Согласен с позицией Минцифры: если в проекте появляется искусственный интеллект, должен быть понятен результат его применения. Была исходная цифра — после внедрения технологии должны произойти конкретные изменения.

На первый взгляд это очевидно. Но на практике сегодня еще достаточно проектов, где ИИ становится скорее модным дополнением, чем инструментом решения реальной задачи. Что должно происходить? Процесс становится быстрее, снижается количество ошибок, решение становится точнее, услуга — удобнее и адреснее. Вот тогда можно говорить о реальном эффекте.

При этом в государственном секторе далеко не все можно измерить одной цифрой. Здесь есть еще несколько принципиальных вещей: доверие граждан, безопасность данных, возможность объяснить, почему система приняла то или иное решение, и ответственность человека, который в итоге это решение принимает.

Это особенно важно сейчас, когда ИИ постепенно переходит от экспериментов к полноценному внедрению — в медицину, образование, промышленность, государственное управление. И здесь нужно не повторить одну распространенную ошибку: сначала внедрить технологию, а потом искать для нее задачу. Должно быть наоборот. Сначала мы понимаем, какую проблему хотим решить, определяем показатели, по которым будем оценивать результат, и только после этого выбираем подходящую технологию.

Искусственный интеллект — это инструмент. Причем очень мощный. Но сам по себе факт его использования еще ни о чем не говорит, важен результат.

📌 Этот пост также в МАКС