Выступая на форуме AI & Digital Bridge 2026, Президент Казахстана Касым-Жомарт Токаев заявил о необходимости проявлять высочайшую ответственность и добросовестность в отношении искусственного интеллекта. Сегодня для Казахстана ИИ становится уже не просто частью отдельных цифровых проектов. Тема искусственного интеллекта выходит на уровень промышленной и экономической политики. На заседании Совета по развитию искусственного интеллекта Президент говорил о повышении производительности, модернизации производства и необходимости менять сами производственные процессы, а не просто автоматизировать отдельные операции.
По мнению эксперта в области AI, CPO ТОО "Ventorme AI", эксперта "Taldau AI Analytics" Алии Жаукеевой, именно этот переход сегодня является одним из главных вопросов для бизнеса и государства.
Начинать нужно не с технологии, а с задачи
На первых этапах цифровизации многим организациям было достаточно перевести бумажный процесс в электронный формат, создать информационную систему или запустить отдельный сервис. Сегодня такой подход уже не работает.
При внедрении искусственного интеллекта важно сначала определить, какой именно процесс необходимо изменить и какой результат организация должна получить.
- Из практики работы с цифровыми продуктами и данными я бы выделила здесь одну основную проблему. Очень часто технология появляется раньше, чем четко сформулирована задача. В результате запускается пилот, команда получает технический результат, но после завершения пилота возникает вопрос, как встроить его в рабочий процесс и кто будет им пользоваться. Поэтому поручение сформировать перечень реальных задач предприятий представляется практически значимым. Президент отдельно подчеркнул, что такие задачи должны выявляться непосредственно инженерами, технологами, мастерами и операторами, которые ежедневно работают на производстве и видят, где возникают потери, простои, дефекты и другие проблемы. Такой подход позволяет начинать не с технологии, а с производственной проблемы, - пояснила Алия Жаукеева.
На практике задачи могут быть очень разными. Предприятию может потребоваться сократить простои оборудования, уменьшить количество брака или точнее прогнозировать техническое обслуживание.
Для логистической компании это может быть оптимизация маршрутов и сокращение простоев транспорта. Для государственного органа - уменьшение времени обработки обращений или снижение нагрузки на сотрудников, которые работают с большим количеством документов. Во всех этих случаях ИИ должен становиться частью уже существующего процесса. Поэтому оценивать нужно не сам факт внедрения технологии, а то, что изменилось после её появления и получил ли заказчик тот результат, ради которого запускался проект.
Главный вопрос - можно ли измерить результат
Чтобы понять эффективность проекта, необходимо сравнивать ситуацию до и после внедрения.
- Для каждого проекта нужно видеть исходную ситуацию и результат после внедрения. Если процесс занимал несколько дней, сколько он занимает теперь? Если в работе участвовало десять сотрудников, сколько требуется после изменения процесса? Если предприятие несло определенные потери, насколько они сократились? Такой подход хорошо известен в управлении продуктами и цифровыми проектами, но сейчас его необходимо последовательно переносить и на государственные проекты с использованием искусственного интеллекта. Особенно это важно для масштабирования. Пилот может работать на небольшом объеме данных и при участии конкретной команды. Но при переходе на десятки предприятий или на государственный уровень появляются вопросы интеграции, стоимости эксплуатации, качества данных, информационной безопасности и ответственности за результат. Поэтому решение о масштабировании должно приниматься уже после проверки не только технической работы системы, но и ее экономической и организационной эффективности. Главный вопрос в большинстве проектов по-прежнему связан с данными, - говорит эксперт.
Именно данные, по словам Алии Жаукеевой, становятся одной из ключевых точек любого AI-проекта. Перед запуском необходимо понять, какие данные есть у организации, где они хранятся, кто отвечает за их качество, как часто они обновляются и кто имеет к ним доступ. Особенно важно это для государственного сектора, где работа с данными связана не только с техническими вопросами, но и с требованиями к персональным данным, информационной безопасности и законности использования информации.
Поэтому полноценное обследование данных должно проводиться ещё до начала проекта. Необходимо заранее определить, какие данные существуют, кому они принадлежат, в каком состоянии находятся и разрешено ли использовать их для конкретной задачи. Без такой подготовки масштабировать большинство решений будет сложно.
Чем выше риски, тем внимательнее должно быть регулирование
Одновременно с развитием технологий Казахстан формирует и правовую базу для их использования. Закон Республики Казахстан "Об искусственном интеллекте" был подписан 17 ноября 2025 года и вступил в действие 18 января 2026 года. Документ предусматривает разделение систем искусственного интеллекта по степени риска, требования к управлению этими рисками и ответственности собственников и владельцев систем. Отдельно регулируется распространение синтетических результатов, созданных или изменённых с использованием ИИ.
С практической точки зрения, считает эксперт, важен сам принцип: требования к системе должны зависеть от того, что именно она делает и к каким последствиям может привести ошибка. Для обычного информационного сервиса и системы, которая может повлиять на права человека, безопасность или жизненно важные интересы граждан, не могут действовать одинаковые правила.
В таких проектах заранее необходимо определить границы автоматизации, порядок человеческого контроля и ответственность за итоговое решение.
- У Казахстана сегодня формируется достаточно широкая технологическая база. 9 июня 2026 года утверждена стратегия Digital Qazaqstan до 2029 года, а 2026 год объявлен Годом цифровизации и искусственного интеллекта. Но наличие вычислительных мощностей само по себе не решает задачу. Нужны специалисты, которые понимают не только технологии, но и конкретную отрасль. В реальных проектах особенно важны люди, способные разговаривать одновременно с бизнесом, аналитиками и технической командой, правильно поставить задачу, определить требования к данным и затем оценить результат. Это касается не только разработчиков. Казахстану нужны сильные продуктовые менеджеры, аналитики, архитекторы, инженеры данных и руководители, которые умеют доводить цифровой проект до работающего решения, - говорит Жаукеева.
Казахстану нужны не только технологии, но и люди
Развитие искусственного интеллекта невозможно без специалистов, которые понимают одновременно и технологии, и реальные задачи конкретных отраслей. Особенно важны специалисты, способные связать между собой бизнес, аналитику и техническую команду: правильно сформулировать задачу, определить требования к данным, организовать разработку и оценить полученный результат. Поэтому речь идёт не только о подготовке разработчиков. Казахстану нужны продуктовые менеджеры, аналитики, архитекторы, инженеры данных и руководители, которые способны довести цифровой проект от идеи до работающего решения.
Отдельное направление - развитие Qazaq AI Research University и более тесная связь исследований с задачами промышленности. Президент говорил о необходимости выстраивать взаимодействие между университетами, научными организациями, технологическими компаниями и производством. Для экономики это означает более прикладной подход к исследованиям. Предприятию нужен не просто отчёт о возможностях технологии, а решение конкретной производственной задачи.
Следующий этап - не количество пилотов, а их результат
В ближайшие годы развитие этого направления стоит оценивать не по количеству запущенных AI-проектов, а по тому, насколько они действительно меняют работу предприятий и государственных организаций. Важны несколько простых показателей: сколько пилотов дошли до промышленной эксплуатации, сколько проектов дали измеримый эффект, сколько решений удалось распространить на другие организации и сколько из них продолжили работать после завершения первоначального финансирования.
При этом необходимо учитывать и полную стоимость проекта. Если решение требует больших расходов на поддержку, постоянного ручного вмешательства или сложной интеграции, его эффективность нельзя оценивать только по стоимости разработки.
- В ближайшие годы я бы оценивала развитие этого направления прежде всего по тому, насколько внедрение технологий меняет работу предприятий и государственных организаций. Важно будет увидеть не только количество пилотов, но и сколько из них дошли до промышленной эксплуатации, сколько проектов дали измеримый эффект, сколько решений удалось распространить на другие организации и сколько из них продолжили работать после завершения первоначального финансирования. И здесь появляется еще один важный показатель. Если проект требует значительных затрат на поддержку, постоянного ручного вмешательства и сложной интеграции, его экономический эффект необходимо считать с учетом всей стоимости владения, а не только стоимости разработки. Именно этот подход позволит отделить действительно работающие решения от технологических демонстраций, - говорит эксперт.
От цифровых инициатив - к устойчивым изменениям
По словам Алии Жаукеевой, на AI & Digital Bridge 2026 Президент обозначил сразу две задачи: ускорять внедрение искусственного интеллекта для повышения производительности и одновременно учитывать риски, не создавая избыточных барьеров для развития технологий и привлечения инвестиций.
По мнению эксперта, эти задачи напрямую связаны между собой. Чем шире ИИ используется в производстве, государственном управлении, медицине, финансах и других сферах, тем выше требования к качеству данных, безопасности и ответственности. При этом чрезмерно сложное регулирование может увеличить стоимость внедрения и замедлить реализацию проектов. На следующем этапе для Казахстана будет важнее не количество новых цифровых инициатив, а качество их реализации.
Главный показатель, по её мнению, можно сформулировать просто: решение должно менять работу организации и давать измеримый результат. Именно по этому критерию, считает эксперт, станет понятно, насколько успешно Казахстан сможет перейти от отдельных цифровых проектов к устойчивому использованию искусственного интеллекта в экономике и государственном секторе.
