PRO_AI с Екатериной Москвиной

Откуда государство знает, что ИИ действительно работает? Разобрала рабочий доклад ОЭСР по публичному управлению № 93, систематический обзор официальных руководств 14 стран по генеративному ИИ в госсекторе. Этот вопрос проходит через весь документ красной нитью, и ответ на него неочевиден. Сначала о тех, какие страны поделились опытом 🇬🇧 Великобритания. 20 000+ госслужащих, три месяца испытаний. 26 минут экономии в день на человека, то есть две рабочие недели в год. В масштабе службы это ≈1 130 человеко-лет ежегодно. 🇸🇬 Сингапур. Обработка стенограмм парламента ускорилась с 2,5 часа до 1,5. Трудоустройство через госплатформу: +21,5% успешных. Модель выявления мошенничества на исторических данных сработала на 5 месяцев раньше, когда было выплачено менее 1% средств. 🇨🇱 Чили. Служба по делам потребителей обрабатывает от 1 700 до 1 800 обращений в день, системные сбои рынка выявляются меньше чем за сутки вместо нескольких недель. 🇦🇺 Австралия и Новая Зеландия. 50 ведомств, 7 400+ участников. 64% руководителей отметили рост качества, 40% сотрудников перераспределили время на задачи более высокой ценности. И честная оговорка авторов: качество генерируемого контента 7,21 из 10, результаты устойчиво смещены в западный культурный контекст. Красивые цифры. Проблема в том, что таких примеров мало. ОЭСР посчитала 1 050 мер политики из национальных стратегий. Доступ к данным: 16,9% упоминаний. Этические принципы: 12%. Тестирование ИИ-решений: 6,3%. Техническая инфраструктура: 2,6%. Кибербезопасность: 1,4%. Политическая поддержка: 0,7%. Мониторинг и оценка прямо названы слабым звеном: немногие правительства системно проверяют, дал ли пилот заявленный эффект и оправдывает ли он масштабирование. Обычно в отчётности остаются счётчики обращений и удовлетворённости. И здесь ключевая мысль доклада. Поведение генеративных моделей вероятностно: один и тот же запрос даёт разные ответы. Значит результативность и риски нельзя оценить заранее, ни по документации поставщика, ни по чужому опыту, ни по количеству принципов в собственном регламенте. Принципы можно позаимствовать, доказательства приходится собирать самому. ▪️▪️▪️ 💡 ЧТО ПОКАЗЫВАЕТ МОЯ ПРАКТИКА Работаю с региональными и муниципальными органами власти, и последовательность там примерно единая. Первые этап - изучение и обучение. Сотрудник должен своими руками увидеть, что инструмент умеет, а где ошибается: без этого любое обсуждение внедрения остаётся обсуждением технологии. Второй этап - описание процессов. Применяем инструменты процессного и бережливого управления И только на стыке этих двух шагов появляются сценарии применения. Не те, что взяты из презентации вендора, а привязанные к конкретной задаче ведомства. Ни один из таких сценариев я не смогла бы придумать за сотрудников заранее. Их каждый раз находят сами сотрудники, когда уже понимают инструмент и видят свой процесс целиком. 📊 К посту прилагаю аналитический дашборд по докладу. География 14 стран, восемь блоков критериев, рамка оценки из пяти направлений и десять действий для системной работы с экспериментами.

Премьер-министр Михаил Мишустин поручил Министерству цифрового развития, связи и массовых коммуникаций подписать от имени Правительства Российской Федерации соглашение о создании Всемирной организации по сотрудничеству в области искусственного интеллекта. Подписывайтесь на канал Майского указа в МАКС

Приняли закон об ИИ Пока все обсуждают нейросети — в госсекторе тихо переключили тумблер 8 июля Госдума приняла Федеральный закон «О поддержке развития технологий ИИ». В силу — с 1 сентября 2026-го. В ленте он прошёл почти незаметно, но для госсектора это разворот на отечественные модели с конкретными датами. Главное — по сути 1. Появились «свои» и «чужие» модели Закон вводит два статуса — суверенная и национальная. Оба требуют российского юрлица-разработчика, дата-центров в РФ и соответствия традиционным ценностям. Суверенная — высшая планка. Весь цикл, включая обучение, полностью воспроизводим российским разработчиком. Зависимость от зарубежных компонентов исключена. Национальная — мягче. Структуру, ПО и параметры определяет российский разработчик, но зарубежные компоненты допускаются — при одном условии: открытая лицензия (open source). Кратко: суверенная — всё своё от и до; национальная — можно опереться на мировой open-source, но сборка и контроль остаются российскими. 2. Ключевые даты ▪️ 1 сентября 2026 — закон вступает в силу ▪️ 1 марта 2027 — включаются обязывающие нормы: обязательное применение отечественных моделей, обязанности разработчиков, маркировка ▪️ до 1 сентября 2032 — переходный период для уже работающих систем Окно на подготовку — около полутора лет. Немного. 3. Что касается регионов Субъект вправе установить порядок доступа к данным своих информационных систем — для обучения отечественных моделей. По согласованию с органом безопасности. И возможность, и зона ответственности одновременно. 4. Маркировка ИИ-контента Публичные аудио- и визуальные материалы, сделанные с помощью ИИ, получают механику информационного предупреждения. Органам власти стоит заложить это в процессы заранее. Что делать уже сейчас — провести инвентаризацию ИИ-решений на предмет их будущего статуса; — оценить, какие данные можно готовить к обучению моделей; — заложить горизонт 2027–2032: инфраструктура, договоры, кадры. Полтора года пролетают быстро. Кто начнёт сейчас — встретит нормы подготовленным.

Сегодня свой день рождения встречаю с ясным пониманием своей профессиональной миссии — внедрять инструменты искусственного интеллекта и создавать условия, в которых они реально работают: в жизни, в экономике, в управлении. В этом году для меня важно, что работа вышла за пределы региональной и муниципальной повестки — на федеральный уровень. Недавно на федеральном телеканале "Россия 24" комментировала соглашение Казахстана с NVIDIA на 10 млрд долларов и строительство «долины дата-центров». Моя позиция простая: для России это не угроза, а возможность. Гонка за ИИ всё больше становится гонкой за киловатт — и здесь наша энергетика сильна. Главное — собственные центры компетенций и языковые модели нужно строить уже сейчас. И сегодня искренне благодарю всех коллег, кто рядом со мной несёт эту большую миссию. Мы строим новую экосистему искусственного интеллекта вместе!

⚡ Тамбов — ИИ для управленцев Провела мастер-класс "Искусственный интеллект для повыщения личной продуктивности руководителей" для команды муниципального образования города Тамбова. Работали не в теории — разбирали реальные управленческие кейсы прямо «на живом материале» участников ➡️ анализ телеграм-каналов ➡️ анализ обращений граждан ➡️ аналитические отчёты и дашборды ➡️ протоколы совещаний ➡️ визуализация и презентации Каждый участник ушёл с готовым набором инструментов для ежедневной работы. ИИ — то про то, чтобы руководитель принимал управленческие решения на основе данных и не тратил время на рутинные операции Внедрение инструментов искусственного интеллекта повышает эффективность руководителей х10 раз 👍 Спасибо команде Тамбова за живую работу и искреннюю включённость! #ИИдляуправленцев #МосквинаЕкатерина #Тамбов

Сегодня в 14:00 состоится открытое выступление на заседании Комитета по образованию Российско-германской внешнеторговой палаты Тема: «Пакет аналитических документов за один вечер». Разбираю практический подход, который мы применяем в работе: один источник данных — шесть готовых форматов на выходе. Из анкеты с ответами респондентов руководитель получает: — Дашборд для оперативного совещания — Аналитический Excel на 7–8 листов — Презентацию для защиты перед руководством — Аналитическую записку для протокола — Интерактивный лендинг и публикацию на сайте Без копирования между документами. Без потери единого стиля. Без подрядчиков — дизайнера, аналитика, верстальщика. На заседании покажу все 8 шагов и логику, по которой пакет собирается за вечер — в фирменном стиле организации Формат — закрытое заседание комитета. Приглашаю подписчиков моего канала на мероприятие 🔗 [ССЫЛКА ДЛЯ ПОДКЛЮЧЕНИЯ] 📅 26 мая, 14:00 (МСК)

Выступила на региональной сессии Всероссийского форума преподавателей высшего образования «Академическое сообщество» Мастер-класс был посвящён практическому использованию ИИ в работе преподавателя. Поделилась четырьмя реальными кейсами из собственной практики. Кейс 1. Вместе со студентами разрабатывали жизненный цикл клиентского пути — маршрут человека при регистрации объектов недвижимости в одном из регионов РФ. ИИ помогал структурировать этапы, выявлять точки разрыва и формулировать рекомендации. Кейс 2. Студенты РАНХиГС разрабатывали проектные инициативы по моей авторской методологии — и на каждом шаге использовали ИИ как рабочий инструмент, а не как подсказку в последний момент. Кейс 3. Провела стратегическую сессию для одного из ведущих субъектов Российской Федерации. ИИ сопровождал каждый этап — от постановки задачи до оформления стратегической инициативы на выходе. Кейс 4. При разработке стратегии развития отрасли для субъекта РФ ИИ был встроен в весь процесс: от анализа данных и работы с источниками — до упаковки финальных материалов. Три блока, которые разобрали на мастер-классе: 1. Глубокое исследование новой темы за один вечер Полный маршрут: от голосовой идеи — к структурированному методическому материалу с источниками. 4 шага, 254 источника, 25 минут вместо нескольких дней подготовки. 2. Полный конвейер учебных материалов Из одного промпта — презентация, видеоролик, mind map, тесты, карточки для студентов. Сокращение времени подготовки в 6–10 раз. 3. Авторский стиль и персональный ИИ-ассистент Как настроить нейросеть под стилистику конкретного преподавателя — и получать тексты, документы, тезисы выступлений в нужном тоне без повторных инструкций в каждом запросе. Вопрос в зале сместился: не «нужно ли использовать ИИ» — а «как применять грамотно, эффективно и без потери качества образования». Для меня ИИ — это сейчас союзник и помощник: в исследованиях, в стратегической работе с правительствами регионов, в подготовке и реализации учебного процесса. И именно этим опытом стараюсь делиться с коллегами 🙌 Презентация выступления

PRO_AI с Екатериной Москвиной pinned a photo

🎯 Практический интенсив «Как подготовить доклад и презентацию — полный цикл за три вечера» 📅 27–29 мая 2026 · 19:00–21:00 МСК · онлайн За три вечера вы пройдёте полный аналитический цикл — от рабочей задачи до готового доклада и презентации «для первого лица». Не теория — вы работаете со своим реальным кейсом! 📌 Программа ▪️ День 1. Настройка инструмента, разведка датасета, черновая управленческая записка. ▪️ День 2. Производственный цикл: глубокое исследование → аналитический отчёт в DOC → Excel-аналитика через CoWork → HTML-дашборд для руководителя. ▪️ День 3. Проверка за AI, презентация, упаковка пакета. Сборка AI-ассистента со скиллами. 🎁 Что получает участник Готовый аналитический пакет под собственную рабочую задачу: — аналитический отчёт в Word (5–8 страниц, «на стол первого лица») — управленческая записка на одну страницу — Excel-аналитика — HTML-дашборд — презентация 8–12 слайдов — AI-ассистент в Claude со скиллами и мини-программа «Аналитик выходного дня» — сертификат участника 💳 Условия участия — 6 часов практики — 5 000 ₽ за интенсив 📩 Запись: @Ekaterina_Moskvina

Прокомментировала на телеканале «Россия 24» новый феномен — слопаганду Вышел репортаж, посвящённый информационному противостоянию Ирана и США. Пригласили в качестве эксперта по применению искусственного интеллекта — прокомментировать термин, который, по моему убеждению, в ближайшие месяцы войдёт в повестку любого, кто отвечает за коммуникации, репутацию или информационную безопасность. Что это означает Слопаганда — Слопаганда (slop + пропаганда) — массовое производство пропагандистского контента с помощью генеративных моделей. Термин зафиксирован Корнельским университетом и описывает качественно новое явление: не отдельные дипфейки, а индустриальный поток ИИ-сгенерированных рилсов, мемов и видеороликов, формирующих картину мира миллионов пользователей. 📺 Ссылка на сюжет Пишите в комментариях как считаете — мы вообще готовы как общество к тому, что половина контента в ленте уже сгенерирована машиной? Пишите, очень интересно ваше мнение 👇

PRO_AI с Екатериной Москвиной pinned a photo