«Ростелеком» и НИУ ВШЭ выявили реальные потребности госсектора в решениях на основе искусственного интеллекта

Практический сигнал для разработчиков и интеграторов: заказчикам важны измеримый эффект и возможность адаптировать продукт под регион или ведомство, поэтому одной демонстрации возможностей модели для пилота может быть недостаточно.

От каталога к выбору проекта

Исследование опиралось на анализ более 400 верифицированных ИИ-решений на платформе «Цифровой регион», интервью с представителями региональных органов власти и открытые данные. Его результатом стал интерактивный каталог, который должен помочь подбирать технологии с учетом специфики и потребностей заказчиков.

Готовность ведомств к внедрению неодинакова: часть органов власти еще формирует запросы и подходы к ИИ. В то же время регионы-лидеры уже публикуют собственные решения и развивают пилотные проекты. По данным исследования, они переходят от отдельных внедрений к более системной работе: формируют критерии отбора, развивают компетенции сотрудников и обмениваются опытом.

Для команды, которая готовит предложение госсектору, это означает, что этап обнаружения задачи нельзя пропускать. До выбора модели и настройки промптов стоит выяснить, кто будет пользоваться решением, какой процесс оно меняет и по каким показателям заказчик оценит результат.

Что заказчики ждут от ИИ

В исследовании говорится, что 90% опубликованных решений направлены на оптимизацию временных и трудовых затрат ведомств. Среди других ожиданий названы снижение риска ошибок при принятии решений, повышение точности прогнозов и сокращение издержек для граждан при взаимодействии с государством.

Отдельный параметр выбора — скорость получения реалистичного результата. Ведомства ориентируются на проекты, которые соотносятся с приоритетами региона. Это повышает ценность пилота с заранее определенными метриками: например, временем выполнения процесса или объемом ручной работы. Конкретные целевые значения для таких метрик источник не приводит, поэтому их нужно согласовывать с заказчиком, а не подставлять в презентацию по умолчанию.

Разработчикам также стоит проверить, насколько продукт можно доработать под конкретный контур. Согласно исследованию, универсальные коробочные решения подходят не всем: востребованы продукты с возможностью адаптации к особенностям региона или ведомства. Для ИИ-сервиса это может означать дополнительные требования к данным, интеграциям и пользовательскому сценарию. Их лучше выявить до оценки сроков и стоимости внедрения.

Где уже есть готовность к внедрению

Наиболее подготовленными сферами названы государственное управление, здравоохранение и транспорт. Перспективный потенциал региональные эксперты также видят в городском хозяйстве и ЖКХ, социальной политике и образовании.

При этом отраслевой приоритет сам по себе не подтверждает, что конкретному ведомству нужен ИИ-проект. Перед запуском полезно проверить три вещи: существует ли измеримая проблема, определен ли владелец результата и можно ли адаптировать решение под рабочий процесс. Еще одно условие из исследования касается этических ценностей и интересов целевых групп, включая граждан и бизнес.

Для практического внедрения вывод простой: каталог помогает сориентироваться в вариантах, но не заменяет постановку задачи. Следующая итерация отбора должна начинаться с процесса и метрик, а уже затем переходить к модели, данным и архитектуре решения.