Опубликованные 3 января 2026 года поручения Президента по итогам конференции «Путешествие в мир искусственного интеллекта» (19 ноября 2025 года) фактически переводят тему ИИ из разряда «интересных пилотов» в режим государственного контроля результата: должны появиться единая база внедрений и KPI по использованию ИИ на федеральном и региональном уровнях, а параметр ИИ планируется учитывать в рейтинге цифровой трансформации субъектов.
И здесь важна тонкость: в публичной части поручений говорится о необходимости утвердить KPI и наладить сбор данных, но сам «табличный» набор показателей с формулами и весами в открытом виде на дату 6 января 2026 года не представлен.
Зато уже видно направление: государству нужен не отчёт про количество презентаций, а понятный ответ на вопрос — где ИИ реально работает в процессах и что он меняет.
Почему KPI по ИИ для регионов — это не про моду, а про управляемость
Регионы и так живут в логике рейтингов цифрового развития, где оценка строится по набору показателей и нескольким направлениям. В публичных обзорах цифровой повестки регионов прямо упоминается, что оценка ведётся по группе показателей и включает отдельное направление «ИИ» (наряду с госуслугами, импортозамещением, информационной безопасностью, кадрами и поддержкой ИТ-отрасли).
Если ИИ становится частью KPI, то «зачёт» постепенно смещается туда, где эффект можно предъявить в цифрах: быстрее обработали обращения, точнее выявили проблему в городской среде, сократили время на проверку документов, снизили долю ошибок, высвободили часы сотрудников.
Именно поэтому параллельно развивается идея площадки для обмена и тиражирования практик. Например, сообщалось, что подмосковный «Цифровой регион» рассматривается как площадка для обмена ИИ-практиками и масштабирования решений.
Где регионы уже “накапливают баллы” — и почему это логично для KPI
Самый быстрый прогресс обычно там, где есть три условия одновременно:
- понятный процесс (что именно делаем),
- данные (откуда берём),
- измерение эффекта (как докажем, что стало лучше).
Поэтому в «первых эшелонах» чаще оказываются прикладные сценарии: документы и услуги, контроль городской среды и инфраструктуры, транспортные потоки, обращения граждан. Это проще проверить, проще масштабировать и проще сравнить между субъектами.
Но именно здесь и возникает главный риск KPI: если измерение будет слишком централизованным и одинаковым для всех, а стартовые условия у регионов разные, часть субъектов начнёт “проваливаться” не потому, что они ничего не делают, а потому что их система управления, данные и кадры слабее.
Что может пойти не так: почему регионы часто не выполняют KPI по ИИ
Даже при добросовестной работе регион может не дотянуть до KPI по причинам, которые не решаются одной закупкой:
- Кадровый разрыв. Нужны люди, которые умеют связать ИИ с регламентом, данными и ответственностью. Без команды сопровождения внедрение быстро превращается в “разовый проект”, который деградирует.
- Данные и “склеенность” контуров. Если данные разрознены по ведомствам и нет владельца качества данных, ИИ даёт нестабильный результат, а показатель начинает “прыгать”.
- Разные приоритеты регионов. Одному субъекту критично ЖКХ и обращения, другому — транспорт, третьему — промышленность. Одинаковая матрица KPI может плохо отражать реальную пользу для конкретной территории.
- Опасность “гонки за цифрами”. Когда показатель влияет на рейтинг, появляется соблазн показывать количество инициатив вместо эффекта. Это снижает доверие к KPI как к инструменту управления.
Где нужна централизация, а где — самостоятельность
По мнению руководителя Ассоциации инновационных решений и искусственного интеллекта «Регионы XXI ВЕК» Ольги Чернокоз, переход к KPI по ИИ — шаг правильный, но потенциально конфликтный для регионов:
«KPI полезен тем, что заставляет считать не “сколько мы объявили”, а “что реально работает”. Но если KPI будет слишком жёстко централизован, без учёта региональной специфики, часть субъектов будет системно проигрывать — из-за кадров, данных и разной готовности процессов. Нужен федеральный каркас: единые требования к безопасности, к качеству данных, к методике подтверждения эффекта. Но при этом регионам нужна самостоятельность в выборе приоритетных задач, потому что Россия — не один одинаковый регион, а множество разных управленческих и экономических моделей.
Мы в Ассоциации стараемся работать с регионами индивидуально — отталкиваясь от их задач, зрелости данных и реальных возможностей команд. И крайне важно, чтобы в этом процессе участвовали не только мы: роль общественных объединений, отраслевых ассоциаций, экспертных сообществ, вузов и региональных ИТ-кластеров значительно возрастает. Они помогают собирать запросы “с земли”, формировать повестку внедрений, поднимать компетенции и делать так, чтобы KPI не превращался в отчёт ради отчёта, а приводил к заметным изменениям для людей и экономики».
Как отметил в беседе с «РР-Новости» Сергей Вотяков — член Правления НП «РУССОФТ», председатель Координационного совета ассоциаций МСП в сфере ИИ, член Экспертного совета Ассоциации инновационных решений и искусственного интеллекта «Регионы XXI ВЕК», региональные KPI по ИИ должны оценивать не «факт внедрения», а подтверждённые эффекты — финансовые, социальные или управленческие: искусственный интеллект здесь выступает инструментом, а не самоцелью. По его словам, быстрее всего результат появляется там, где корректно выбраны процессы для автоматизации, однако ключевым ограничением остаётся дефицит кадров, из-за которого даже хорошие решения сложно масштабировать в короткие сроки. Он также подчёркивает, что централизация оправдана, если ИИ воспринимать как автоматизированную систему управления, помогающую человеку, при обязательном человеческом контроле, а профессиональные ассоциации и отраслевые объединения важны как источник практической экспертизы и «быстрого доступа» к проверенным подходам внедрения.
