Внедрение искусственного интеллекта в госсекторе: кадровый вопрос, прозрачность и гибкость — ключевые факторы успеха
Федеральное правительство на протяжении последних трёх администраций активно стремится расширить использование искусственного интеллекта (ИИ) в государственных учреждениях. Основной посыл остаётся неизменным: при надлежащем использовании ИИ способен ускорить предоставление услуг, улучшить процесс принятия решений, повысить национальную конкурентоспособность и укрепить безопасность страны. В связи с этим государственные служащие поощряются к интеграции ИИ в свою повседневную деятельность.
По данным недавнего отчёта сотрудника Инициативы по искусственному интеллекту и новым технологиям при Институте Брукингса, стремление к внедрению ИИ в федеральных агентствах привело к заметному росту зарегистрированных случаев его применения. Однако на сегодняшний день внедрение ИИ сосредоточено лишь в нескольких ведомствах и сталкивается со структурными ограничениями. Эти ограничения в целом препятствуют модернизации технологий и создают новые вызовы, обусловленные динамичным, непредсказуемым и порой неочевидным развитием ИИ.
Рост использования ИИ в ведомствах
В 2023 году государственные учреждения зафиксировали около 700 случаев использования ИИ. К 2025 году это число выросло до более чем 3600, что означает пятикратное увеличение за два года. Согласно последней инвентаризации, проведённой Управлением по менеджменту и бюджету (OMB), свои данные об использовании ИИ предоставило 41 агентство, тогда как два года назад таких было 21.
Частично этот рост объясняется уточнениями в руководящих принципах OMB и изменением подходов к отчётности со стороны агентств. Однако это не полностью объясняет стремительное и всё более изощрённое экспериментирование, о котором сообщают ведомства. ИИ помогает автоматизировать рутинные административные задачи, но также всё чаще интегрируется в ключевые рабочие процессы, связанные с обработкой льгот, предоставлением медицинских услуг и правоохранительной деятельностью.
Этот общий рост, однако, скрывает значительные различия между ведомствами. С момента начала сбора данных три года назад на пять крупных агентств приходилось более половины всех зарегистрированных случаев использования ИИ. В 2025 году среднее крупное агентство отчиталось о 211 внедрениях, по сравнению со 114 в 2024 году. Для сравнения, среднее агентство среднего размера сообщило о 48 случаях применения ИИ, а малое — всего о пяти, тогда как в 2024 году эти цифры составляли 32 и 4 соответственно. Частично такое расхождение объясняется различиями в задачах и профилях рисков, но оно также может свидетельствовать о том, что для экспериментов требуются ресурсы и потенциал, которые распределены неравномерно.
Кадровый вопрос
Поиск и удержание квалифицированных кадров остаётся одним из постоянных узких мест. Согласно данным о вакансиях в федеральных органах, с 2016 года правительство опубликовало более 56 000 технических вакансий, но менее трёх процентов из них явно требовали навыков работы с ИИ.
Всплеск найма, связанный с указом администрации Байдена 2023 года, увеличил долю вакансий, специфичных для ИИ, примерно до восьми процентов от общего числа технических должностей к 2024 году. Около одной трети таких вакансий использовались ускоренные процедуры найма (по сравнению с одной пятой для других технических должностей).
Это зарождающееся, но целенаправленное расширение могло быть прервано сокращениями штатов в начале второй администрации Трампа. Однако, когда технические специалисты всё же приходят в агентства, ограниченные перспективы карьерного роста затрудняют их удержание. Срочные назначения помогли восполнить некоторые пробелы, но специалисты по технологиям ограничены в своих возможностях за несколько лет.
Технологи также работают в условиях культуры, которая исторически поощряет осторожность, что делает инновации и эксперименты более сложными. По словам нескольких опрошенных специалистов, успех пилотных проектов в области ИИ во многом зависел от явного разрешения на эксперименты со стороны старшего руководства. В отсутствие такого разрешения — если у руководителей не хватает финансирования, технических знаний или есть более срочные приоритеты — даже квалифицированные сотрудники, как правило, возвращаются к более традиционным подходам.
Непредсказуемость планирования
Правила закупок и бюджетные процессы усугубляют трудности. Федеральные бюджетные циклы начинаются за полтора года до начала финансового года, что требует от агентств прогнозирования возможностей для технологии, чья траектория остаётся непредсказуемой. Системы авторизации, такие как FedRAMP (программа федерального управления рисками и авторизации, отвечающая за стандартизацию оценки безопасности облачных продуктов и услуг для их использования правительством США), разрешения на эксплуатацию и Федеральное положение о закупках, были разработаны для относительно статического программного обеспечения с предсказуемыми обновлениями.
Закон о сокращении бумажной работы, который может потребовать от шести до девяти месяцев проверки со стороны OMB для деятельности по сбору данных, затрудняет обучение систем ИИ на основе обратной связи от пользователей. Несмотря на благие намерения, эти процессы могут создавать узкие места, замедляя внедрение. Хотя существуют усилия по ускорению закупок и повышению гибкости финансирования, они всё ещё с трудом поспевают за развитием ИИ.
Широко распространённый общественный скептицизм в отношении ИИ добавляет ещё один усложняющий фактор, препятствующий внедрению решений на базе ИИ. Данные исследовательского центра Pew показывают, что около половины граждан США больше обеспокоены, чем воодушевлены растущей ролью ИИ в обществе, по сравнению с примерно 37 процентами четырьмя годами ранее. Только 17 процентов ожидают, что ИИ окажет положительное влияние на страну в течение следующих двух десятилетий. Отсутствие всеобъемлющего федерального законодательства по ИИ, риторика вокруг замещения рабочих мест и потенциальной катастрофы ИИ, а также всё более политизированный характер закупок ИИ не облегчают аргументацию в пользу интеграции ИИ в государственные операции.
Пути совершенствования внедрения ИИ в госсекторе
Для улучшения внедрения ИИ в федеральные структуры потребуется постоянное инвестирование в технические кадры, реформа процедур и бюджетирования, а также прозрачность для укрепления доверия общественности.
Что касается кадров, содействие внедрению ИИ по всему правительству будет обеспечено за счёт уточнения целей программ с фиксированным сроком, таких как новая американская инициатива «U.S. Tech Force», создания реальных карьерных лестниц для технологов, разработки большего количества общих ресурсов и рассмотрения ИИ-грамотности как ключевой компетенции, поощряемой в оценках производительности.
Пересмотр правил закупок, требований к авторизации и бюджетных циклов для обеспечения большей гибкости при итеративных и неопределённых технологических траекториях поможет ускорить громоздкие бюрократические процессы.
Для формирования и поддержания доверия важно улучшать консолидированные реестры случаев использования, полностью документировать меры по снижению рисков для систем с высоким уровнем воздействия и приоритизировать видимые, полезные внедрения систем с поддержкой ИИ, демонстрирующие ценность для граждан, например, в таких областях, как налоговая помощь, навигация по льготам, прогнозирование погоды или эпидемиологический надзор.
Исследования показывают, что удовлетворённость государственными услугами является значимым фактором доверия к правительству. Поскольку доверие общественности к правительству США находится на исторически низком уровне, внедрение ИИ, улучшающее взаимодействие граждан с государством, со временем может способствовать восстановлению этого доверия.
Однако осторожные примеры из-за рубежа, включая скандалы с автоматизированными системами начисления пособий в Нидерландах и Австралии, нависают над любым крупномасштабным федеральным внедрением. Очевидные неудачи могут с такой же лёгкостью ещё больше подорвать доверие.
Двухпартийная преемственность в федеральной политике свидетельствует о широком согласии относительно того, что ИИ способен трансформировать способы предоставления государственных услуг населению. Но для эффективной реализации этого потребуется федеральная рабочая сила, система закупок и аппарат общественной коммуникации, разработанные для того, чтобы идти в ногу с неопределённостью и беспокойством, вызванными быстро и порой непредсказуемо развивающейся технологией.
