Госслужащие массово используют генеративный ИИ, но часто неофициально — система регулирования не успевает за технологиями. ОЭСР проанализировала, как разные страны внедряют ИИ в госуправлении, и предложила системный подход.

Государственные органы по всему миру активно экспериментируют с искусственным интеллектом, однако большинство инициатив остаются на уровне пилотных проектов — по данным ОЭСР, до 60% из них не выходят за рамки тестирования . При этом госслужащие используют ИИ-инструменты в повседневной работе, часто неофициально, из-за отсутствия четких регламентов.

В сентябре 2025 года ОЭСР опубликовала доклад «Управление с помощью искусственного интеллекта», в котором проанализировала более 200 реальных сценариев использования ИИ в 11 ключевых государственных функциях . Исследование выявило системные проблемы, барьеры и подходы к внедрению ИИ в государственном секторе.

Ключевые проблемы внедрения ИИ в госсекторе

ОЭСР фиксирует три основных вызова, с которыми сталкиваются правительства при внедрении ИИ.

Первое — абстрактные декларации вместо операционных инструкций. Многие страны ограничиваются публикацией деклараций ценностей, но не дают госслужащим понятных алгоритмов действий. В результате чиновники либо парализованы неопределенностью, либо действуют вразнобой .

Второе — слабый мониторинг и оценка. Лишь немногие правительства системно измеряют эффекты и риски использования ИИ. Особое внимание требует аудит выходных данных, поскольку на один и тот же запрос ИИ может давать разные ответы. Как отмечают эксперты, «мы не можем эффективно управлять тем, что не можем измерить» .

Третье — отсутствие общих операционных инструментов, что приводит к дублированию работы и ограничивает возможность использовать накопленный опыт экспериментов с ИИ .

Кроме того, типичными барьерами остаются сложности интеграции в рабочие процессы, вопросы безопасности данных и необходимость обучения команд.

«Пилотов становится больше, а система управления меняется медленнее»

Анна Никитченко, управляющий партнер O2Consulting, отмечает:

«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».

По ее словам, 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?».

Эксперт выделяет три элемента управленческой архитектуры:

• у каждого результата должен быть конкретный владелец;
• для каждого эксперимента — заранее определенные критерии успеха, остановки и масштабирования;
• 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», — подчеркивает Никитченко.

Гайдлайны со всего мира: от Китая до Швеции

Анализ ОЭСР охватил 14 стран, которые уже разработали национальные руководства по использованию ИИ в государственном секторе . Страны используют разные подходы к регулированию:

• Китай в 2025 году утвердил Guidelines for the Deployment and Application of Large AI Models in Government Affairs, а в 2026 — Guidelines for the Standardized Application and Innovative Development of AI Agents. Документы задают жесткие рамки для применения больших языковых моделей и ИИ-агентов в госорганах.
• Великобритания выпустила комплекс документов: AI Playbook for the UK Government (2025), Generative AI framework для центрального правительства (2024), отдельные руководства по закупкам ИИ и оценке воздействия. Особенность подхода — детализация по отдельным функциям государственного управления.
• Австралия и Новая Зеландия разработали комплексные фреймворки, включающие требования к обучению персонала, политику ответственного использования ИИ и руководства по автоматизированному принятию решений.
• США выпустили в апреле 2025 года директиву M-25-21 «Accelerating Federal Use of AI through Innovation, Governance, and Public Trust», которая предписывает всем федеральным агентствам назначить Chief AI Officer и опубликовать собственные ИИ-стратегии .
• Сингапур предлагает Responsible AI Playbook — интерактивное руководство с практическими инструментами для внедрения.
• Европейские страны (Ирландия, Финляндия, Нидерланды, Швеция, Норвегия, Швейцария, Италия) разработали преимущественно рамочные руководства с акцентом на этику, безопасность данных и соблюдение регуляторных требований .

Рамка ОЭСР: три столпа доверенного ИИ в правительстве

На основе анализа мирового опыта ОЭСР предложила Framework for Trustworthy AI in Government, основанную на трех компонентах :

Фасилитаторы (Enablers) — базовые условия для внедрения ИИ: управление и лидерство, качественные данные, цифровая инфраструктура, навыки и таланты, целенаправленные инвестиции, гибкие процессы закупок и партнерства с негосударственными акторами .

Гарантии (Guardrails) — инструменты управления рисками: обязательные и рекомендательные нормы, процессы прозрачности и подотчетности, механизмы надзора .

Вовлеченность (Engagement) — взаимодействие с гражданами, госслужащими и бизнесом на всех этапах разработки и использования ИИ-систем .

ОЭСР подчеркивает, что «неиспользование ИИ также несет риски: упущенные возможности повышения эффективности и растущий разрыв между государственным и частным сектором» . Поэтому правительствам рекомендуется начинать с низкорисковых, высокоэффективных приложений и постепенно наращивать масштаб применения ИИ, выстраивая систему управления параллельно с экспериментами.

При подготовке материала использовались данные ОЭСР и O2Consulting