Внедрение искусственного интеллекта в организационные и клиентоцентрические проекты в органах власти Белгородской области

Развитие в области искусственного интеллекта сегодня все сильнее влияет на локальные процессы, включая скорость и уровень инноваций в регионе. В условиях изменений экономической системы важно оценить потенциальные преимущества внедрения инструментов искусственного интеллекта для региона, а также выявить возможные препятствия на данном пути.

Внедрение искусственного интеллекта в процессы разработки проектов в органах власти Белгородской области» («НейроПроект») включают в себя два направления: разработка организационных проектов и клиентоцентрических. Внедрение данных проектов будут направлены на то, чтобы снизить трудозатраты сотрудников, оптимизировать управление и улучшить качество предоставления государственных услуг [3, с. 164].

Организационный проект представляет собой набор согласованных и взаимосвязанных действий, ориентированных на существенное преобразование организационной структуры организации, процедур ведения бизнеса или корпоративной культуры.

Клиентоцентрический проект ориентирован на удовлетворение потребностей клиента. При таком подходе организация при предоставлении услуг переходит от краткосрочного обслуживания клиентов к развитию устойчивых долгосрочных отношений. Основной приоритет заключается в предоставлении потребителям максимальной ценности и достижения высокого уровня удовлетворенности клиентов [4, с. 56].

В течение последних 15 лет в Белгородской области успешно реализуется методология управления проектами, включая решение сложных проблем с высокой степенью риска и неопределенности, каждый год формируется комплекс разных проектов. В связи с тем, что управление проектами активно развивается в регионе, увеличивается количество прогнозных проектов и растет нагрузка на сотрудников, возникла необходимость усовершенствовать процедуру разработки проектов [2, с. 35].

Начиная с начала 2022 года для того, чтобы улучшить качество жизни населения и улучшить процессы управления в органах власти стали применятся методы сервис-дизайна оказания услуг, ориентированные на клиентов, которые включали предварительное аналитическое исследование. Успех таких исследований связан непосредственно с продуктивностью разработанных стратегий, которые в будущем могут использоваться при разработке проектов.

После того, как были реализованы первые этапы федеральных проектов «Государство для людей» в 2024 году, было вынесено требование о том, чтобы повысить эффективность проведения предварительного исследования, акцентируя внимание на том, чтобы максимально широко охватить жизненные ситуации населения и учитывать разнообразные аспекты и проблемы со стороны профильных групп специалистов.

Две эти области были определены как приоритетные для оптимизации с помощью применения искусственного интеллекта (нейросети).

Для всех указанных направлений сотрудниками отдела департамента проектной деятельности был создан и протестирован комплекс ПРОМПТов, обеспечивающих получение данных на каждой стадии разработки.

ПРОМПТ «представляет собой запрос, команду или набор инструкций, которые пользователь передает нейросети или другой программе с искусственным интеллектом для выполнения определенной задачи» [6, с. 237].

В отношении организационных проектов сформированы ПРОМПТы для
«определения (рис. 1):

• проблемных зон и статистического подтверждения;
• цели проекта;
• способа достижения;
• результата проекта;
• требований к результату проекта;
• пользователей результатом проекта;
• перечня необходимых работ для достижения результата;
• бюджета проекта
• необходимых компетенций для реализации проекта;
• рисков проекта» [7].

Каждый ПРОМПТ составлялся исходя из предыдущих результатов этапов.  Агрегация этапов была выполнена посредствам презентации, созданной с помощью искусственного интеллекта.

Что касается клиентоцентрических проектов, «то здесь также разработаны ПРОМПТы (рис. 2): − формирование карты системы;

• построение гипотез;
• проведение глубинных интервью;
• сегментация клиентов;
• формирование профилей клиентов;
• разработка пути клиента;
• анализ проблем и генерация идей;
• выбор решений;
• прототипирование» [7].

Рис. 1. ПРОМПТы в отношении организационных проектов

Рис. 2. ПРОМПТы в отношении клиентоцентричных проектов

Данные ПРОМПТы легли в основу обучающих мероприятий.  Специалисты отдела департамента проектной деятельности создали презентацию учебного пособия (обучающего материала). С января по апрель 2025 года прошли циклы тренингов для сотрудников государственных структур и подведомственных организаций, представляя материалы перед каждым этапом предварительного исследования и проектирования. Общее число участников превысило 500 человек. Это обеспечило снижение недоверия со стороны потребителей и улучшило качество конечных результатов на всех этапах осуществляемого процесса [2, с. 40].

В результате завершенных тренингов было реализовано 55 инициативных проектов, направленных на улучшение 123 процессов и 25 с жизненных ситуаций, включая 20 управленческих проектов. Образовательные ресурсы вместе с видеозаписями онлайн-семинаров сохраняются в единой системе знаний, размещенной на облачных серверах «Яндекс Диск» и «Belregion».

В рамках выполнения проекта «команда столкнулась со следующими рисками:

• нейросети имеют ограничения и могут давать неверные или неполные ответы, это связано с качеством исходных данных, уровнем детализации запросов и сложностью поставленных задач, поэтому при трансляции знаний спикер акцентировал внимание на необходимость адаптации полученной информации в соответствии с реальным положением дел в исследуемой отрасли («конкретизируй что ты хочешь»);
• некоторые сотрудники испытывали трудности с адаптацией к новым технологиям, поэтому со стороны проектного офиса была организована постоянная поддержка и проведение консультаций как по применению самих знаний, так и по проверке и корректировке получаемых результатов. Кроме того, обучающий материал имеет интуитивно понятную структуру и хранится во внутреннем общем доступе вместе с видео записями всех вебинаров («копируй, проверяй и думай»);
• возникали ситуации, когда ожидания сотрудников относительно возможностей искусственного интеллекта превышали реальные возможности технологии, поэтому настоятельная рекомендация со стороны команды была использовать результаты, которые представлял нейро-помощник совместно с собственными интеллектуальными возможностями («наложить на искусственный интеллект собственный интеллект»);
• присутствовал формальный подход со стороны исполнителей в вопросе «адаптации» полученной информации от нейросети («формалисты против креативщиков»)» [8, с. 130].

На этапе предварительной разработки и непосредственной реализации проектов с применением искусственного интеллекта в сфере государственного управления могут возникнуть определенные препятствия, требующие тщательного анализа, а именно:

• точность прогнозов и итоговых выводов ухудшается при недостатке или низком качестве предоставленных нейронной сетью данных, вынуждая проектные группы дополнительно заниматься доработкой проектов для формирования результативных данных;
• производство высококачественных продуктов требует существенных капиталовложений, которые необходимо учитывать в бюджете государственного учреждения начиная еще с предыдущего отчетного периода;
• обеспокоенность по поводу безопасности данных связана с необходимостью обрабатывать значительные массивы конфиденциальной информации при взаимодействии со сложными системами информационными системами; нарушение норм работы с данными грозит значительными юридическими последствиями, вследствие чего было решено внедрить отечественную систему искусственного интеллекта под названием GigaChat в качестве вспомогательного инструмента (нейро-помощника);
• различие в уровне цифровой компетентности сотрудников государственных учреждений требует дополнительного обучения и консультационной помощи, поскольку некоторые работники могут не иметь достаточно знаний и навыков работы в области современных технологий;
• в условиях текущей ситуации в регионе наблюдается нехватка квалифицированных сотрудников, однако наличие общей базы данных с внутренним доступом для всех работников отчасти компенсирует этот недостаток;
• вопрос конфиденциальности: сложная локальная ситуация затрудняет работу искусственного интеллекта по предоставлению данных о деятельности местных государственных органов. Этот аспект принимается во внимание при разработке ПРОМПТов [1, с. 92].

Основными (прямыми) участниками проекта выступают непосредственно сами работники государственных органов и подведомственных учреждений Белгородской области, а местные жители выступают в роли косвенных участников, которые могут являться потенциальными получателями выгоды от реализации проектов.

Проект под названием «Внедрение искусственного интеллекта в процессы разработки проектов в органах власти Белгородской области («НейроПроект»)» был реализован в 2025 году. Денежных средств не потребовалось, так как все работы проводились силами сотрудников департамента проектной деятельности министерства цифрового развития Белгородской области [7].

Координирующим органом проекта «выступает министерство цифрового развития Белгородской области.  Министерство занимается развитием цифровой инфраструктуры региона, внедрением современных информационных технологий в различные сферы жизни общества и экономики, повышением уровня цифровизации государственных услуг и сервисов, поддержкой инновационных проектов и стартапов, созданием условий для эффективного взаимодействия органов государственной власти и населения посредством цифровых платформ и инструментов.   Основные направления деятельности включали разработку и реализацию региональных программ и стратегий в сфере информационно- коммуникационных технологий, обеспечение информационной безопасности, развитие электронного правительства, поддержку образовательных инициатив в области IT-технологий, создание благоприятных условий для привлечения инвестиций в технологические проекты и содействие развитию предпринимательства в цифровой экономике» [5].

Таким образом, внедрение искусственного интеллекта в процессы разработки проектов в органах власти Белгородской области» («НейроПроект»). включало в себя два основных трека: разработку организационных проектов и проведение исследовательского этапа в рамках проектов, направленных на оптимизацию жизненных ситуаций и процессов (клиентоцентричные проекты). Проект был направлен на снижение трудозатрат сотрудников органов власти и подведомственных учреждений Белгородской области при разработке проектов на не менее 70% посредством применения нейросетей.