Конкуренты или партнеры: государство и бизнес в развитии ИИ

аналитик Виктория Совгирь

Развитие искусственного интеллекта оказывает значительное влияние на частный и государственный секторы, приводя к трансформации процессов и необходимости адаптации нормативных механизмов. В то время как частный сектор активно внедряет ИИ, способствуя росту конкурентоспособности и экономического потенциала, государственные структуры сталкиваются с институциональными и кадровыми вызовами, замедляющими технологическую модернизацию. В этих условиях особенно важным становится формирование согласованной стратегии, обеспечивающей эффективное взаимодействие между секторами. Одним из ключевых инструментов в данном процессе являются государственно-частные партнерства, способные объединять ресурсы, экспертизу и инновационные решения для создания устойчивых экосистем развития ИИ.

Неравные союзники

Частный сектор демонстрирует более высокий темп внедрения технологий ИИ по сравнению с государственными структурами, что обусловлено стремлением к повышению операционной эффективности, снижению издержек и укреплению конкурентных позиций на рынке. Прогнозируется, что к 2030 году влияние ИИ на мировую экономику может достичь $13 трлн, при этом 90% компаний уже используют эти технологии или планируют значительные инвестиции в ИТ-инфраструктуру. ИИ трансформирует производственные и управленческие процессы, а также способствует развитию человеческого капитала, предоставляя сотрудникам инструменты для повышения продуктивности и принятия обоснованных решений.

В свою очередь, государственные структуры также начинают применять ИИ для повышения эффективности управления и оптимизации ключевых направлений деятельности, как, например, в США, где технологии используются для выявления мошенничества, контроля качества медицинских препаратов и повышения прозрачности административных процессов. Однако в государственном секторе сохраняются системные ограничения, такие как нехватка квалифицированных кадров и отсутствие единой стратегии цифровой трансформации, что отражается в том, что только 49% государственных организаций планируют внедрение ИИ, в отличие от 90% крупных частных компаний, что свидетельствует о значительном технологическом разрыве.

Дополнительные различия между секторами проявляются в уровне осведомленности и частоте использования генеративного ИИ. Исследование SAS показало, что только 36% сотрудников государственных учреждений США оценивают свои знания в области генеративного ИИ как «хорошие» или «полные», в то время как среди всех респондентов этот показатель достигает 52%. Ежедневное применение генеративного ИИ в госструктурах также остается ограниченным: лишь 22% сотрудников активно используют его в работе, тогда как в частном секторе этот показатель выше – 28%. Подобные данные подчеркивают необходимость системного повышения квалификации госслужащих, что позволит минимизировать технологический разрыв между секторами и обеспечить более эффективное использование передовых решений.

Кроме того, исследование выявило существенные различия в восприятии синтетических данных, которые применяются для защиты конфиденциальной информации. Представители частного сектора демонстрируют больший интерес к этим технологиям, тогда как государственные структуры проявляют осторожность, что может быть связано с более строгими регуляторными требованиями и потенциальными рисками кибербезопасности. Дополнительным вызовом остается отсутствие четко установленных стандартов управления ИИ: лишь 52% опрошенных организаций внедрили регламенты, регулирующие использование генеративного ИИ.

Экономические стратегии

Несмотря на неравномерность вклада в развитие ИИ, государственно-частные партнерства активно используются для стимулирования экономического роста и технологических инноваций. Один из наиболее показательных примеров масштабного использования ГЧП в сфере ИИ – инициатива Саудовской Аравии в рамках программы Vision 2030. В ходе глобального саммита по ИИ в 2022 году правительство Саудовской Аравии заключило около 40 стратегических соглашений с ведущими мировыми технологическими корпорациями, включая Intel, IBM и ISACA, что позволило стране привлечь значительные международные инвестиции и доступ к передовым технологиям. В сотрудничестве с PwC было объявлено, что к 2030 году вклад ИИ в экономику страны должен превысить $135,2 млрд, а объем иностранных инвестиций в эту сферу достигнет $20 млрд.

Саудовская Аравия рассматривает ГЧП как инструмент для ускоренной трансформации своей экономики, где ИИ становится стратегически важной отраслью. Стремясь снизить зависимость от нефтяных доходов, страна использует партнерства с международными корпорациями для реализации высокотехнологичных проектов. Однако, несмотря на то, что подобная модель сотрудничества обеспечивает быстрый доступ к инновационным решениям и ускоряет цифровизацию, она также приводит к ситуации, при которой ключевые инициативы в области ИИ разрабатываются и управляются преимущественно частными международными партнёрами. В результате страна рискует превратиться в потребителя передовых технологий, не обладая достаточными внутренними ресурсами для их самостоятельной разработки и масштабирования.

Одна из главных проблем, связанных с зависимостью от иностранных партнеров, – ограниченное участие саудовской рабочей силы в технологическом секторе. Несмотря на усилия государства по обучению и подготовке кадров, лишь 17% выпускников технических специальностей продолжают карьеру в STEM-сфере, а молодежная безработица остается высокой. В 2023 году правительство потребовало от консалтинговых компаний соблюдать норму «саудизации» в 35%, однако в силу высокой зависимости от международных фирм эта мера скорее формальна. Вместо создания устойчивой экосистемы знаний и кадровых ресурсов Саудовская Аравия рискует остаться в положении, где ИИ полностью зависит от иностранных частных партнеров.

Ответственное сотрудничество

Кроме развития экономического сектора, ГЧП становится важным механизмом в том числе для разработки и внедрения ответственного ИИ (RAI), объединяя усилия госорганов, академических институтов и частных компаний. Важно, что каждый сектор вносит свой уникальный вклад: государство создает нормативные условия и регулирует деятельность, частный сектор развивает инновационные технологии, а научные учреждения проводят исследования и обеспечивают подготовку специалистов.

Примером успешного государственно-частного взаимодействия в сфере ответственного ИИ стала инициатива Университета Юты, который собрал более 100 представителей индустрии, государственных структур и научных организаций для обсуждения ключевых вопросов внедрения ИИ. В рамках инициативы университет анонсировал проект на $100 млн, ориентированный на разработки в области экологии, здравоохранения и образования, при этом подчеркнув важность координации между секторами. На саммите обсуждались применения ИИ в медицине, улучшение диагностики и мониторинга пациентов, а также необходимость адаптации образовательных программ и переквалификации специалистов. Важным условием успешного внедрения ИИ является наличие цифровой инфраструктуры, и власти Юты активно работают в этом направлении, создавая благоприятную среду для развития технологий, в частности через учреждение Office of AI Policy, который занимается разработкой нормативных актов и стимулированием инноваций. Таким образом, саммит в Университете Юты стал важной платформой для формирования долгосрочных партнёрств и превращения штата в один из национальных центров ответственного использования ИИ.

Другим примером успешного развития ИИ в рамках ГЧП является инициатива Дании, предложившей европейским странам модель ответственного применения ИИ, соответствующую стандартам EU AI Act. Ключевым принципом этой модели является тесное сотрудничество госорганов и частных компаний, которые совместно разрабатывают и внедряют ИИ-решения для повышения эффективности работы государственных служб и улучшения качества услуг. Важную роль в этом процессе сыграл бизнес: глава компании Netcompany инициировал партнерство для регулирования и масштабирования внедрения ИИ. Результатом таких усилий стали алгоритмы для оптимизации логистики муниципального транспорта, снижающие издержки и выбросы CO₂, а также автоматизированные системы обработки документации в социальных службах. Важным фактором успеха подобных инициатив является доступ к структурированным данным, что позволяет тиражировать эффективные практики на уровне муниципалитетов и ведомств. Гибкость цифровой инфраструктуры способствует масштабированию успешных проектов и созданию устойчивой экосистемы ответственного ИИ.

Виктория Совгирь, аналитик Центра политической конъюнктуры

#ВикторияСовгирь