Оптимизация государственного управления через цифровизацию: экономическая оценка внедрения ИИ-технологий в региональных администрациях РФ
Оптимизация государственного управления через цифровизацию: экономическая оценка внедрения ИИ-технологий в региональных администрациях РФ
Аннотация
Данная статья описывает какой опыт за последние годы имеют региональные органы власти в процессе внедрения искусственного интеллекта. В процессе проведения статистического исследования наблюдается, что на фоне возрастающей динамики внедрения ИИ в регионы существенными остаются некоторые проблемы. Среди выявленных вопросов ведущими становятся такие как: малая изученность сферы управления и обучения нейронными сетями, низкая объемность внедрения данных в работу, недостаток квалификации IT персонала. Хотя представленные проблемы и должна решить государственная программа в рамках которой реализуется Федеральный проект «Искусственный интеллект», но важным остается развитие синергии между частным сектором и государственными органами власти. Для сохранения интенсивности внедрения ИИ в органы власти авторы считают целесообразным усиливать институт образования для государственных кадров.
1. Введение
В процессе социально-экономического развития стран мира становится все более актуальным вопросом интегрирование технологий искусственного интеллекта (ИИ). Внедряя во многие сферы жизни населения и в развитие общего социально-экономического состояния регионов такие инструменты, Россия стремится достичь технологического и инновационного лидерства на международном «плато».
Актуальность рассмотрения данной темы определена необходимостью в формировании устойчивых и эффективных условий применения ИИ, которые будут направлены на достижение технологического и социально-экономического роста субъектов РФ. Социально-экономическое развитие регионов требует улучшения качества принимаемых решений — такое направление требует качественных, полно объёмных и объективных данных, которые формируются благодаря аналитике, статистики и нормативно-правовой базе.
При управлении процессами территориального развития принято использовать такие системы как:
– аналитические, которые помогают обрабатывать большие объёмы данных о территории, её ресурсах и населении;
– алгоритмы машинного обучения, которые могут использоваться для прогнозирования развития территории и оптимизации управленческих решений;
– роботизация процессов (RPA) позволяет автоматизировать рутинные задачи, связанные с управлением территорией.
Использование таких систем позволяет оптимизировать процессы использования информации о состоянии региональных отраслей и формирует условия для применения автоматизированных инструментов прогнозирования, позволяет проводить первичный анализ динамики отдельных показателей.
2. Методы и принципы исследования
В рамках данного исследования ключевыми целями являются выявление тенденций в интеграции инструментов искусственного интеллекта в деятельность региональных органов управления Российской Федерации, а также анализ факторов, способствующих или препятствующих эффективному внедрению данных технологий.
В результате предполагается создание комплексной картины текущего состояния и перспектив развития интеграции искусственного интеллекта в региональном управлении, что позволит сформировать стратегические подходы для повышения компетентности органов власти на местах и улучшения качества предоставляемых услуг населению.
В качестве основных методов исследования использовались 15 экспертных интервью за 2023–2024 гг. с представителями региональной администрацией. Произведен обзор 31-го нормативного документа по разработке стратегии цифровой трансформации регионов Российской Федерации. Применялись данные об основных тенденциях финансирования ИИ-проектов за 2020–2024 гг. Методы сравнительного анализа использовались на нескольких пилотных регионах (Москва, Краснодарский край, ХМАО, Татарстан, Свердловская, Нижегородская области).
3. Основные результаты
Глобальный тренд в последнее десятилетие — интегрирование ИИ в органы государственного управления. Данная тенденция способствует повышению эффективности принятия управленческих решений, повышению качества предоставляемых услуг и оптимизации процессов. Практически все мировые системы стали активно применять генерацию идей на основе ИИ. Наиболее развитые державы, такие как Китай и США добились роста производительности в 2024 г. на 10—30%. Наибольшее количество инвестиций привлечено в Китай, так за 2024 г. показатель достиг 4,1 млрд долл. (табл. 1)
Таблица 1 - Сравнительная характеристика регионов по уровню развития ИИ
Критерий | РФ | Китай | ЕС |
Годовые инвестиции, млрд. долл. | 0,6 | 4,1 | 2,2 |
ROI типового проекта, % | 40–70 | 100–200 | 25–50 |
Регуляторная среда | Гибкая | Жестко централизованная | Жесткая (GDPR, AI Act) |
Участие бизнеса | Умеренное (Сбер, Яндекс) | Доминирующее (Alibaba, Tencent) | Партнерское (SAP, Siemens) |
Примечание: данные EU AI Act, 2024; отчет Capgemini
Результативность внедрения ИИ в работу региональных органов власти сейчас не является эффективной, а встречается с рядом проблем и сложностей. Тенденция по внедрению ИИ в муниципальные власти все больше становится актуальной в условиях изменения социально-экономического положения территорий. В условиях быстрых изменений социально-экономической среды, использование технологий ИИ предоставляет возможности для оптимизации процессов, повышения эффективности государственных услуг и улучшения взаимодействия с гражданами, табл. 2 , , , .
Таблица 2 - Рейтинг регионов по уровню интегрирования ИИ
Регион | Балл (из 10) | Ключевые проекты |
Москва | 9,7 | «Цифровой помощник мэра», ИИ-транспорт |
Краснодарский край | 9,1 | Социальная карта жителя, оплата улыбкой, умный город, безопасный город В 2025 г. выпущена газета, полностью сгенерированная ИИ. |
Татарстан | 8,9 | Цифровой двойник региона, Умный город |
ХМАО | 7,5 | AI в нефтедобыче |
Новосибирская область | 6,8 | ИИ в здравоохранении |
Средний бал по РФ | 5,2 | - |
Московская область достигла наивысших результатов в области интегрирования инструментов искусственного интеллекта. Показатель выше среднего уровня на 86% по стране.
Плановые показатели 2024 г. свидетельствуют о росте субъектов с реализацией ИИ-проектов (рис. 1).

Рисунок 1 - Динамика финансирования ИИ-проектов в субъектах РФ
Примечание: источник – Минцифры РФ, 2024; *2024 г. — прогнозные показатели
Представленный материал демонстрирует рост интереса к технологиям искусственного интеллекта. Количество ИИ-проектов в 2023 г. в четыре раза превышает значения 2020 г. Наблюдается увеличение в 5,8 раз инвестиций в отчетном периоде по сравнению с базовым по стране.
Региональные органы управления начинают внедрять системы на основе ИИ для анализа больших данных, что позволяет выявлять потребности населения и предсказывать последствия принимаемых решений. Это, в свою очередь, способствует более точному планированию и распределению ресурсов. Кроме того, автоматизация рутинных процессов благодаря ИИ освобождает время чиновников, позволяя им сосредоточиться на стратегических задачах. На рисунке 2 мы можем рассмотреть динамику внедрения ИИ в регионы РФ.

Рисунок 2 - Динамика внедрения ИИ в регионы РФ, 2019-2025 (прогнозный) гг.
Примечание: источник [3]
Стоит отметить, что за 3 года численность регионов, внедривших в работу своих исполнительных органов ИИ и нейросети, увеличилось до 12. Стоит также учитывать, что к 2025 году в России планируется внедрение ИИ в 45% субъектах РФ. Это свидетельствует о значительном прогрессе в интеграции технологий искусственного интеллекта в государственное управление. Система ИИ предоставляет возможность более оперативно и эффективно обрабатывать большие объемы данных, что, в свою очередь, позволяет улучшать качество предоставляемых услуг гражданам. Например, использование нейросетей в области здравоохранения, способствует более точной диагностики и персонализированному подходу к лечению, а в области образования — созданию адаптивных учебных планов.
Для оценки эффективности внедрения таких инструментов мы можем провести корреляционный анализ, для которого сначала определим вес определенных отраслей где используют инструменты искусственного интеллекта РФ. (табл. 3).
Таблица 3 - Факторы, влияющие на успешность внедрения ИИ в регионах РФ
Фактор | Вес (значимость) | Оценка (1–5, где 5 — очень высокий уровень влияния) | Комментарий |
Технологическая инфраструктура | 0,25 | 4 | Наличие широкополосного интернета, центров обработки данных, необходимых технических ресурсов. |
Квалификация кадров | 0,20 | 3 | Доступность специалистов в области ИИ, программного обеспечения и анализа данных, а также наличие программ обучения. |
Финансовая обеспеченность | 0,18 | 4 | Объем финансирования проектов, доступность грантов, субсидий и других форм поддержки. |
Нормативно-правовая база | 0,15 | 3 | Наличие законодательства, регулирующего использование ИИ, обеспечение защиты данных и этических норм. |
Готовность органов власти | 0,12 | 4 | Наличие четкой стратегии, понимание возможностей и рисков ИИ, готовность к изменениям и обучению. |
Вовлеченность местного сообщества | 0,10 | 2 | Степень вовлечения граждан в обсуждение и реализацию проектов, уровень доверия к ИИ. |
Итоговая оценка влияния (Сумма произведений веса на оценку) | 1,00 | 3,39 | - |
Примечание: оценка авторов
На данный момент мы можем выделить именно такие факторы, которые влияют на внедрение ИИ в регионах РФ. В процессе технологического развития роль искусственного интеллекта имеет наиболее значение, как и квалифицированность персонала, который его обучает, управляет им и корректирует его деятельность. При выборе конкретных факторов нами выявлено, что на данный момент — хоть и обсуждается момент о доверии населения к ИИ, но существенным такой вывод назвать не получится. Подобная система оценки позволяет провести оценку регионального положения внедрения ИИ в РФ (табл. 4).
Таблица 4 - Оценка готовности регионов к внедрению ИИ
Регион | Технология | Квалификаций кадров | Финансирование | НПА | Стратегическая готовность | Вовлеченность |
Краснодарский край | 3 | 2 | 4 | 3 | 4 | 3 |
Московская область | 5 | 3 | 5 | 4 | 4 | 4 |
Республика Татарстан | 4 | 3 | 4 | 3 | 3 | 3 |
Санкт Петербург | 5 | 4 | 5 | 3 | 5 | 4 |
Примечание: составлено авторами
На данный момент один из более успешных регионов в реализации внедрения ИИ является Московская область и Санкт-Петербург именно эти регионы сильнее всего стараются внедрить и оптимизировать Искусственный интеллект в деятельность своих органов власти, в частности обеспечить госслужащих информацией и в достаточной доле вовлечь компании в развитие ИИ.
Для оценки готовности мы провели анализ того, как финансируются инициативы ИИ в органах власти, их стратегии и региональные программы, данные о квалификации персонала и то, как обсуждается это в общественном пространстве (мы учитываем, что данная оценка составлена авторами). Исходя из данных таблицы 1 и 2, мы можем провести корреляционный анализ успешности внедрения ИИ в регионы РФ и определить насколько и какой фактор успешнее реализовался во власти субъектов.
Таблица 5 - Корреляционный анализ между факторами и успешностью внедрения ИИ
Фактор | Коэффициент корреляции |
Технологическая инфраструктура | 0,92 |
Квалификация кадров | 0,79 |
Финансовая обеспеченность | 0,95 |
Нормативно-правовая база | 0,55 |
Готовность органов власти | 0,81 |
Вовлеченность местного сообщества | 0,63 |
Примечание: составлено авторами
Проведенная оценка показывает, что наибольшие проблемы в успешности реализации ИИ в регионах РФ (при выборе наиболее успешных регионов по внедрению ИИ в органы региональной власти) связаны с недостаточной квалификацией кадров и нормативно-правовые обеспечением, которое пока не до конца предусматривает оценку ответственности ИИ за принятые решения и т.п., помимо этого, стоит вовлекать население в вопросы внедрения ИИ в органы власти и в том числе предпринимателей ( компании в области IT-технологий).
По мере роста числа регионов, активно использующих ИИ, формируется и опыт, который может быть полезен для остальных субъектов. Создание центров компетенций может помочь в обмене знаниями и практиками, что ускорит процесс цифровизации на местах. Устойчивое развитие технологий ИИ в России не только ускоряет реформы, но и создает новые возможности для повышения качества жизни граждан. К 2025 году, с запланированным расширением внедрения, можно ожидать значительных изменений в подходах к управлению и взаимодействию государства и общества.
Наиболее опытным регионом, который столкнулся с внедрением ИИ в свою работу, является Москва и Московская область. В последние годы столица России активно экспериментирует с новыми технологиями, интегрируя их в различные сферы городской жизни. Одним из ярких примеров служат интеллектуальные системы управления транспортом, которые позволяют эффективно регулировать поток автомобилей, сокращая пробки и улучшая качество жизни граждан .
Особое внимание уделяется развитию виртуальных консультантов, которые помогают жителям города получать ответы на часто задаваемые вопросы. Такие решения не только снижают нагрузку на операторов горячих линий, но и повышают доступность информации для граждан. Использование чат-ботов для взаимодействия с населением стало ключевым элементом концепции «умного города», где технологии служат не только для повышения эффективности, но и для улучшения качества жизни.
Несмотря на положительные результаты, внедрение ИИ в госструктуры сталкивается с рядом вызовов, включая вопросы этики, защиты данных и необходимости в обучении персонала. Региональные органы должны учитывать эти аспекты, чтобы гарантировать не только технологическую, но и социальную устойчивость внедренных систем. Исследовав несколько разнообразных источников, в частности исследований: АНО «Цифровая экономика», Центр технологий искусственного интеллекта Сколтеха и других НИИ, мы можем выявить определённые трудности, с которыми столкнулся регион в процессе внедрения ИИ.
В региональных органах власти Москвы отмечается наличие трудностей в процессе развития уже существующих систем: необходимость обучения сотрудников и интегрирование ПО, что является дорогостоящими мероприятиями. Также можно отметить отсутствие сформированного рынка специалистов ИИ, поскольку большую часть из них переманивает коммерческий сектор. Такой опыт потребовал от Москвы и ее органов власти множество сил, а как следствие потребовал выводов о тяжести внедрения ИИ в работу регионального управления.
Органы региональной власти отмечают что существенность внедрения искусственного интеллекта определена фактором повышения эффективности этой системы для улучшения качества жизни населения. В рамках пилотных проектов активно разрабатываются системы, которые учитывают местные особенности и потребности.
Это может выражаться в автоматизации процессов в здравоохранении, образовании и транспортной инфраструктуре. Например, ИИ может анализировать данные о загруженности дорог и предлагать оптимальные маршруты для улучшения транспортной доступности. Региональные власти по-разному отнеслись к направлениям применения искусственного интеллекта и разделили его функционал на определённые направления для его внедрения и интеграции в поддержку региональной власти. На рисунке 3 представлены данные об исследовании доли направлений применения ИИ в региональных органах власти.

Рисунок 3 - Долевая стратификация направлений внедрения ИИ в органы исполнительной власти регионов
Примечание: источник [3]
Отдельно выделим, что в образовании ИИ способен адаптировать учебные материалы под потребности каждого студента. Используя данные об успеваемости и предпочтениях, системы могут рекомендовать индивидуальные программы обучения, что способствует более глубокому усвоению материала. Кроме того, автоматизированные чат-боты могут оказывать помощь учащимся в режиме реального времени, отвечая на их вопросы и помогая с заданиями.
Системы, основанные на искусственном интеллекте, способны адаптироваться к динамично меняющимся условиям, что особенно актуально в условиях быстрого роста городов. Это требует от разработчиков гибкости и творчества, чтобы создать решения, которые не только работают в теории, но и успешно применяются на практике. Важно, чтобы такие технологии были прозрачными и доступными для населения, чтобы жители могли сами участвовать в процессах цифровизации.
С целью стимулирования создания ИИ-технологий выделены гранты для стартапов в этой области, а также субсидии для крупных отечественных разработчиков специализированных аппаратно-программных комплексов и исследовательских учреждений, занимающихся ИИ.
Федеральный проект также предоставляет финансовую поддержку вузам для разработки и внедрения специализированных магистерских и бакалаврских программ по ИИ. В рамках этих программ студенты ведущих университетов уже получают образование, а преподаватели повышают свою квалификацию. Реализация и развитие таких проектов позволяет в полной мере обеспечить необходимое решение проблем во внедрении ИИ в региональных органах власти. В таблице 6 представлены данные об итогах реализации данной программы за период 2020–2024 гг.
Таблица 6 - Итоги реализации Федерального проекта РФ «Искусственный интеллект»
Показатель | 2020г | 2021г | 2022г | 2023г | 2024г (план) | Итого за 5 лет | Среднегодовой темп роста, % |
Количество специалистов в области ИИ. подготовленных в рамках программ высшего и дополнительного образования, чел | 650 | 1916 | 2434 | 2128 | 4241 | 11369 | 77,1 |
Количество компаний-разработчиков ИИ решений, получивших государственную поддержку в рамках Федерального проекта «Искусственный интеллект», ед | 0 | 247 | 620 | 920 | 1199 | 2986 | 76,6 |
Количество выданных грантов вузам на обучение и повышение квалификации преподавателей в области ИИ, ед. | - | 0 | 1200 | 1080 | 1080 | 3360 | -5,0 |
Утверждено и актуализировано стандартов в сфере ИИ, ед. | - | 0 | 32 | 40 | 39 | 111 | -25,8 |
Примечание: источник [8]
Подведение итогов показателей в области искусственного интеллекта за последние годы демонстрирует заметный рост и развитие данного сектора в России. Увеличение числа специалистов, подготовленных в рамках программ высшего и дополнительного образования, — с 650 человек в 2020 году до 2128 в 2023 году — свидетельствует о растущем интересе к этой области и необходимости квалифицированных кадров.
В общем за 5 лет было подготовлено более 11 тысяч специалистов в области ИИ, в том числе было выдано 33360 грантов для ВУЗов на обучение и повышение квалификации преподавателей. Также около 3 тысяч компаний разработчиков ИИ получили государственную поддержку, что безусловно было одной из причин ускорения темпов стандартизации в сфере ИИ.
В будущем, для формирования устойчивой динамики внедрения ИИ в региональные органы власти и весь государственный аппарат, предполагается создание специализированных обучающих программ, направленных на повышение квалификации сотрудников государственных органов. Важно, чтобы работники обладали не только техническими знаниями, но и пониманием этических аспектов применения ИИ, что поможет избежать потенциальных рисков и обеспечить безопасность данных граждан.
Кроме того, Федеральный проект предполагает внедрение платформ для обмена знаниями и опытом между различными учреждениями и компаниями, занимающимися разработкой решений на базе искусственного интеллекта. Это позволит ускорить процесс адаптации новых технологий и повысить эффективность их использования в государственных сервисах.
4. Обсуждение
Сейчас, отрасль развития внедрения ИИ в работу органов исполнительной власти, получает особенную поддержку, государству важно развивать внедрению цифровых инструментов упрощения и усовершенствования программной модели управления. В программной системе управления регионами ведущим является прогнозирование и планирование — именно такие задачи призван решать искусственный интеллект в будущей перспективе. Для усиления позиций нейросетей в государственном управлении необходимо проводить активную политику связи между бизнесом и государством. Необходимо проводить совместное обучение IT сектора и развивать мотивационную модель для данного персонала, чтобы привлекать их в нахождении на государственной службе.
Авторами предлагается проведение мероприятий по созданию новых направлений государственных программ в сфере развития предпринимательства и поддержки искусственного интеллекта. Необходимо создать подпрограмму в рамках одной из государственных программ, которая могла бы иметь название «Поддержка предприятий, создающих инструменты интеграции ИИ».
Основная цель подпрограммы: поддержка компаний, создающих инструменты оптимизации интегративных процессов внедрения ИИ.
Подпрограмма должна реализовать направления, представленные на рисунке 4.

Рисунок 4 - Направления деятельности компаний для получения поддержки подпрограммы поддержки предприятий, создающих инструменты интеграции ИИ
Внедрение подобной подпрограммы и ее мероприятий должно не только стимулировать предпринимателей интегрировать свои рабочие модули ИИ в государственные органы, но и поддерживать инициативы участия частных IT компаний в обслуживании таких систем в региональных органах власти.
Для стимулирования предприятий важно использовать такие инструменты как:
– финансовые стимулы: гранты или субсидии на реализацию развития компаний;
– упрощение процедур административного характера в части налогового или трудового контроля;
– особый статус предприятия с высоким уровнем государственного доверия;
– право или приоритет участия в крупных проектах и группах проектов IT сектора.
Эти и возможные другие меры должны помочь предпринимателям иметь достаточно мотивации для не только собственного развития ИИ инструментов, но и помощь в их использовании в органах региональной власти.
Такое решение может изменить плановые показатели развития внедряемости ИИ в региональные органы власти (табл. 7)
Таблица 7 - Ожидаемые изменения структуры внедрения ИИ в региональные органы власти
Показатель | 2025 г. | 2026 г. | 2027 г. | |||
План | Новый план | План | Новый план | План | Новый план | |
Количество специалистов в области ИИ. подготовленных в рамках программ высшего и дополнительного образования, чел | 4350 | 5220 | 4655 | 5585 | 5120 | 6144 |
Количество компаний-разработчиков ИИ решений, получивших государственную поддержку в рамках Федерального проекта «Искусственный интеллект», ед. | 1250 | 1500 | 1338 | 1605 | 1471 | 1766 |
Количество выданных грантов вузам на обучение и повышение квалификации преподавателей в области ИИ, ед. | 1100 | 1320 | 1177 | 1412 | 1295 | 1554 |
Утверждено и актуализировано стандартов в сфере ИИ, ед. | 45 | 54 | 48 | 58 | 53 | 64 |
Число субъектов РФ, внедривших ИИ в региональные органы власти, ед. | 45 | 54 | 48 | 58 | 53 | 64 |
Представленные расчетные показатели имеют характер субъективных данных на основании опыта других стран при внедрении инструментов поддержки участия бизнеса в развитии ИИ на региональном уровне власти. На данном этапе развития при внедрении новых технологий ведущим фактором повышения эффективности является соблюдение четких норм контроля и мониторинга участия частных компаний в программном оснащении территориальных органов власти.
5. Заключение
Подводя итоги, можно отметить, что внедрение технологий искусственного интеллекта в государственное управление является важным шагом к модернизации и улучшению качества жизни граждан. Несмотря на возникшие сложности, такие как необходимость обучения кадров и защиты данных, опыт Москвы и других регионов демонстрирует, что преодоление этих трудностей возможно и оправдано. Инвестиции в развитие ИИ открывают перед государственными структурами новые горизонты для эффективного взаимодействия с населением.
Не менее значима роль центров компетенций для обмена знаниями и практиками между регионами. Это позволит ускорить процесс цифровизации и смягчить риски, связанные с внедрением новых технологий. К 2025 году, с ожидаемым ростом интеграции ИИ, можно надеяться на создание более прозрачной и доступной государственной среды, где каждая инициатива будет только способствовать укреплению доверия между властью и обществом.
Чтобы стимулировать динамичное улучшение производительности через включение технологий искусственного интеллекта в прогресс социально-экономических аспектов на территории Российской Федерации, необходимо применять комплексный метод, который будет учитывать текущее состояние технической инфраструктуры, доступность качественных образовательных программ и наличие надлежащей законодательной базы. В процессе разработки подобных механизмов рекомендуется придерживаться следующих принципов:
1. Развитие региональной технической инфраструктуры должно включать обеспечение доступа к широкополосному интернету и создание высокоэффективных дата-центров, анализирующих данные о развитии территорий. Привлечение частного капитала через налоговые стимулы и субсидии играет ключевую роль в реализации данных инициатив.
2. Реализация интегрированного подхода к развитию образовательного пространства, целью которого является формирование кадрового потенциала в сфере AI. Включение программ по освоению AI в программы высшего и среднего профессионального образования, а также в системы повышения квалификации для профильных специалистов.
3. Расширение нормативно-правовой базы для управления не только защитой информации в ИИ, но и установление механизмов мониторинга за выводами ИИ, формируя юридические рамки оценивания решений, выработанных ИИ.
4. Разработка адекватной инфраструктуры для инноваций и исследований в сфере искусственного интеллекта через создание научно-технологических парков и стимулирование стартапов, вместе с укреплением сотрудничества между академическими кругами, предпринимательским сообществом и государственными структурами.
5. Обеспечение прозрачности проектов внедрения ИИ и легитимность такой информации для населения. Информационная обеспеченность населения не только повысить уровень доверия, но и создаст стимулы для участия в региональных решениях.
В процессе внедрения систем ИИ в региональные системы управления территориями важно не только поддерживать всю систему, но и позволить коммерческой среде принимать участие в обучение государственных и муниципальных служащих основам развития информационной насыщенности принимаемых, за счет ИИ, решений органами власти.
