«Ростелеком» подвел итоги первого этапа акселерационной программы по внедрению технологий искусственного интеллекта...
07 Октября 2026 13:23 07 Окт 2026 13:23 |
«Ростелеком» подвел итоги первого этапа акселерационной программы по внедрению технологий искусственного интеллекта в регионах. Семь технологических решений отобраны с учетом конкретных задач государственного управления — от защиты государственных данных и повышения эффективности госслужащих до управления лесным хозяйством и контроля строительства. Об этом CNews сообщили представители «Ростелекома».
Решения, вышедшие в финал, представили сами разработчики на питч-сессии, которая состоялась в рамках форума «Цифровые решения». По итогам голосования экспертного жюри лучшим проектом стало решение в сфере цифровизации работы госслужащих HRBox. Это единая цифровая среда для сотрудников государственных органов, которая объединяет административные процессы, базу знаний, обучение и ИИ-инструменты. Решение уже используется в правительстве ЯНАО, аудитория — более чем 7 тыс. пользователей. Автоматизация множества внутренних процессов позволила получить эффект, эквивалентный 104 млн рублей фонда оплаты труда.
В зрительском голосовании на питч-сессии лидером стала платформа видеоаналитики для управления городом и строительством VizorLabs. С помощью ИИ она анализирует видео с камер на стройках и городских объектах, выявляет нарушения и опасные ситуации и передает сигналы ответственным службам. Платформа позволяет использовать существующие камеры не просто как средство наблюдения, а как источник управленческих данных. Для примера — в Московском регионе к платформе подключено более 8 тыс. камер, а системой мониторинга охвачено более 70% из 1,5 тыс. строительных объектов. Технология дает возможность расширять масштаб наблюдения без пропорционального увеличения штата.
Еще один практический пример представила компания «КодИнсайд» — ее платформа Docor AI применяется в Пензенской области. ИИ-агенты анализируют социально-экономические показатели региона, помогают проводить экспертизу закупочной документации и работают в цифровых каналах взаимодействия с гражданами. В отдельных процессах время выполнения задачи удалось сократить с 1–1,5 часов до 15–20 минут.
Решение компании Guardora закрывает одну из ключевых проблем внедрения искусственного интеллекта в государственном секторе: модели необходимо регулярно обновлять на новых данных, однако персональные, медицинские и другие защищенные данные нельзя передавать внешнему разработчику. Технология реализует принцип, в котором модель приходит к данным, а не данные к модели: дообучение происходит внутри защищенного контура заказчика. В уже проведенном пилоте срок фактического обновления модели удалось сократить до шести дней, одновременно практически устранив ошибки на новых данных.
Грани искусственного интеллекта: как компании внедряют ИИ в реальную практику цифровизация
Безопасности региональной инфраструктуры посвящен и проект «Агент ROI», в основе которого лежит платформа для запуска ИИ-помощников и управления уже работающими нейросетями и агентами по единым правилам. Она создает единый контролируемый контур для использования различных нейросетей и ИИ-агентов: чувствительные данные остаются внутри инфраструктуры региона, а действия агентов протоколируются и ограничиваются заданными правами.
Решение компании 3iTech предлагает регионам инструменты речевой аналитики, анализа обратной связи, обучения сотрудников, цифрового суфлера и голосовых ИИ-агентов. При его внедрении для региона первым шагом может стать анализ существующих записей обращений граждан в контакт-центры и МФЦ. Здесь ИИ помогает определить типовые проблемы обслуживания и точки, влияющие на качество сервиса и лояльность граждан, без необходимости масштабного внедрения новой инфраструктуры.
Технология, разработанная компанией «ИнфоГИС», объединяет ИИ с LiDAR-съемкой с беспилотников для актуализации данных о лесном фонде территории. Алгоритмы анализируют не отдельные выборочные участки, а каждое дерево и автоматически определяют породный состав, высоту, диаметр и объем древесины. Технология уже апробирована в Республике Коми и Кировской области. Задача особенно актуальна для лесных регионов: по данным, представленным участниками программы, около 80% российских лесов не имеют актуальных данных. При этом ежегодно необходимо обновлять сведения примерно о 30 млн гектаров леса.