Вчера Шадаев заявил, что следующим этапом развития искусственного интеллекта в России станет массовое внедрение ИИ в госуправление и бюджетную сферу. То есть нейросети — не только в чатах, но и в глубинах регламентов, департаментов и распределений полномочий.
Очень классная и хорошая цель. Но всё чаще возникает ощущение: внедряют технологию ради технологии. Без архитектуры. Без понимания исходной точки. Без измеримых ограничений, которые мы вообще собираемся устранить.
И вот что важно обсудить — прежде чем побежать строить ещё один «портал нового поколения».
Меня зовут Лилия Алеева, я - более 15 лет работаю в В2В, в ИТ, консультирую и управляю маркетингом и продажами в высокотехнологичных сферах, выступаю наставником для руководителей и директоров по маркетингу и продажам.
Почему никто до сих пор не сделал карту бюрократического ада?
Вот сейчас хотят внедрить искусственный интеллект в госуправление. Прекрасно. Но кто-то в правительстве может внятно ответить: что именно мешает нам сейчас управлять лучше? Где конкретно в процессах сидят избыточные действия, десятки часов ожидания, справки, письма, таблички? Где точка потерь?
Нет такой карты. И даже в планах её нет.
Без карты ограничений внедрение ИИ превращается в маркетинговую иллюзию
Пример. Малый бизнес в России тратит от 150 до 300 часов в год на налоговую отчётность. Это не «место для внедрения ИИ». Это симптом глубинного структурного перегруза.
Что нужно сделать:
- Нарисовать архитектурную карту бюрократических барьеров — не по ведомствам, а по типам избыточных действий.
- Оценить каждую процедуру в процедурных днях — сколько времени уходит от первого действия до результата, сколько стоит эта операция человеку или бизнесу.
- Вывести минимальные прогнозные значения: какой может быть эта процедура в идеальной системе, сколько часов она должна занимать, какой процент от дохода/ресурсов потреблять.
А ИИ — это всего лишь ускоритель, а не спаситель
То, что сейчас предлагают — поставить ИИ поверх старых систем. Как повязку на перелом. Чат-боты в МФЦ. Автоответчики в судах. Генераторы справок. Только всё это не отменяет саму порой абсурдность некоторых процессов, которые мы автоматизируем.
Что же делать системе?
- Переопределить цель.
Не «внедрить ИИ», а упразднить рутину, где человек делает бессмысленные действия. - Строить дерево влияний.
От регламента — к действию. От действия — к потере времени. От времени — к реальному ущербу. - Оцифровать не процессы, а барьеры.
Где фрагментация? Где информация ходит по кругу? Где по 7 шагов, которые можно сократить до одного? - Проектировать прогнозируемую эффективность.
На старте задаём: в идеальной системе оформление пособия — 2 минуты, регистрация бизнеса — полчаса, межведомственный запрос — автоматический. Всё, что дольше — архитектурный долг.
И ещё: пора менять саму модель проектирования госуслуг
Сейчас она выглядит так: министерство заказывает «внедрение» своим ИТ-подрядчикам, которые делают «продукт», который имитирует решение проблемы.
В итоге побеждает лояльность, а не компетенция. ИИ внедряют «чтобы было». Появляется ещё один дашборд, ещё одна метрика, ещё один список лучших внедренцев ИИ по итогам гостендеров.
Что можно сделать иначе:
- Интегрировать экспертов из частного сектора в реальные госпроекты. Не в роли подрядчиков, а в роли временных независимых продукт-менеджеров на госстороне.
- Создавать совместные команды по типу цифровых атташе — не PR-проекты, а настоящие производственные ячейки реформ.
- Начать копить знания, а не только отчёты. Чтобы решения масштабировались, а не канули с уходом команды.
Итог: вы не внедрите то, чего не понимаете
Если сейчас не построить архитектуру, дальше нас ждёт цифровая имитация госреформы. Где нейросети будут обрабатывать запросы граждан, но сами регламенты останутся теми же. Где интерфейсы станут чище, но процессы — такими же несовершенными.
ИИ — это не магия. Это не стратегия. Это инструмент, который должен быть встроен в понятную целевую модель. А модели — нет. Зато есть KPI по количеству внедрений. По факту — ещё один слой оргструктуры, который может не дать ни скорости, ни смысла.
Но при правильной постановке задачи и вовлечении сильных экспертов внутри и снаружи — это шанс не просто внедрить модную технологию, а сделать госуправление более умным, понятным и устойчивым. А если уж и говорить об ИИ, то пусть он работает не на «отчётность ради галочки», а на сокращение бессмысленной рутины, которой в системе пока всё ещё слишком много.
Ну а пока большие игроки рассказывают на форумах про суверенные ИИ и рейтинги внедрения в госсектор, на прикладном уровне начинается тихая революция. ИИ и крипта больше не живут в разных мирах. Их начали сводить не гики, а продуктовые команды.
А значит — начинается фаза настоящей монетизации. Не через инвестиции, а через пользователей.
Что происходит?
— Китайский DeepSeek переиграл OpenAI не по мощности, а по уму.
— Почему «макдональдс-ИИ» побеждает инфраструктурные миллиарды.
— Где на самом деле сходятся ИИ и крипта — и почему в 2026 это станет самым прибыльным сплавом.
Я написала премиум-обзор, где разобрала всё: от децентрализации обучения до токенизации ИИ-агентов и будущих моделей монетизации на LLM.
Хочешь понять, как монетизировать и развивать проект на новой фазе ИИ, а не просто наблюдать за ней — читай полную статью в закрытом канале на Дзене. Там без хайпа, но по делу.