где они хранятся, кому принадлежат и как сделать их пригодными для использования. Слишком часто данные остаются заблокированными из-за споров о праве собственности на них и непригодными для использования из-за несовместимых форматов. Заблаговременная оценка пробелов и проблем интеграции позволяет ведомствам создать базовую готовность, необходимую для того, чтобы алгоритмы действительно предоставляли точные и полезные аналитические данные.
3. Отказ от бездумной автоматизации
Внедрение передовых технологий в устаревшие и ручные рабочие процессы не приводит к модернизации. Это лишь усугубляет ситуацию, увеличивая несогласованность и автоматизируя неэффективность (тезис времён «пятилетки АСУ» в СССР, 1971-75 – ред.). Командам необходимы серьёзные навыки перепроектирования рабочих процессов. Это требует чёткого определения проблемы и способности понимать операционную реальность, а не просто следовать письменным правилам. Организации должны упростить процессы, прежде чем автоматизировать их, объединив параллельные пути принятия решений и исключив дублирующие проверки. Команды также должны сохранять возможность измерения результатов и обновления рабочих процессов по мере неизбежного изменения инструментов и политик.
4. Контроль ИИ-агентов
Инновации требуют чётких ограничений. Ведомства должны установить практические правила обработки данных, проверки человеком работы ИИ и тестирования алгоритмов, чтобы команды могли повышать производительность без создания излишних рисков. Хотя системы могут действовать независимо, сортируя и расставляя приоритеты, привлечение человека для обработки исключений и принятия сложных решений гарантирует безопасность и подотчётность операций.
