PRO_AI с Екатериной Москвиной

Откуда государство знает, что ИИ действительно работает? Разобрала рабочий доклад ОЭСР по публичному управлению № 93, систематический обзор официальных руководств 14 стран по генеративному ИИ в госсекторе. Этот вопрос проходит через весь документ красной нитью, и ответ на него неочевиден. Сначала о тех, какие страны поделились опытом 🇬🇧 Великобритания. 20 000+ госслужащих, три месяца испытаний. 26 минут экономии в день на человека, то есть две рабочие недели в год. В масштабе службы это ≈1 130 человеко-лет ежегодно. 🇸🇬 Сингапур. Обработка стенограмм парламента ускорилась с 2,5 часа до 1,5. Трудоустройство через госплатформу: +21,5% успешных. Модель выявления мошенничества на исторических данных сработала на 5 месяцев раньше, когда было выплачено менее 1% средств. 🇨🇱 Чили. Служба по делам потребителей обрабатывает от 1 700 до 1 800 обращений в день, системные сбои рынка выявляются меньше чем за сутки вместо нескольких недель. 🇦🇺 Австралия и Новая Зеландия. 50 ведомств, 7 400+ участников. 64% руководителей отметили рост качества, 40% сотрудников перераспределили время на задачи более высокой ценности. И честная оговорка авторов: качество генерируемого контента 7,21 из 10, результаты устойчиво смещены в западный культурный контекст. Красивые цифры. Проблема в том, что таких примеров мало. ОЭСР посчитала 1 050 мер политики из национальных стратегий. Доступ к данным: 16,9% упоминаний. Этические принципы: 12%. Тестирование ИИ-решений: 6,3%. Техническая инфраструктура: 2,6%. Кибербезопасность: 1,4%. Политическая поддержка: 0,7%. Мониторинг и оценка прямо названы слабым звеном: немногие правительства системно проверяют, дал ли пилот заявленный эффект и оправдывает ли он масштабирование. Обычно в отчётности остаются счётчики обращений и удовлетворённости. И здесь ключевая мысль доклада. Поведение генеративных моделей вероятностно: один и тот же запрос даёт разные ответы. Значит результативность и риски нельзя оценить заранее, ни по документации поставщика, ни по чужому опыту, ни по количеству принципов в собственном регламенте. Принципы можно позаимствовать, доказательства приходится собирать самому. ▪️▪️▪️ 💡 ЧТО ПОКАЗЫВАЕТ МОЯ ПРАКТИКА Работаю с региональными и муниципальными органами власти, и последовательность там примерно единая. Первые этап - изучение и обучение. Сотрудник должен своими руками увидеть, что инструмент умеет, а где ошибается: без этого любое обсуждение внедрения остаётся обсуждением технологии. Второй этап - описание процессов. Применяем инструменты процессного и бережливого управления И только на стыке этих двух шагов появляются сценарии применения. Не те, что взяты из презентации вендора, а привязанные к конкретной задаче ведомства. Ни один из таких сценариев я не смогла бы придумать за сотрудников заранее. Их каждый раз находят сами сотрудники, когда уже понимают инструмент и видят свой процесс целиком. 📊 К посту прилагаю аналитический дашборд по докладу. География 14 стран, восемь блоков критериев, рамка оценки из пяти направлений и десять действий для системной работы с экспериментами.