Правовое регулирование ИИ в Беларуси: что важно знать бизнесу при внедрении технологий

Что уже стоит за словами «активное внедрение»

Беларусь — не точка отсчёта, а кейс с накопленной практикой. На промышленных предприятиях машинное обучение оптимизирует производственные процессы, прогнозирует поломки оборудования и контролирует качество продукции через компьютерное зрение. В агропромышленном секторе ИИ мониторит состояние посевов, анализирует почву, прогнозирует урожайность, а беспилотники собирают данные для решений по поливу и внесению удобрений. В клиниках технологии помогают в диагностике заболеваний и поиске новых лекарственных препаратов, в банках и IT-компаниях — автоматизируют рутинные операции, а аналитические системы работают на безопасность в общественных местах. По словам генерального директора Объединённого института проблем информатики НАН Сергея Кругликова, в ближайшие годы ИИ проникнет ещё глубже — и именно поэтому регулирование нужно «очертить» заранее, пока инструменты не ушли в зону неконтролируемого использования.

Почему это сценарий риска для любой команды

Александр Неверовский на семинаре обратил внимание на лавинообразное развитие ИИ в сочетании с нехваткой действенных инструментов нормативно-правового регулирования. По его словам, президент страны неоднократно высказывал обеспокоенность перспективами неконтролируемого использования технологий — в частности, об этом шла речь на саммите ОДКБ в Астане в 2024 году, где прозвучал призыв быть аккуратными в развитии ИИ. Среди ключевых вызовов он назвал искусственную монополизацию мировыми лидерами рынка и ограничение доступа к технологиям, а также усиление глобального цифрового неравенства из-за технологической гонки. Для команды, которая выбирает сервис сегодня, это переводится на простой язык: вендор, под которого вы «затачиваете» процессы, завтра может оказаться в зоне регуляторных ограничений — и план Б в стеке нужен не «на вырост», а прямо сейчас.

Что отслеживать при выборе инструмента

Пока законодательная база формируется, практический сценарий для руководителя выглядит так. Во-первых, проверьте, как вендор работает с данными: где они хранятся, кто имеет к ним доступ, какие модели обучения используются — именно это станет первым предметом регулирования в любой юрисдикции. Во-вторых, посмотрите на дорожную карту поставщика: меняет ли он условия лицензии, поддерживает ли on-prem или только облако, есть ли опция выгрузки модели и данных без потери эффективности процессов. В-третьих, заложите в тайм-ту-маркет буфер на возможные изменения требований — отрасли, где ИИ затрагивает персональные данные, финансы или безопасность, попадут под регулирование первыми. Не стоит откладывать внедрение из-за неопределённости, но и строить всю операционку на одном провайдере без альтернатив — сценарий, в котором команда рискует больше всего.