Post #2452 — O2Consulting | Технологии, стратегия, будущее (@O2Consult)

TGStat

Type to search

Advanced channel search

English

Site language

Russian English Uzbek
Sign In

Catalog

Channels and groups catalog Regional compilations Thematic compilations Платные каналы Search for channels
Add a channel/group
Ratings

Rating of channels Rating of groups Posts rating
Ratings of brands and people
Analytics
Search by posts
Telegram monitoring
Promotion

Advertising through Yandex Business Advertising in channels through TGStat Agency Advertising on TGStat.ru website

O2Consulting | Технологии, стратегия, будущее

29 Jul, 14:30

Open in Telegram Share Report

42815683-en.pdf

2.1Mb

ИИ в госуправлении: подборка гайдлайнов со всего мира

ОЭСР опубликовала доклад о том, как государственные органы разных стран экспериментируют с генеративным ИИ и какие гайдлайны для этого существуют. Госслужащие массово используют ИИ, но часто неофициально, потому что система регулирования запаздывает.

Ключевые проблемы

Абстрактные декларации. Многие страны ограничиваются публикацией декларации ценностей. При этом у госслужащих нет понятных инструкций к действию: они парализованы неопределённостью либо действуют вразнобой.

Слабый мониторинг и оценка. Не все правительства системно измеряют эффекты и риски использования ИИ. Из-за того, что на один и тот же запрос ИИ даёт иногда разные ответы, требуется аудит выходных данных.

Отсутствие общих операционных инструментов приводит к дублированию работы и ограничивает возможности использовать опыт экспериментов с ИИ.

Типичные барьеры, связанные с интеграцией в рабочие процессы, безопасностью данных, обучением команды.

Анна Никитченко, управляющий партнер O2Consulting, отмечает, что «OECD фиксирует одну из проблем ИИ-трансформации: пилотов становится больше, а сама система управления меняется медленнее. Если мы внедрили ИИ в десять отдельных операций, но не изменили сквозной процесс, точки принятия решений, ответственность и систему KPI, мы не получим новое качество государственного управления.

Начинать нужно не с вопроса «где мы можем применить ИИ», а с вопроса «какой результат мы хотим изменить и как должен быть перепроектирован процесс для его достижения?».

Дальше возникает управленческая архитектура: у каждого результата должен быть конкретный владелец, для каждого эксперимента — заранее определённые критерии успеха, остановки и масштабирования, а для каждого ИИ-решения — понятная граница между полномочиями человека и машины. Автономия ИИ должна зарабатываться доказательствами качества, безопасности, прослеживаемости и наличием работающего сценария отмены решения».