ИИ как новая инфраструктура госуправления

– Жанар, когда для нас искусственный интеллект перестанет быть чем-то экзотическим и станет привычным инфраструктурным решением, как eGov?

– Казахстан уже доказал, что умеет строить цифровые сервисы и доводить их до массового использования. Как практик в цифровой трансформации и выпускник MBA, я смотрю на ИИ прежде всего как на инструмент управления и устойчивости. В обзоре ООН UN E-Government Survey 2024 Казахстан занимает­ 24-е место по индексу EGDI (международный индекс ООН, который показывает, насколько страна готова и способна предоставлять госуслуги в цифровом виде. – Прим. авт.) и входит в группу very high (означает, что итоговое значение индекса у страны попадает в верхний диапазон шкалы. – Прим. авт.)

Мы уже не на этапе «сделать портал», а на этапе «сделать государство удобным и предсказуемым». Поэтому разговор об ИИ для государства я предлагаю вести в логике инфраструктуры.

Для меня граница проходит не по количеству пилотов, а по тому, встроен ли ИИ в обязательные контуры управления. Инфраструктура всегда опирается на три опоры: правила, данные и ответственность. Пока нет единых требований к качеству данных, к безопасности, к аудитам и к тому, кто отвечает за последствия, ИИ остается экспериментом. Как только появляются единые правила игры и они становятся частью закупок, регламентов и архитектуры государственных ИС, это уже инфраструктура. В этот момент ИИ перестает быть «проектом департамента» и становится слоем, который поддерживает критические процессы.

В Казахстане я вижу несколько маркеров того, что мы движемся именно в эту сторону. Во-первых, утверждена Концепция развития искусственного интеллекта на 2024–2029 годы, то есть задана рамка приоритетов и направлений. Во-вторых, на уровне Президента зафиксировано, что 2026 год объявлен Годом цифровизации и искусственного интеллекта. И, наконец, с 18 января 2026 года вступил в силу Закон «Об искусственном интеллекте», который задает правовую основу регулирования и принцип приоритета человека. Когда у государства появляются и стратегия, и закон, и ответственность, ИИ начинает превращаться в инфраструктуру.

– Казахстан вошел в топ-25 стран мира по развитию электронного правительства. Можно ли сказать, что мы подошли к точке, где без ИИ дальнейшая цифровизация просто упрется в потолок?

– Я бы сказала мягче. Без ИИ цифровизация продолжится, но отдача начнет снижаться. Первый большой эффект eGov дал за счет перевода услуг в онлайн, сокращения бумажных процедур и доступа 24⁄7. Когда страна уже в верхней группе, дальнейший прогресс чаще упирается не в интерфейс, а в сложность управления. Это сквозные жизненные ситуации, интеграция ведомств, предотвращение ошибок, борьба с мошенничеством, поддержка сотрудников, которые вручную «сшивают» процессы. В этих зонах ИИ дает не косметический, а структурный выигрыш, если он внедрен в бэк-офис, в данные и в регламенты.

Важно помнить, что EGDI сам по себе не про ИИ. ООН описывает его как составной индекс из трех компонентов: онлайн-сервисов, телеком-инфраструктуры и человеческого капитала. То есть «потолок» цифровизации наступает не потому, что нет еще одного чат-бота, а потому, что становится сложно масштабировать качество и скорость при растущей сложности государства. ИИ помогает пройти этот этап, но только если мы одновременно инвестируем в данные и кадры. Разрыв между цифровой зрелостью услуг и зрелостью ИИ хорошо иллюстрируют внешние индексы: по данным Министерства искусственного интеллекта и цифрового развития РК, в Government AI Readiness Index 2025 (рейтинг, оценивающий не уровень eGov как такового, а готовность государства внедрять и управлять ИИ в публичном секторе. – Прим. авт.) Казахстан находится на 60-м месте, при том что по e-government мы в топ-25.

– Где, на Ваш взгляд, ИИ способен дать Казахстану самый быстрый и ощутимый результат: в госуслугах, экономике или системе безопасности?

– Если говорить про скорость эффекта, обычно выигрывают зоны с большим объемом однотипной нагрузки и понятными KPI. Поэтому я бы поставила на госуслуги и на безопасность как на две области быстрых результатов.

В госуслугах быстрый результат дает внедрение ИИ туда, где гражданин не видит алгоритм напрямую, но ощущает результат. Это сортировка и маршрутизация обращений, проверка комплектности документов, извлечение данных из типовых форм, интеллектуальный поиск по регламентам для операторов, подсказки специалистам. Здесь эффект измеряется честно: меньше очередей, меньше возвратов, меньше повторных визитов, выше скорость и предсказуемость. Такой ИИ помогает сотрудникам внутри системы делать работу быстрее.

В безопасности ИИ быстро окупается в антифроде и в киберзащите, потому что скорость атак и объем событий давно вышли за рамки человеческой реакции. Но здесь важна граница: нельзя подменить безопасность тотальным контролем. Поэтому проекты в безопасности я всегда связываю с этическими принципами и проз­рачностью, как это закреплено в международных подходах «доверенного ИИ».

– Часто говорят, что алгоритмы все решают, но Вы подчеркиваете роль данных. Что сегодня важнее для государства: развивать модели ИИ или наводить порядок в данных?

– Почти всегда первым узким местом оказывается не модель, а данные и процессы вокруг нее. Государству не нужно начинать с гонки «у кого больше параметров». Нужна дисциплина данных: единые справочники, актуальные реестры, качество и полнота, юридические основания доступа, трассируемость, кто и зачем использовал набор данных. Без этого любая модель будет ошибаться именно там, где ошибка наиболее чувствительна: в льготах, проверках, штрафах, услугах для уязвимых групп. И тогда ИИ не ускорит государство, а создаст новые риски и новое недоверие.

То, что в Концепции развития ИИ на 2024–2029 годы данные выделены в отдельное направление, я считаю правильным сигналом. При этом порядок в данных невозможно отделить от защиты персональных данных и кибербезопасности. Казахстан уже давно имеет базовый закон о персональных данных, и для проектов с ИИ это не формальность, а фундамент: что можно собирать, как хранить, кто отвечает, как обжаловать.

Отдельно отмечу подход NIST AI RMF (добровольный стандарт управления рисками в области ИИ, разработанный Национальным институтом стандартов и технологий США. – Прим. авт.). Он важен тем, что переводит разговор из «модель точная или нет» в «какие риски мы берем, как их измеряем, кто отвечает, как контролируем систему в эксплуатации». Для государства это означает простую вещь: наводить порядок в данных и в управлении рисками часто важнее, чем выбирать самую модную архитектуру модели.

– Для инфраструктурных и добывающих отраслей цена ошибки особенно высока. Может ли ИИ здесь стать не инструментом оптимизации, а фактором экономической устойчивости?

– Да, и именно здесь ИИ часто дает самый «взрослый» эффект. В инфраструктуре и добыче ключевой актив – это надежность. Простои, аварии, отклонения в качестве, экологические риски стоят дороже любой экономии на персонале. Поэтому ИИ здесь работает как фактор устойчивости, он помогает раньше увидеть деградацию оборудования, аномалии, риск отказа, лучше планировать ремонт и снабжение. Это не про красивую презентацию, это про то, чтобы система работала исправно.

При этом я всегда прошу опираться на проверяемые кейсы. Например, в материалах McKinsey (международная консалтинговая компания, специализирующаяся на решении задач, связанных со стратегическим управлением. – Прим. авт.) по предиктивному или прогнозному обслуживанию описываются примеры, где аналитика и мониторинг состояния оборудования дают измеримое снижение затрат на обслуживание и сокращение простоев. Но в инфраструктурных отраслях успех измеряется не тем, что «мы внедрили ИИ», а тем, что снизились инциденты, повысилась предсказуемость и появилась культура решений на данных.

– Где, по-вашему, должна проходить граница ответственности между разработчиком, оператором системы и государственным органом, который использует ИИ?

– Я сторонник простой логики – ответственность должна следовать за контролем и возможностью влиять на риск. Разработчик отвечает за коррект­ную инженерную реализацию, документацию, тестирование, ограничения использования, киберустойчивость и за то, чтобы система была понятна тем, кто ее будет эксплуатировать. Оператор отвечает за настройку и эксплуатацию, качество входных данных, мониторинг, обновления, контроль дрейфа модели и управление инцидентами. Государственный орган отвечает за правомерность применения и за то, чтобы решение, особенно затрагивающее права человека, было объяснимым и проверяемым, с понятным механизмом обжалования.

Этот принцип хорошо совпадает с международными рамками. ЮНЕСКО подчеркивает необходимость надзора, оценки воздействия и подотчетности на всем жизненном цикле. NIST AI RMF также говорит о ролях участников и о том, что риски должны управляться в системе, а не перекладываться на пользователя. На национальном уровне ориентиром становится Закон РК «Об искусственном интеллекте», который фиксирует принципы и рамки для применения ИИ в стране.

– ИИ часто воспринимают как угрозу рабочим местам. Для государства ИИ – это замена человека или усиление его компетенций?

– Для государства ИИ в первую очередь инструмент усиления. У госуправления огромный объем рутины: обработка обращений, проверка документов, контроль качества данных, мониторинг рисков. Если эту рутину не автоматизировать, она начинает «съедать» человеческую экспертизу. ИИ может снять механичес­кую часть работы и высвободить время там, где нужен человек, – сложные кейсы, коммуникации, ответственность, решения с последствиями. Государство не может и не должно делегировать моральную и юридическую ответственность модели.

Но усиление не происходит само. Нужны навыки и новые роли. Мне близка идея, что государству важно инвестировать в обучение сотрудников и в массовую цифровую грамотность, потому что именно это снижает страхи и повышает качество внед­рений. В публичных материа­лах МИИЦР РК упоминаются программы обучения по теме ИИ для госслужащих, включая AI Qyzmet и другие инициативы. Если этот трек развивать системно, рынок труда будет не «сжиматься», а перераспределяться – меньше ручной рутины, больше контроля качества, больше аналитики, больше работы с гражданином и с рисками.

– По каким показателям Вы бы оценивали успешность внедрения ИИ: скорость услуг, экономию бюджета, доверие граждан или все сразу?

– Все сразу, но с правильной иерархией. Скорость и экономия измеряются легче всего, поэтому они часто становятся главными. Но если гнаться только за ними, можно потерять доверие. Доверие для государства – стратегическая метрика, его трудно вернуть пос­ле громких ошибок.

Поэтому я бы оценивала внед­рение ИИ по тому, улучшилась ли жизнь гражданина в конкретной услуге. Сократилось ли время до результата, уменьшилось ли число возвратов документов, снизилась ли доля ошибок, стало ли меньше повторных обращений, появились ли понятные объяснения, почему принято то или иное решение. Для сис­тем, которые влияют на права и обязанности человека, я бы добавила обязательную оценку справедливости и риска вреда. Такой подход совпадает с тем, как NIST описывает доверенность ИИ: безопасность, надежность, прозрачность, управляемость рисков в эксплуатации.

– Когда общество действительно почувствует эффект от ИИ и как понять, что цифровая трансформация работает, а не остается в презентациях?

– Общество чувствует эффект тогда, когда ИИ перестает быть отдельным «умным продуктом» и становится незаметной частью сервиса. Это как когда-то было с eGov: сначала новинка, потом привычка, потом базовый слой жизни. На практике эффект появляется там, где государство делает два шага одновременно. Оно упрощает процесс и «подкладывает» под него ИИ в бэк-офис. Оно не строит еще одну витрину поверх старых процедур, а меняет саму логику внутри.

Понять, что трансформация настоящая, можно по бытовым признакам. Человек реже приносит справки, потому что ведомства обмениваются данными. Сроки становятся предсказуемыми, а не «как повезет». Возвраты и ошибки сокращаются. Появ­ляются проактивные услуги, когда система предлагает решение заранее, потому что понимает жизненную ситуацию. И есть понятный механизм объяснения и обжалования, если человек не согласен. Вот тогда цифровая трансформация перестает быть набором проектов и становится способом управления.

И еще один маркер зрелости – это когда правила догоняют прак­тику. У нас уже есть Концепция развития ИИ и Закон «Об искусственном интеллекте», есть политический приоритет 2026 года, и это задает правильный вектор. Дальше задача в том, чтобы эти документы превратились в стандарты, архитектуру и измеримые результаты в каждой отрасли. Тогда гражданин начнет чувствовать эффект не по громким заявлениям, а по тому, что государство работает быстрее и эффективнее.