🤖ИИ в государственном управлении: от рутинных задач к повышению эффективности

Искусственный интеллект уже сегодня не является инструментом исключительно частного сектора и личных задач, последовательно и всё более эффективно внедряясь в систему государственного управления. Сегодня изучим 3 варианта применения ИИ в государственном секторе.

1. ИИ для повседневной работы госслужащих — Великобритания
👀Что за проблема: госслужащие тратили много времени на рутинную работу с документами, длинной перепиской, записями и подготовкой отчётов.

💡Что сделали: в правительственном эксперименте более 20 тыс. госслужащих использовали Microsoft 365 Copilot для черновиков документов, резюмирования e-mail, обновления записей и подготовки отчётности.

Результат:
▪️в среднем — 26 минут экономии в рабочий день на одного пользователя, что эквивалентно почти двум рабочим неделям в год на сотрудника;

2. ИИ-ассистенты для разработчиков в госсекторе — Великобритания
👀Что за проблема: государственные цифровые команды медленно создают и дорабатывают цифровые сервисы из-за затрат времени на написание кода, поиск примеров, анализ и проверку существующего кода.

💡Что сделали: Government Digital Service провела межведомственный trial ИИ-ассистентов для программирования с ноября 2024 по февраль 2025 года. В нём участвовали сотрудники государственных организаций, работающие с разработкой и анализом данных.

Результат:
▪️участники сообщили в среднем об экономии 56 минут за рабочий день, примерно 28 рабочих дней в год на одного пользователя;
▪️более половины пользователей отметили, что стали меньше времени тратить на поиск информации и примеров, быстрее выполнять задачи и эффективнее решать проблемы.

3. ИИ для контроля нацпроектов и госпрограмм — Россия
👀Что за проблема: контроль исполнения национальных проектов включает тысячи показателей и мероприятий. При ручной обработке риски срыва сроков часто становятся видны слишком поздно — уже после того, как проблема возникла.

💡Что сделали: в ГАС «Управление» внедрили ИИ-модель, которая анализирует все мероприятия и показатели нацпроектов и госпрограмм (~ 4 тыс. показателей на федеральном уровне) и сопоставляет их со 123 национальными целями развития. Для прогнозирования риска невыполнения мероприятий.

Заявленный результат:
▪️система формирует анализ за один день, тогда как аналогичная ручная работа, по сообщению о внедрении, потребовала бы усилий 76 экспертов в течение четырёх лет;
▪️точность прогноза рисков исполнения — свыше 96%;
▪️управленческий эффект состоит в переходе от фиксации уже случившегося срыва к превентивному вмешательству до дедлайна.

❗Вывод: ИИ в госсекторе не принимает решения за человека, а сокращает административную нагрузку, высвобождая время для работы с гражданами, экспертизы и принятия решений. Это ускоряет разработку и обновление государственных цифровых услуг, но ответственность и проверка остаются за специалистами.

Подготовила Мазина С.Н.