Казачий алгоритм: почему государственный ИИ не взлетит без регионального опыта

В июле 2026 года Госдума приняла рамочный закон об искусственном интеллекте, закрепив базовые понятия «суверенных» и «национальных» моделей. Параллельно на федеральном уровне возобновились дискуссии о создании «Госплана 2.0» — цифровой системы стратегического планирования, основанной на ИИ-технологиях. Как отмечали на Восточном экономическом форуме, в настоящее время проект находится на стадии активной разработки. Уже созданы прототипы отдельных модулей, ведется тестирование и настройка алгоритмов машинного обучения.

Однако не повторит ли попытка построить жесткую вертикаль судьбу «Госплана 1.0» и других советских систем автоматизации управления, задается вопросом научный руководитель банка «Центр-инвест», д.э.н., профессор Василий Высоков. Ведь ни одна из этих систем не сократила численность чиновников и количество итераций. Выходом может стать децентрализация и опора на региональный опыт.

Где государство уже использует ИИ

Искусственный интеллект в государственном секторе уже вышел из стадии презентаций, утверждает генеральный директор ростовской компании «Вебпрактик» Александр Букуров. Наиболее зрелые решения сегодня работают в трех классах задач: обработка документов и обращений, контроль физической инфраструктуры и поддержка решений на больших массивах данных.

Александр Букуров считает, что наиболее зрелые отечественные решения сегодня работают в обработке документов и обращений, инфраструктуры и поддержке решений на больших массивах данных // Фото предоставлено экспертом

«В Татарстане компьютерное зрение используется для контроля состояния дорог, чистоты и объектов ЖКХ. По данным Аналитического центра при Правительстве России, система помогла вдвое ускорить приведение улиц в порядок после снегопада, а дефекты дорог выявляются в 48 раз быстрее — примерно за час вместо двух дней, — приводит Букуров конкретные примеры. — В Новосибирской области ИИ-агенты помогают чиновникам работать с документами, обращениями граждан и протоколами совещаний, высвобождая до 60% рабочего времени. В Тюменской области автоматическое выделение сути обращения и поиск информации для ответа ускорили его обработку на 25%».

Директор департамента голосовых цифровых технологий компании BSS Александр Крушинский наиболее развитым направлением использования ИИ называет автоматизацию взаимодействия государства с гражданами.

«В одном из нашиз проектов для регионального Министерства здравоохранения голосовой помощник ежедневно обрабатывает до 12 тысяч входящих звонков, выполняет более 10 тысяч исходящих вызовов, автоматически освобождает до 300 интервалов записи к врачам и позволяет экономить более 2,5 млн рублей в месяц. По данным проекта, робот самостоятельно обрабатывает около 50% обращений, сохраняя доступность линии на уровне 98,5%, — говорит Крушинский. — Другой пример – проекты для МФЦ. В одном из регионов виртуальный помощник ежемесячно обслуживает почти 88 тысяч обращений граждан, совершает около 69 тысяч исходящих звонков, а уровень автоматизации достигает 77,5%. Граждане получают ответы значительно быстрее, а сотрудники могут сосредоточиться на действительно сложных вопросах».

По мнению Александра Крушинского, автоматизация взаимодействия государства с гражданами — самое сильное направление направлением использования ИИ // Фото предоставлено экспертом 

Государство сегодня пытается упорядочить и регламентировать применение ИИ. В июле 2026 года Госдума приняла Закон «О поддержке развития технологий искусственного интеллекта в Российской Федерации». Документ ввёл базовые определения, разделил модели на «суверенные» и «национальные» и обозначил принципы государственной поддержки отрасли.

«Российские разработчики получают эксклюзивный доступ к госданным, финансированию и огромному внутреннему рынку (госсектор, банки), изолированному от иностранных гигантов (ст. 5 Закона), — комментирует документ Василий Высоков. — Если убрать бюрократические барьеры, 6 лет — большой срок для разработки суверенной (глобально конкурентоспособной) модели ИИ. А пока наши промпты будут «перевоспитывать» модели других разработчиков (ст.10 Закона) и продвигать наши ценности (ст. 12 Закона) в глобальном мире. Конечно, без ущерба нашей безопасности (ст.1 Закона)».

Технологии бессильны без культуры управления

Внедрение новых технологий само по себе не решит старую проблему государственного управления. Страх начальников разных уровней потерять свое место приводит к искажению данных при передаче наверх и бесконечным согласованиям. В итоге госмашина часто принимает неверные или несвоевременные решения.

«Технология сама по себе не работает без культуры управления, которая требует децентрализации инициатив и формировании живых региональных центров компетенций, где инновации проверяются не в теории, а в жесткой практике бизнеса», — считает Василий Высоков.

Как говорит заместитель генерального директора Группы Arenadata (российский разработчик систем управления и обработки данных) Алексей Журавлев, суверенная нейросеть бесполезна, если обучается на некачественных данных: «Самый неотложный шаг сейчас — переход от регулирования алгоритмов к регулированию потоков информации. Необходимо принять стандарты совместимости государственных данных и создать площадки для безопасного обмена датасетами между ведомствами», — добавляет он.

«Практика показывает, что успех внедрения определяется не только качеством самой модели, — заявляет Александр Крушинский. — Так, в одном из медицинских проектов BSS почти полтора года велась последовательная доработка системы. После интеграции с Государственным адресным реестром конверсия успешных обращений выросла на 5% уже за первую неделю, а спустя месяц – почти на 10%. При этом некоторые изменения интерфейса первоначально, наоборот, ухудшали показатели».

Регионы обгоняют центр

Первые полигоны по внедрению ИИ в государственном управлении уже существуют на юге России. Аналитическая платформа «Дашборд "Развитие региона"», содержащая более 3700 показателей по 89 субъектам РФ с 1993 года и дополненная встроенным ИИ-ассистентом для сценарного анализа уже используется для актуализации стратегий социально-экономического развития.

Николай Гончаров подчеркнул, что передача ИИ самостоятельной политической власти требует не просто технологического внедрения, а полного пересмотра принципов государственного устройства // Фото предоставлено экспертом

Автор платформы, банк «Центр-инвест», совместно с вузами (ЮФУ, РГЭУ, ДГТУ) выстроил полноценную экосистему: от хакатонов до подготовки кадров по федеральным программам «Искусственный интеллект». В эти процессы вовлечены более 10000 человек. Только в 2026 году специалисты банка бесплатно провели серию интенсивов по ИИ для государственных и муниципальных служащих Ростовской области. Итог — оценка 4,9 из 5 и сокращение времени подготовки управленческих документов с нескольких дней до минут.

Почему региональный опыт работает там, где федеральные системы буксуют? Ответ Высоков находит в традициях казачьего самоуправления: «Дал поручение — научи, проконтролируй, сделай сам ... и не забудь сказать спасибо за оказанное доверие». Искусственный интеллект требует именно такого отношения: команда сверху должна подкрепляться инициативой снизу.

Для масштабирования наработок банк «Центр-инвест» предлагает включить своего представителя в состав Комиссии при Президенте РФ по развитию ИИ. Это позволит, по мнению Высокова, перенести успешную региональную модель взаимодействия банка, власти и вузов на федеральный уровень; использовать готовую ИИ-инфраструктуру и дашборды для мониторинга экономики субъектов; тиражировать методики массового обучения госслужащих, доказавшие свою эффективность на практике.

Цифровое правительство — пока фантастика

На вопрос, смогут ли ИИ-агенты заменить министров и депутатов, эксперты отвечают почти единогласно: в обозримом будущем — нет.

Александр Букуров категоричен: «Я надеюсь, что в ближайшие десять лет правительства из ИИ-агентов не появится, если под этим понимать передачу машине властных полномочий. Государственное решение — это не оптимизация одной математической функции. В нем сталкиваются ценности, интересы социальных групп, ограничения ресурсов, вопросы справедливости и политической легитимности. У алгоритма нет собственного мандата общества и не может быть юридической или моральной ответственности».

Несмотря на то, что у ИИ нет собственной воли, гражданской ответственности, моральных обязательств и политического мандата, те преимущества, которые дает технология, делает ее появление в госсекторе неизбежным.

«Передача ИИ самостоятельной политической власти потребовала бы не просто технологического внедрения, а полного пересмотра принципов государственного устройства, — отмечает директор департамента мониторинга кибербезопасности Security Vision Николай Гончаров. — Однако сейчас на мировом уровне существует несколько примеров пилотных применений ИИ-агентов в роли определённых министров с переменным результатом их работы. Учитывая все возможные технические аспекты, уровень развития технологий, законодательные, юридические, политические и моральные нормы в ближайшем обозримом будущем стоит ожидать правительства, в работе которого будет участвовать большое количество специализированных ИИ-агентов».

Один из опрошенных экспертов привел принцип, сформулированный Василием Высоковым, который должен стать основой государственного применения ИИ: «Интеллект может быть искусственным, но ответственность остается персональной».

Таким образом, ИИ может стать мощным аналитическим помощником, готовить проекты, моделировать сценарии, но окончательное решение, особенно влияющее на права и судьбы других людей, должно оставаться за ответственным должностным лицом.