Искусственный интеллект: время искать практическое применение

Искусственный интеллект (ИИ) стремительно развивается и оказывает значительное влияние на различные сферы деятельности, но вот ответить на простой вопрос, как применить эту технологию в нашей работе, бывает довольно непросто. Среди экспертов существуют разные точки зрения: представители ИТ-индустрии подчеркивают готовность технологий к внедрению, в то время как ряд аналитиков выражают сомнения относительно быстрой экономической отдачи и перспектив замены человеческого труда искусственным интеллектом. Разобраться в этих вопросах и наметить пути практического применения ИИ поможет ведущий эксперт в области эффективного применения цифровых технологий и обеспечения кибербезопасности, топ-менеджер группы компаний «Кейсистемс» Сергей Николаевич Сергеев.

Искусственный интеллект — 2025

Термин «искусственный интеллект» существует уже более полувека, и научные исследования в этой области продолжаются. Сегодня, в 2025 году, интерес к технологиям ИИ достиг беспрецедентного уровня, однако фокус основных усилий сузился до применения нейросетей и машинного обучения. В публичном пространстве обсуждение ИИ сосредоточено вокруг генеративного искусственного интеллекта — нейросетей, способных создавать новый контент на основе данных обучения.

Россия сделала свою ставку и претендует на технологическое лидерство в ИИ, в прошлом номере журнала «Бюджет» вышла прекрасная статья «Искусственный интеллект в государственном управлении», где описана актуальная мировая и российская повестка в этой области. Однако следует признать, что сегодня в России мы пока отстаем в гонке создания базовых технологий ИИ. Тем не менее российские ИТ-компании активно включились в процесс поиска и разработки прикладных решений, используя доступность базовых технологий, разработанных как в России, так и за рубежом.

В ИТ-индустрии к началу 2025 года наблюдается значительный всплеск интереса к применению генеративного ИИ, который нам знаком по большим языковым моделям, генераторам картинок, презентаций, музыки и др. Инженеры и разработчики демонстрируют высокий энтузиазм в отношении применения этой технологии, стремясь использовать ее потенциал для создания новых продуктов и сервисов.

В настоящее время внедрение ИИ в госсекторе во многом определяется необходимостью следовать федеральной повестке. Перспективы применения технологии в финансовой и государственной сферах весьма обнадеживающие, однако для практической реализации этого потенциала требуется серьезная работа, готовность к экспериментам и активное участие заинтересованных специалистов. Айтишникам и финансистам необходимо совместно искать новые идеи и новые подходы к работе.

Запрос государства на ИИ

Практическое применение — лучший критерий для оценки потенциала технологий, и искусственный интеллект не исключение. Сегодня с уверенностью можно утверждать, что полная замена специалистов искусственным интеллектом — это миф. Несмотря на публикации в СМИ, факты говорят о том, что ни программисты, ни финансисты не были заменены искусственным интеллектом, и в обозримом будущем такая перспектива маловероятна. В чем же тогда реальный запрос?

В государственных структурах существует значительный объем текущих задач, поэтому ключевой запрос в цифровой повестке — это повышение производительности труда, выражающееся в сокращении операционных затрат и в улучшении результативности работы органов государственной власти (ОГВ) для граждан и общества в целом. Распространение инструментов ИИ в госуправлении началось с отдельных инструментов, например языковых ассистентов GPT, модулей распознавания документов и т. п. Многие уже применяют их в своей повседневной работе. Следующий этап развития — это специализация общих моделей под ваши задачи для работы, например, с обращениями граждан, при оказании государственных услуг и в других подобных ситуациях. В этом направлении тоже имеется определенный прогресс.

В то же время внедрение искусственного интеллекта в узкоспециализированные области, такие как автоматическая обработка сложных документов или контроль финансовых транзакций, пока ограничено. Реализованных проектов в этих сферах немного. Это обусловлено рядом факторов, в том числе тем, что небольшие улучшения реализовать проще, однако их эффект для масштабных систем ограничен. По мере увеличения сложности и масштаба задачи, затраты на разработку и внедрение решения могут значительно превышать ожидаемый результат, что зачастую препятствует реализации проектов. Однако ситуация быстро меняется, и уже в ближайшее время решения станут более зрелыми и экономически обоснованными.

Другим важным направлением является поддержка управленческой деятельности. Наиболее перспективными задачами представляются те, которые направлены на системное улучшение целевых показателей работы ОГВ путем комплексного анализа данных и оптимизации процессов. Здесь ИИ призван улучшить аналитику данных, расширяя виды источников данных, улучшая понимание пользовательских запросов и способы визуального представления информации, а также обогащая общую аналитическую картину новыми выводами по имеющимся данным.

Мои гипотезы о возможном применении ИИ приведены в таблице. Приглашаем к диалогу всех, кто готов к практическому тестированию этих идей и реализации пилотных проектов.

Таблица. Гипотезы о вариантах применения ИИ

Наиболее эффективным подходом к развитию представляется интеграция ИИ для качественного улучшения (интеллектуализации) уже применяемых систем автоматизации. Внедрение ИИ позволит расширить горизонты цифровизации, охватив задачи, традиционно выполняемые вручную, и постепенно интегрируясь в процессы принятия решений на управленческом уровне. При этом важно осознавать, что речь идет о цифровых инструментах нового поколения, открывающих качественно иные перспективы.

Возможности ИИ‑ассистентов

Генеративный ИИ изначально не проектировался как замена человеческому мышлению. Его разработка направлена на обеспечение эффективного взаимодействия на естественном языке, на инновационные методы поиска и обработки информации, а также на возможность логического анализа и формирования обоснованных заключений. Высказываются опасения, что широкое распространение генеративных языковых моделей, таких как современные чат-боты, может негативно сказаться на уровне знаний обучающихся и профессионалов. Но так ли это?

Эпоха печатной книги, символизирующая эпоху Просвещения, уступает место эре цифровых знаний. Несмотря на колоссальные объемы книжных фондов, хранящихся в библиотеках, физически ознакомиться даже с незначительной долей накопленных знаний за время человеческой жизни практически невозможно. В прошлом отсутствовали инструменты для оперативного обобщения информации из множества разрозненных источников.

Развитие больших языковых моделей предоставило человечеству мощный инструмент, раскрывающий значительный потенциал для систематизации и углубления профессиональных и научных знаний. Работа ИИ схожа с мышлением человека: новое создается из того, что было известно ранее. Поэтому для тех, кто ориентирован на непрерывное обучение и поиск новых знаний, открываются перспективы для значительного повышения личной эффективности и расширения профессиональных горизонтов.

Каково же практическое применение этих возможностей в современной организации? На современном уровне развития технологий представляется целесообразным ориентироваться на модель сотрудничества, предполагающую интеграцию специалиста и персонального цифрового ассистента, выступающего в роли «второго пилота» и обладающего следующими ключевыми характеристиками:

• поиск информации по запросам на естественном языке в собственной базе знаний организации, включая внутреннюю документацию и нормативные правовые акты;
• поддержка работы с разнородными источниками данных, включая документы, презентации, изображения и иные неструктурированные источники информации;
• функция самообучения и улучшения качества ответов на основе анализа опыта использования ассистента и обратной связи от специалистов и клиентов организации;
• обеспечение прозрачности и проверяемости информации путем указания источников и функция верификации ответов на основе внешних авторитетных источников.

Без углубления в технические детали следует отметить, что описанные выше возможности воплощены в работающие и активно распространяющиеся технологические решения. Представляется весьма вероятным, что в обозримом будущем ИИ-ассистенты станут неотъемлемыми инструментами в повседневной деятельности значительной части профессионального сообщества.

В качестве иллюстрации рассмотрим разработку ИИ-ассистентов для работы с юридической документацией. Ключевой целью является не замена юриста, а предоставление ему инструмента для оперативной проверки корректности оформления документов, выявления типовых юридических рисков и оценки соответствия документов нормативным правовым актам и иным юридически значимым источникам. Аналогичный подход применим для поддержки специалистов в различных областях, включая консультирование граждан по вопросам социальных льгот, предоставление информации внутренним клиентам по процедурам государственных закупок, автоматизацию подготовки финансовых транзакций, и во многих других сферах профессиональной деятельности.

Еще более значимым представляется анализ влияния технологии ИИ-ассистентов на профессиональное развитие сотрудников организации и общую эффективность рабочих процессов. Вот несколько тезисов о возможностях технологии, раскрывающих указанные аспекты:

• быстрая подготовка рекомендаций для специалиста под возникшую рабочую ситуацию или по его запросу;
• обеспечение поддержки специалистов и руководителей операционного уровня посредством автоматизации контроля рисков, связанных с содержанием операций, документов и соблюдением действующих регламентов;
• анализ данных о действиях специалистов, включая такие параметры, как содержательность и полнота предоставляемой информации, уровень эмпатии, соответствие этическим стандартам и прочие релевантные показатели;
• содействие профессиональному развитию специалистов посредством интерактивного диалога с ассистентом и предоставления персонализированных рекомендаций, основанных на анализе результатов их деятельности.

В перспективе ИИ-ассистент может рассматриваться как источник обширных знаний и аналитических возможностей, подобно эксперту с энциклопедическими знаниями или опытному специалисту, обладающему беспрецедентной памятью. Однако аналогично тому, как педагоги и наставники не заменяют непосредственных исполнителей, принципиально важно сохранить за человеком ключевую роль в принятии решений и несении персональной ответственности.

Для практической реализации «второго пилота» в конкретной сфере деятельности или в отдельно взятой организации потребуется время, а также пилотные проекты и комплексная трансформация организационных процессов в части управления знаниями. Тем не менее внедрение первой итерации ИИ-ассистента представляется возможным в относительно сжатые сроки.

Заключение

Сегодня применение ИИ больше обусловлено требованием времени, а не ожиданиями прямого экономического эффекта. Часто мы не готовы доверять результатам работы ИИ, нас сдерживают проектные требования к качеству подготовки данных, потребность перестраивать свою работу, регуляторные требования к технологиям ИИ, риски информационной безопасности, вопросы этики и многое другое.

Однако, несмотря на все сомнения и трудности, надеюсь, вы, как и я, верите в технологии. Станьте пионерами в направлении развития технологий искусственного интеллекта в государственном управлении. Давайте обмениваться идеями и вместе реализовывать передовые проекты, создавая будущее своими руками!