Компьютеры уже перестали требовать от человека знания языка программирования. Возможно, государству тоже пора перестать требовать знания языка бюрократии.
Раньше, чтобы создать программу, нужно было знать код, синтаксис и внутреннюю логику системы. Сегодня искусственный интеллект все чаще позволяет обойтись без этого. Человек просто объясняет, чего хочет, а машина сама переводит его намерение в необходимые команды. В этом, по сути, и заключается идея Vibe Coding: человеку больше не обязательно понимать внутреннее устройство системы, чтобы получить от нее нужный результат.
Компьютеры научились понимать человека.
Государство — пока нет.
Предприниматель может сказать искусственному интеллекту: «Я хочу запустить сервис доставки». Система поможет продумать продукт, посчитать экономику, написать код и подготовить маркетинговый план.
Но когда тот же предприниматель приходит к государству, простой замысел превращается в набор процедур. Нужно понять, куда обращаться, какое заявление подавать, какие документы собрать и какие разрешения получить.
Получается парадокс.
Чтобы пользоваться современными технологиями, человеку все меньше нужно понимать, как они устроены. А чтобы взаимодействовать с государством, ему по-прежнему приходится разбираться в устройстве самого государства. Именно здесь начинается проблема современной бюрократии.
Бюрократические процедуры возникли не случайно. Долгое время у государства просто не было других способов контролировать соблюдение правил. Когда невозможно постоянно получать информацию о деятельности бизнеса, государство заранее устанавливает требования, требует документы, вводит разрешения и проводит проверки.
Для своего времени такая логика была понятна.
- Процедура заменяла информацию.
- Справка заменяла доступ к данным.
- Разрешение заменяло возможность постоянной оценки риска.
Но технологии изменились, а многие правила остались прежними.
Сегодня государство может получать данные почти в реальном времени, сопоставлять информацию из разных источников, автоматически проверять сведения, выявлять нарушения и оценивать риски. При этом старые процедуры часто не исчезают. Их просто переводят в электронный вид. Бумажное заявление становится электронной формой. Справка появляется в приложении. Очередь у окна заменяется кнопкой на портале. Это удобнее.
Но плохая процедура не становится хорошей только потому, что теперь ее можно пройти онлайн.
Мы слишком часто начинаем цифровизацию с вопроса: «Как перевести эту услугу в электронный вид?» Гораздо важнее спросить: «А нужна ли эта процедура вообще?» Именно здесь искусственный интеллект может изменить не скорость бюрократии, а сам принцип ее работы.
К сожалению, на практике искусственный интеллект пока чаще используется как новый инструмент для ускорения старых процессов. Чиновник быстрее анализирует документы. Государственный орган быстрее отвечает на запрос. AI помогает эффективнее выполнять существующую процедуру, но сама процедура при этом остается прежней. Это важное улучшение, но оно не меняет саму логику государства.
Исследования так называемых AI Native компаний показывают гораздо более интересную возможность. Искусственный интеллект способен не только помогать людям быстрее выполнять прежнюю работу. Он позволяет переносить часть самой работы из организации в систему.
Для государства это принципиальная разница. Вопрос уже не только в том, может ли чиновник быстрее обработать заявление. Вопрос в том, должно ли это заявление вообще доходить до чиновника. Если значительная часть стандартных решений может приниматься самой системой, меняется уже не только технология, но и архитектура государственного управления. Именно в этом смысле можно говорить об AI Native государстве — государстве, в котором искусственный интеллект не добавляется поверх существующей бюрократии, а учитывается при проектировании самих процессов.
- 1. ИИ можно использовать, чтобы убрать ненужную бюрократию.
- 2. А можно — чтобы ненужная бюрократия работала быстрее.
- Можно отменить лишнюю процедуру.
- А можно создать чат-бота, который поможет ее пройти.
- Можно перестать требовать информацию, которая уже есть у государства.
- А можно создать красивое приложение, через которое человек загрузит ту же самую справку.
Первое меняет государство. Второе лишь меняет его интерфейс.
Но чтобы первая модель могла работать не в отдельных случаях, а постоянно и в масштабе, недостаточно отдельных AI-моделей. Нужна своего рода AI Factory — система, которая постоянно превращает данные в решения, получает результаты этих решений и использует новые данные, чтобы становиться точнее. Для государства такой механизм можно представить достаточно просто: данные → оценка риска → решение → результат → новые данные.
Экономическая деятельность создает информацию. Система использует ее для оценки ситуации и принятия стандартных решений. Результаты этих решений создают новые данные, которые позволяют системе постепенно совершенствоваться.
Таким образом, AI Native — это архитектура государства. AI Factory — механизм, который позволяет этой архитектуре работать.
Вместе они открывают возможность перейти от государства, которое масштабирует административную работу через новые процедуры, документы и человеческие ресурсы, к государству, которое способно выполнять все большую часть стандартной административной работы внутри самой системы. В конечном счете вопрос не в том, сколько искусственного интеллекта использует государство. И даже не в том, насколько быстро оно оказывает услуги. Вопрос в том, сколько бюрократии по-прежнему необходимо человеку для взаимодействия с государством. Если система способна сама понять намерение человека, получить уже имеющиеся у государства данные, применить стандартные правила и определить, когда действительно требуется человеческое решение, то часть привычных административных процедур просто теряет смысл.
Возможно, именно в этом и заключается идея AI Native государства: не сделать бюрократию быстрее, а сделать так, чтобы человеку все реже приходилось с ней сталкиваться. И тогда главным показателем такой трансформации станет не количество услуг, переведенных онлайн, а количество процедур, которые человеку больше не нужно проходить.
Потому что иногда лучший способ цифровизировать разрешение — перестать его требовать.
Урхан Сеидов
Автор — эксперт в области государственной политики и взаимодействия с органами власти, консультирующий глобальные технологические компании на Ближнем Востоке и в Азии. Настоящая статья является частью его готовящейся к публикации книги «Экономика разрешений», посвященной тому, как компании развиваются и ориентируются в сложной институциональной среде стран с формирующейся экономикой.
