Внедрение ИИ в регионах РФ демонстрирует значительные экономические и социальные эффекты: оптимизацию расходов, повышение эффективности госуправления, профилактику преступлений, улучшение качества услуг. На сессии «Эффекты внедрения искусственного интеллекта в регионах», прошедшей в рамках ЦИПР −2026, представители субъектов РФ рассказали об успешных кейсах применения искусственного интеллекта.
Госуправление и взаимодействие с гражданами
Александр Синелобов, министр цифрового развития и связи Нижегородской области, рассказал о масштабном эффекте от автоматизации обработки обращений граждан. Он отметил, что в кол‑центре МФЦ запущен робот, который на текущий момент обслуживает более 60% звонков в автоматизированном режиме и сверяет данные. Безусловно, это позволило оптимизировать процесс оказания госуслуг: высвободить сотрудников для решения более сложных задач, увеличить скорость ответов на запросы граждан, а также повысить качество документов.
Сергей Цукарь, министр цифрового развития и связи Новосибирской области, обратил внимание на ощутимый экономический эффект от внедрения искусственного интеллекта в бизнес‑процессы. Он привел пример местной компании, которая в начале года сократила численность ИТ‑команды на 30%: разработку, аналитику, фронтенд, бэкенд и управление проектами теперь выполняет цепочка ИИ‑агентов. Это позволило существенно снизить операционные затраты и укрепить конкурентные позиции компании на рынке. Министр отметил, что подобная динамика может задать новый тренд для всей отрасли. По его словам, со временем стоит ожидать снижения цен на разработку и сопровождение информационных систем — по аналогии с тем, как когда‑то падали цены на интернет и гаджеты. Появление здоровой конкуренции в этой сфере принесет выгоду и госсектору.
Сергей Цукарь рассказал о проекте премиального обслуживания граждан. Его задача в том, чтобы сделать взаимодействие людей с государством таким же комфортным, как в премиальных сервисах — например, в «Сбер Первом». Там даже в случае, если оператор не смог решить вопрос, общение остается вежливым и доброжелательным: человеку улыбнутся и пожелают хорошего дня. Именно такой уровень сервиса решили обеспечить и в госуслугах. Для этого в Новосибирской области разработали и обучили специальные модели ИИ — они проверяют ответы чиновников на обращения граждан с учетом личности заявителя. «Цель была двоякая: с одной стороны, обеспечить гражданам премиальный уровень обслуживания, с другой — научить чиновников формулировать ответы более грамотно и чутко, — пояснил Сергей Цукарь. — Мы ввели 12 критериев качества: система отмечает, где использованы непонятные аббревиатуры, где проявляется излишняя зацикленность на нормах законодательства — то есть все то, что усложняет восприятие и не нужно самому гражданину».
Теперь госслужащие обязаны прогонять свои ответы через ИИ‑помощника перед отправкой. По словам министра, это уже меняет подход к работе: чиновники заранее продумывают формулировки, чтобы сделать общение с гражданами проще и понятнее. В результате сервис становится более клиентоориентированным — а это и было главной задачей проекта.
Безопасность и профилактика правонарушений
Алексей Паламарчук, генеральный директор ООО «НТЕХ ЛАБ», рассказал об эволюции искусственного интеллекта и его роли в профилактике преступлений. По его словам, за прошедшие годы технологии прошли путь от обработки архивных видеозаписей при расследовании правонарушений до активной работы с базами данных. Сегодня ИИ уже выступает в роли проактивного помощника: он способен предупреждать о потенциальных угрозах, даже если фигуранты нестандартной ситуации не числятся ни в одной базе данных. Распознавание происходит по поведенческим паттернам. «Искусственный интеллект начинает сам сигнализировать, когда в городе происходят те или иные события, — пояснил спикер. — Например, в Санкт‑Петербурге и Московской области реализован проект по поиску распространителей наркотиков — система выявляет их по особенностям поведения».
ИИ также помогает выявлять потенциально опасные ситуации возле детских площадок: алгоритмы фиксируют подозрительные действия людей, которые не должны находиться рядом с детьми. Кроме того, система способна обнаруживать аномальную активность в жилых помещениях — например, когда число посетителей квартиры значительно превышает количество официально проживающих там людей. Так выявляют незаконные молельные дома и другие сомнительные сообщества.
Проект «Ночной сторож» автоматизирует охрану социальных объектов, в первую очередь школ, в ночное время — там, где сторож-человек не в состоянии оперативно фиксировать все события: проникновение на территорию, появление животных и т. д. «Искусственный интеллект справляется с этой задачей быстрее, качественнее и, что особенно важно, дешевле, — подчеркнул спикер. — Мы оцениваем все наши кейсы с финансовой точки зрения. Например, проект по охране объектов окупается в течение года». Пилотные запуски «Ночного сторожа» прошли в Ямало‑Ненецком автономном округе и сейчас продолжаются в Краснодарском крае. Во всех случаях фиксируется не только экономическая, но и качественная эффективность: система повышает уровень безопасности без роста затрат.
