Генеративный искусственный интеллект (генеративный ИИ или ГенАИ) уже проникло в европейские государственные администрации. Не упорядоченным и планомерным образом, а зачастую через неформальные практики: государственные служащие используют коммерческие инструменты для написания, составления резюме, перевода или программирования, зачастую без официального разрешения или установленных правил. Это явление, которое в докладе называется «теневым использованием» или теневой ИИ" Сегодня это одна из наиболее актуальных проблем управления в государственном секторе.
Объединенный исследовательский центр (JRC) Европейской комиссии только что опубликовал доклад. «Внедрение генеративного ИИ в государственных администрациях ЕС: изучение индивидуального поведения и организационных подходов» (Микалеф, Медалья, Танги и Родригес Мюллер, 2026), один из тонкихeres Структурированный анализ внедрения генеративного искусственного интеллекта в европейских администрациях. Исследование основано на анализе восьми тематических исследований, составленных на основе 31 интервью с менеджерами и экспертами из семи стран, а также из самой Европейской комиссии. Каталония фигурирует в числе упомянутых случаев, и директор AOC Мигель Эстапе был одним из тех, с кем было проведено интервью.
Две взаимодополняющие точки зрения
В отчете анализируется внедрение генеративного искусственного интеллекта с двух взаимовлияющих точек зрения:
- Индивидуальное использование: как государственные служащие воспринимают и используют эти инструменты в своей повседневной жизни.
- Организационная ассимиляция: как администрации принимают решения о том, как сделать технологии доступными, регулировать их использование и интегрировать их в свои процессы.
Две администрации могут выбрать одну и ту же модель интеграции, и тем не менее, их команды будут использовать одни и те же инструменты управления.eres Совершенно разные вещи. Именно поэтому нам нужно рассматривать оба аспекта одновременно.
На индивидуальном уровне: три устойчивых противоречия
На основе проведенных интервью в отчете выделены три противоречия, которые прослеживаются в том, как государственные служащие интерпретируют генеративный искусственный интеллект:
- Расширение прав и возможностей и зависимость. Генеративный ИИ рассматривается как когнитивный помощник, повышающий производительность и облегчающий доступ к знаниям. В то же время возникают опасения по поводу чрезмерной зависимости, снижения квалификации и потери аналитической глубины. Один из опрошенных откровенно подытожил: он признает, что стал более зависим от этого инструмента, чем хотел бы признать.
- Инновации и контроль. Его внедряют для повышения эффективности и улучшения процесса принятия решений, однако реализация сталкивается с требованиями управления, управления рисками и организационной инерцией. Часто возникает разрыв между ожиданиями и ценностью, фактически воспринимаемой на практике.
- Разведка и регулирование. Сотрудники изучают новые инструменты, которые обещают эффективность и креативность, но при этом работают в строгих рамках защиты данных и подотчетности. В результате возникает постоянный баланс между экспериментами и соблюдением требований.
Особенно важно отметить, что, когда внутренние инструменты оказываются недостаточно интуитивно понятными или функциональными, сотрудники, как правило, прибегают к использованию внешних коммерческих инструментов, что влечет за собой проблемы с защитой данных, безопасностью и соблюдением нормативных требований.
Четырехэтапная модель зрелости
Одним из наиболее полезных результатов этого отчета является следующее: четырехэтапная модель создания ценностиразработанный как стратегический инструмент, а не как линейный путь, которому все должны следовать до конца:
- Исследовательский – Увидеть потенциал. Ситуативное, индивидуальное использование, с применением коммерческих инструментов и для выполнения простых задач. Главная ценность — повышение осведомленности.
- эксплуатационный – структурировать использование и внушать доверие. Вводятся правила безопасной среды, инструкции по обучению и использованию. Главная ценность – эффективность выполнения рутинных задач.
- преобразующий – перепроектировать работу и услуги. Генеративный ИИ интегрируется в рабочие процессы и системы (RAG, агенты). Ценность заключается в расширении возможностей для решения сложных задач.
- отражающий – Институциональное обучение и интеграция в экосистему. Администрация систематически оценивает эффективность его использования, применяя механизмы обратной связи и адаптивное управление.
В докладе четко изложен один важный момент: Не все администрации, и не все подразделения в рамках одной администрации должны дойти до финальной стадии. Каждая организация может выбрать стратегию интеграции в соответствии со своей инфраструктурой, компетенциями, конфиденциальностью данных и характером выполняемых задач.
Каталония входит в число ведущих административных округов.
В отчете Каталония описывается как один из самых развитых в цифровом отношении европейских регионовВ документе подчеркивается, что были созданы платформы данных, алгоритмические системы управления и межадминистративные платформы, которые поддерживают ответственный подход к ИИ как в сфере государственных услуг, так и в экономике.
Исследование также освещает пилотные проекты, направленные на внутренние защищенные среды и песочницы для генеративного ИИ Внедрение осуществляется со строгими мерами защиты, обеспечивающими соответствие GDPR, национальному руководству по ИИ и Европейскому регламенту по ИИ, одновременно улучшая механизмы каталогизации, оценки качества и классификации рисков алгоритмических систем. Как говорится в отчете, эта работа демонстрирует стремление Каталонии сочетать быстрые эксперименты с надежными организационными и нормативными гарантиями.
Три направления действий
В заключение доклада приводится ряд оперативных рекомендаций, сгруппированных по трем приоритетным областям:
- Создание совместимой инфраструктуры генеративного искусственного интеллекта. Создавайте безопасные среды с самого начала, обеспечивайте их простоту использования и совместимость с европейскими нормами, а также разрабатывайте общие системы управления данными и надежные корпуса документов.
- Укрепить систему управления и оперативную готовность. Необходимо создать институциональные органы управления ИИ, стандартизировать интеграционные структуры в рабочих процессах и внедрить программы обучения, в которых человеческий контроль и суждения будут играть центральную роль.
- Ускорить создание общественной ценности и инноваций. Приоритизируйте наиболее ценные варианты использования посредством структурированных пилотных проектов в условиях с различными уровнями риска и содействуйте сотрудничеству между администрациями путем обмена подсказками, шаблонами, моделями управления и результатами оценки.
Что это означает для каталонской администрации?
Многие из рекомендаций доклада напрямую связаны с основной целью существования консорциума, подобного AOC: предоставлять общую цифровую инфраструктуру и услуги, позволяющие избежать дублирования усилий и давая небольшим администрациям доступ к возможностям, которые они вряд ли смогли бы разработать самостоятельно.
В отчете точно указывается, что подход надорганизационный Управление данными может способствовать совместимости, обеспечивать согласованность между системами и облегчать развертывание ИИ-помощников в разных администрациях без необходимости каждый раз перестраивать базовые конвейеры обработки данных. Также отмечается, что централизованные модели на региональном или национальном уровнях могут уменьшить техническое дублирование и демократизировать доступ к качественным возможностям ИИ, предполагая, что гибридная многоуровневая модель управления может быть наиболее подходящей.
В значительной степени именно об этом нам предстоит поговорить: как перейти от разрозненных экспериментов и теневого использования, которое трудно контролировать, к стратегическому, безопасному и суверенному внедрению генеративного ИИ, соответствующему общественным ценностям и европейской нормативно-правовой базе.
В заключение – заключительное размышление.
Основной вывод доклада заключается в том, что Успех внедрения генеративного ИИ зависит не столько от доступности технологий, сколько от способности согласовывать индивидуальные методы работы с организационными структурами. Преодоление этого разрыва позволит генеративному искусственному интеллекту приносить устойчивую пользу обществу, сохраняя при этом доверие, подотчетность и институциональную согласованность.
Полный отчет: Микалеф П., Медалья Р., Танги Л. и Родригес Мюллер, AP (2026), Внедрение генеративного искусственного интеллекта в государственных администрациях ЕС: изучение индивидуального поведения и организационных подходов.Издательское бюро Европейского союза, Люксембург.
Доступно по адресу: Репозиторий публикаций Объединенного исследовательского центра (JRC147095)
