Ведомствам установят нормативы по внедрению нейросетей

В России впервые ввели конкретные показатели эффективности по внедрению искусственного интеллекта для государственных ведомств и подведомственных организаций. Решение одобрила правительственная подкомиссия по вопросам ИИ. Новые нормативы охватывают 20 органов исполнительной власти.

Речь идет не о декларациях и общих планах, а о понятных измеримых целях. Теперь можно будет оценивать, насколько широко ИИ используется в работе министерств, а не только упоминается в отчетах и презентациях.

Что именно будут считать

Ключевые показатели разделены на две группы: сквозные и отраслевые. К сквозным относятся:

• охват сотрудников генеративными ИИ-сервисами;
• доля организаций, где ИИ уже применяется;
• индекс внедрения технологий и удовлетворенность персонала.

Отраслевые показатели зависят от конкретной сферы. Например:

• для Минздрава: установлены цели по обработке медицинских исследований с помощью ИИ;
• Минпромторга: по использованию компьютерного зрения на предприятиях;
• Минтранса: по применению нейросетей в транспортном контроле.

Самый заметный пример — медицина

По данным «Известий» в подведомственных учреждениях Минздрава к концу 2026 года с помощью ИИ должно обрабатываться 50% маммографий, 25% рентгеновских снимков грудной клетки и 25% исследований компьютерной томографии. В начале года эти показатели были ниже.

ИИ в здравоохранении перестает быть экспериментом и становится частью регулярной работы. Для сферы медицины это означает ускорение обработки снимков, снижение нагрузки на специалистов и более системный подход к цифровым инструментам.

Сам смысл нововведения в том, что государство хочет перейти от формулы «У нас есть пилотный проект» к формуле «У нас есть измеримый результат». Теперь ведомства будут обязаны не просто запускать ИИ-решения, а показывать, как именно они влияют на работу и какие процессы реально автоматизируют.

По сути, это первый шаг к тому, чтобы ИИ в госсекторе начали оценивать так же строго, как другие управленческие показатели. Для системы управления это означает больше контроля, а для рынка ИИ это более понятный спрос на прикладные решения.