Данияр Нургалиев 
В то время как частный сектор стремительно внедряет искусственный интеллект, автоматизируя обслуживание клиентов и оптимизируя логистику, государственные системы США пытаются найти хрупкий баланс. С одной стороны, на них давит необходимость модернизации для соответствия ожиданиям граждан и противостояния киберугрозам. С другой — они скованы устаревшей инфраструктурой, кадрами эпохи до ИИ и дефицитом доверия, который не восполнить с помощью чат-бота. Вопрос уже не в том, трансформирует ли ИИ правительство, — он уже это делает. Главный вопрос: готовы ли мы к этому?
Одной из ключевых преград является цифровая инфраструктура, построенная в мире до облачных технологий и ИИ. Устаревший код, разрозненные базы данных и неравномерный доступ к широкополосному интернету означают, что простое «подключение» инструментов ИИ для многих ведомств невозможно. Пока федеральные департаменты с передовыми ресурсами пытаются инвентаризировать данные и создать безопасные среды для ИИ, правительства на уровне штатов и муниципалитетов все еще заняты оцифровкой базовых архивов. Невозможно автоматизировать то, к чему нет доступа.
Вопреки распространенному мнению, госслужащие не сопротивляются новым технологиям. Исследования показывают, что большинство из них хотят использовать ИИ для повышения эффективности своей работы, но им не хватает инструментов и обучения. Отчет McKinsey выявил явное расхождение между мнением руководства и готовностью сотрудников: работники в США уверены в своей способности освоить ИИ, но отмечают, что начальство действует медленно и не имеет четкой стратегии. При этом каждый пятый госслужащий боится, что его заменят ИИ, и менее половины считают, что их готовят к грядущим изменениям. Это проблема не сопротивления, а ресурсов и коммуникации.
Решение заключается не просто в найме большего числа специалистов по данным. Необходимо формировать «грамотность в области ИИ» на всех уровнях — от рядовых менеджеров до команд по закупкам и городского планирования. Большинству сотрудников не нужно создавать модели с нуля, но они должны понимать, что ИИ может и чего не может, как интерпретировать его результаты и когда необходимо вмешательство человека. Государственная служба будущего должна быть не просто более технической, а способной «переводить» с языка технологий на язык практических задач.
Несмотря на медленный темп глобальной трансформации, некоторые госучреждения уже достигают успеха за счет локальных внедрений. ИИ используется для выявления мошенничества в программах льгот, сокращая потери бюджета. Чат-боты в дорожных службах снижают нагрузку на колл-центры на 40–50%, освобождая сотрудников для решения сложных вопросов. Системы предиктивного обслуживания помогают предсказывать прорывы водопроводов и повреждения дорог, а автоматизация кибербезопасности позволяет обнаруживать попытки вторжения быстрее человека.
Однако риски безответственного внедрения ИИ в госсекторе огромны. Технологии могут усиливать предвзятость, закреплять системное неравенство и подрывать доверие. Примерами могут служить ошибки в предиктивной полицейской деятельности или алгоритмы, отсеивающие заявки на жилье от малоимущих. Для государства прозрачность и подотчетность не опция, а основа. Если граждане не понимают, как было принято решение, или, что хуже, если оно было неверным, они теряют веру в систему. Поэтому управление ИИ, включающее аудит, контроль со стороны человека и механизмы смягчения предвзятости, должно быть заложено с самого начала.
По оценкам Deloitte, автоматизация может сэкономить государственным учреждениям США до 1,2 миллиарда человеко-часов в год, высвободив до 41 миллиарда долларов. Это не просто экономия бюджета — это время, перенаправленное на стратегические приоритеты и улучшение качества услуг для граждан. При правильном подходе ИИ не заменит госслужащих, а сделает их работу более значимой, позволив сосредоточиться на задачах, требующих эмпатии и критического мышления. Но это не произойдет само по себе. Это требует целенаправленных усилий и инвестиций, ведь ИИ — это не просто очередной IT-инструмент, а фундаментальный сдвиг в том, как правительство видит мир и как мир видит правительство.