Ольга Соловьева
Российские чиновники намерены и дальше повышать уровень цифровизации государственных услуг. Фото агентства «Москва»
Правительство РФ утвердило новые показатели цифровой трансформации для министерств: в стандартных ситуациях услуги должны быть электронными, обязателен также переход на отечественное программное обеспечение (ПО). Российские чиновники уже анонсировали «фундаментальный технологический переход во всей системе управления», в том числе с использованием машинного обучения и технологий искусственного интеллекта. Внедрение технологий генеративного искусственного интеллекта (ГИИ) может принести странам объединения БРИКС+ до 600 млрд долл. в к 2030 году.
В наступившем году государственным органам РФ предстоит усилить выполнение программ цифровой трансформации, сообщили в аппарате вице-премьера – руководителя аппарата правительства РФ Дмитрия Григоренко. Для этого в правительстве утвердили новые показатели оценки эффективности цифровой трансформации федеральных министерств и ведомств.
Новые показатели сформированы по направлениям государственных услуг, внедрению сервисов и решений с искусственным интеллектом, а также по переходу на отечественное программное обеспечение (ПО), поддержание информационной безопасности и «цифровой зрелости процессов обеспечения деятельности ведомства». Предлагается, в частности, учитывать предоставление услуг в электронном виде по принципу «жизненные ситуации». «У нас на портале госуслуг уже более 1,6 тыс. услуг, и их нужно сформировать в сценарии «жизненных ситуаций». Оказание услуг – это наш приоритет», – объяснил Григоренко.
Ключевыми направлениями развития должно стать внедрение искусственного интеллекта (ИИ), обеспечение информационной безопасности и масштабный переход на отечественное программное обеспечение. Реализация этих задач будет осуществляться в рамках обновленных ведомственных программ цифровизации.
«Наравне с этим необходимо внедрять в экономику и социальную сферу искусственный интеллект, потому что он ускоряет все процессы и делает их более эффективными. Это очень трудоемкая задача, которая включает в себя изменение логики процессов и регламентов, но это надо делать», – заявил Григоренко.
По словам председателя комиссии Госсовета по направлению «Экономика данных», губернатора Московской области Андрея Воробьева, области применения ИИ уже достаточно широки. «ИИ уже участвует в контроле самых разных сфер жизни Подмосковья – от школьного питания до чистоты во дворах. Его потенциал мы стараемся развивать в госуслугах – он умеет распознавать 260 видов документов, а голосовые помощники, скажем, быстро запишут к врачу, и при этом ни один звонок не будет потерян», – сказал Воробьев.
Еще в декабре прошлого года президент РФ Владимир Путин анонсировал предстоящий «фундаментальный технологический переход во всей системе управления», который будет совершен в масштабах страны. Это будет госуправление на основе данных, предполагающее автоматизацию бюрократических процедур и обеспечение качественно иного уровня контроля и принятия решений. «Думаю, будет правильно, если пример смелых, передовых подходов покажет государство», – пояснил он. «Полученный опыт должен быть использован при создании интегральных цифровых платформ, – сообщил Путин. – Их повсеместное внедрение не только в госуправлении, но и в здравоохранении, промышленности, на транспорте, в туристической отрасли – во всех сферах – должно быть завершено уже в горизонте 2030 года». Такие платформенные решения должны стать основой для цифровизации систем управления субъектов РФ (см. «НГ» от 12.12.24).
Российские власти также делают упор на внедрение технологий искусственного интеллекта, ставя задачу по превращению страны в мирового лидера не только по созданию, но и по масштабу применения, проникновению искусственного интеллекта во все сферы нашей жизни.
В декабре 2024 года президент РФ предлагал странам – членам БРИКС и другим заинтересованным государствам развивать ИИ совместно. «Опыт нашей страны в практическом применении искусственного интеллекта востребован в разных странах мира, – говорил он. – Будем оказывать странам глобального Юга и Востока консультативную, техническую помощь в сфере искусственного интеллекта. Разумеется, надеемся, что будем брать у партнеров их достижения, реализовывать совместные проекты на основе равноправного доступа к знаниям, технологиям, научным достижениям».
Внедрение технологий генеративного искусственного интеллекта может принести странам объединения БРИКС+ от 300 до 600 млрд долл. к 2030 году, следует из нового исследования консалтинговой компании «Яков и партнеры» (бывшее подразделение компании McKinsey в Москве). По оценкам аналитиков, к этому времени полный экономический эффект от внедрения ГИИ в экономики стран, входящих в объединение, может составить от 0,9 до 1,4 трлн долл. Это составит примерно 20% от общего экономического эффекта от ИИ в этих государствах. Почти 70% потенциального эффекта от внедрения ГИИ в экономики стран БРИКС будет сосредоточено в шести ключевых отраслях: банковском секторе, розничной торговле, машиностроении, энергетике, электронике и информационных технологиях.
Подчеркнем, генеративный искусственный интеллект – это подвид ИИ, при котором создаются новые данные на основе полученной при обучении информации (новый текст, новое изображение и тому подобное).
Пока же развитие генеративного ИИ в регионах мира идет крайне неравномерно. В странах БРИКС лидерство в этой сфере определенно остается за Китаем. Поднебесная уже к середине 2023 года выпустила собственные решения, которые достигли уровня западных аналогов, в результате чего к концу прошлого года государства БРИКС+ шли вровень или с небольшим отставанием от главного лидера в этой сфере – США. В настоящий момент в КНР уже используется свыше 240 собственных базовых моделей ИИ. В России, ОАЭ, Саудовской Аравии и Индии используется всего по нескольку моделей, конкурирующих на локальных языках с лучшими западными решениями.
Расчеты компании «Яков и партнеры» показали, что с географической точки зрения более 86% совокупного эффекта от применения новых технологий приходится на Китай. Индия, Бразилия и Россия претендуют только на 12% совокупного эффекта, а остальные страны – на менее 2%. Одна из причин различий в том, что страны сильно различаются по объему инвестиций в развитие ИИ. Так, ежегодные расходы Китая на поддержку исследований в области ИИ достигают десятков миллиардов долларов, что делает Китай лидером по объему инвестиций в развитие технологии среди стран БРИКС+. Частные инвестиции в ИИ и в ГИИ оценивается в 7–8 млрд долл. Для сравнения: в США объем частных инвестиций в ИИ составляют 67 млрд долл. Инвестиции в генеративный ИИ отличаются еще более значительно: в Китае сделки в области генеративного ИИ составили 0,65 млрд долл., в то время как в США этот показатель превысил 22 млрд долл.
Россия расходует на внедрение ИИ несопоставимо меньшие деньги. В 2022 году рынок частных инвестиций в ИИ-стартапы в России составил всего 159 млн долл. Годовые затраты на господдержку ИИ в 2024 году составили 50 млн долл., указывают в «Яков и партнеры». При этом Россия ставит своей целью к 2030 году обеспечить прирост ВВП накопленным итогом на 11,2 трлн руб. за счет внедрения технологий искусственного интеллекта.
В то же время российский бизнес использует ИИ с каждым годом более активно. Как показывает опрос «Яков и партнеры», в 2024 году уже 54% российских компаний внедрили решения на основе генеративного ИИ хотя бы в одну функциональную область своей организации.
Причем более трети моделей, используемых в решениях на базе генеративного ИИ в российских компаниях, были созданы в РФ. В 2023 году, как показало исследование экспертов, только 20% крупных российских компаний использовало в своей работе ГИИ.
Внедрение ИИ в госсектор сталкивается с инерцией систем, с устаревшими процессами и со страхом перед потерей контроля, считает интернет-омбудсмен России Дмитрий Мариничев. «Бизнес же в отличие от государства вынужден быстро меняться ради сохранения конкурентоспособности. Крупные корпорации уже начали адаптироваться: финтех внедряет автоматизированные системы для анализа данных, ритейл – предиктивные алгоритмы для логистики. Но малый и средний бизнес пока наблюдает со стороны, потому что изменения технологий требует ресурсов, а привлечение новых ресурсов – это всегда риск», – объясняет он. Для большинства компаний ИИ – это пока инструмент оптимизации: срезать расходы, ускорить процессы.
Как считает коммерческий директор компании «Девелоники» Роман Смирнов, в настоящий момент уровень системного применения ИИ больше заметен в крупных компаниях. А в малых предприятиях в операционную деятельность внедрение ИИ достигает 27%. «Интенсивное внедрение генеративного ИИ – это уже даже не планы, а необходимость и неизбежность во всех отраслях экономики РФ», - полагает он. Готовность к цифровой трансформации в госсекторе и бизнесе неравномерна, соглашается замгендиректора по развитию IVA Technologies Сергей Телевинов.
Однако есть и проблемы, которые сложно игнорировать. «Сегодня есть разрыв между потребностью в специалистах и их доступностью. Мы можем обучать новых профессионалов, но этот процесс занимает годы. К тому же у нас есть утечка мозгов – многие из лучших специалистов покидают страну в поисках лучших условий», – объясняет Мариничев. «Одна из проблем - дефицит кадров, в первую очередь - программистов высокой квалификации, аналитиков по работе с данными и бизнес-аналитиков», - соглашается гендиректор АНО «Национальный центр компетенций по информационным системам управления холдингом» Кирилл Семион.
Гендиректор компании «Крайон» Вадим Юн оценивает готовность госсектора и бизнеса в России к цифровой трансформации как умеренно высокую. Среди основных препятствий он выделяет нехватку квалифицированных кадров для работы с передовыми технологиями, особенно в регионах. «Во-вторых, мы наблюдаем задержки с созданием и внедрением некоторых отечественных решений, в том числе из-за несовершенной экосистемы поставщиков ПО и оборудования. Это особенно актуально на фоне роста спроса на импортозамещение в ключевых отраслях», – указывает эксперт.
Еще один вызов – это необходимость более четкой синхронизации действий бизнеса, госсектора и регуляторов. «С технической точки зрения, специалистов и компаний, уже имеющих хороший опыт работы с ИИ-технологиями, на рынке более чем достаточно. Однако относительно организационной и правовой готовности возникают серьезные вопросы – начиная от этичности и возможности обучения нейросетей на базе персональных данных и заканчивая доверием к результатам работы ИИ-агентов», – обращает внимание руководитель продуктового направления «Рейтинга Рунета» Александр Туник. Эксперт подчеркивает: одной ИИ-технологии недостаточно – требуется наличие соответствующей законодательной базы, которая на данный момент не развита должным образом.
«Использование генеративного ИИ в государственном секторе России сталкивается с рядом значительных препятствий. Первое и ключевое — регуляторные ограничения. Законодательство, такое как закон «О персональных данных», предъявляет строгие требования к обработке данных, что усложняет внедрение ИИ-систем, особенно при работе с чувствительной информацией. Второй аспект — безопасность и доверие. У государственных структур должно быть особенное отношение к угрозам кибербезопасности и утечкам данных, они накапливают крупнейшие базы данных по физическим и юридическим лицам. Сейчас большая часть генеративных ИИ моделей — это технологии либо с открытым исходным кодом, либо иностранные решения. Их использование может представлять риск для конфиденциальности и безопасности информации», - объясняет директор по консалтингу Navicon Илья Народицкий.
Главные препятствия – инфраструктурные ограничения и необходимость значительных вычислительных мощностей, особенно для реализации проектов на основе искусственного интеллекта, добавляет коммерческий директор DV Consultig Андрей Ремесленников. Генеративные модели, автоматизация рутинных процессов – все это требует не только сложных решений, но и серьезной технической базы, подчеркивает он.
Еще одним немаловажным фактором является финансирование. «Ограниченные бюджеты в госсекторе и недостаток инвестиций в частном бизнесе – значительный барьер для активного использования ИИ», - рассуждает коммерческий директор Formula Line Вероника Колядова. С ней согласен и директор по развитию HRlink Дмитрий Махлин. «Подобные проекты уже на старте требуют больших инвестиций», - говорит он.
«Готовность к ИИ-трансформации как в госсекторе, так и в коммерческом секторе сильно варьируется от компании к компании, но проблемы и препятствия будут для них общими: дефицит специалистов и устаревающая ИТ-инфраструктура, которую импортозамещение отбросит назад. Многие аспекты использования ИИ, связанные с обработкой данных, остаются не до конца урегулированными. Все это тормозит инициативы, даже если для них существуют технические возможности», - резюмирует архитектор решений компании DатаРу Дмитрий Тонких.
