01. Одна из слабых сторон американского госсектора в ИИ-гонке — вовсе не нехватка моделей или вычислительных мощностей, а отсутствие полноценно выстроенной инфраструктуры данных. На это обратил внимание Кэмерон Чехрех, президент компании MinIO, работающей с ИИ-решениями для госструктур США.
Даже при наличии современных GPU и иных ИИ-ускорителей, американский госсектор сталкивается с тем, что данные остаются разрозненными. Системы не взаимосвязаны, доступ к информации замедлен, а безопасность не всегда на высоком уровне. В результате ИИ-платформы простаивают. По оценкам исследовательского центра ICF, в июне 2025 года данные 83% министерств и ведомств США не были готовы к использованию в ИИ-системах. Неорганизованные данные означают замедленное принятие решений, риск утечек информации, и в целом — нереализованные ИИ-проекты. В посте в Телеграм мы уже затрагивали проблему data silos.
Недавно Счётная палата США подтвердила, что Министерство внутренних дел использует устаревшие ИТ-системы и опирается на ручной ввод данных. Именно рутинные процессы остаются проблемными несмотря на многочисленные проекты по внедрению ИИ в госуправление.
02. На оперативном уровне работы с ИИ возникает еще одна уязвимость — неспособность созданных государственных систем определять «идентичность» и «намерения» ИИ-агентов (в том числе в ИИ-браузерах), что позволяет совершать сложные кибератаки с потенциально высоким уроном в сжатые сроки.
Сооснователь Lasso Security Элад Шульман призывает к пересмотру киберподходов уже в 2026 году и отмечает, что государству срочно необходимо:
– ответить на вопрос: имеют ли госорганизации право и готовы ли они к допуску автономного ИИ в критические процессы и на каких условиях;
– обеспечить, чтобы каждый ИИ-агент имел уникальную, верифицируемую и управляемую идентичность;
– включить принципы верификации идентичности и намерений ИИ-агентов в модель управления рисками организаций.
В совокупности эти направления показывают: основные проблемы ИИ-трансформации американского госсектора лежат не столько в области прорывных технологий, сколько в управлении данными. Именно здесь и проходит реальная линия уязвимости.
Больше аналитики у нас в Телеграм https://t.me/colaboratoria