მთელი ევროპის მასშტაბით, მთავრობები სწრაფად მოქმედებენ ხელოვნური ინტელექტის (ხი) პოტენციალის გამოსაყენებლად. ცხადდება ეროვნული სტრატეგიები, ფინანსდება ინოვაციების ჰაბები და იწყება საპილოტე პროგრამები. ჯანდაცვიდან დაწყებული დაბეგვრით დამთავრებული, მე ვხედავ, თუ როგორ იქცევა ხელოვნური ინტელექტი მძლავრ ბერკეტად საჯარო სერვისების გასაუმჯობესებლად და ევროპის გლობალური კონკურენტუნარიანობის გასაძლიერებლად. გადაუდებელი აუცილებლობა პოლიტიკური და პრაქტიკულია: ევროპის დაბერებული მოსახლეობა და ეკონომიკური ზეწოლა ბიუჯეტებს ავიწროებს. მოქალაქეები უფრო სწრაფ და მარტივ სერვისებს მოელიან. ამ კონტექსტში, დეპარტამენტები ეძებენ ხელოვნური ინტელექტის მიზანმიმართულ გამოყენებას, რომელიც შეამცირებს ხელით შესრულებულ სამუშაოს და გააუმჯობესებს მომსახურების ხარისხს რისკის ან ხარჯების გაზრდის გარეშე. თუმცა, პროგრესი არათანაბარია. მრავალი ორგანიზაცია ჯერ კიდევ საცდელ ეტაპზეა. Capgemini-ის კვლევა აჩვენებს, რომ თითქმის 90% გეგმავს აგენტური ხელოვნური ინტელექტის შესწავლას, საპილოტე პროგრამების დანერგვას ან იმპლემენტაციას მომდევნო ორ-სამ წელიწადში, მაშინ როცა ევროკავშირის ინსტიტუტები და წევრი სახელმწიფოები მილიარდობით თანხას ხარჯავენ ხელოვნური ინტელექტის გარშემო ორიენტირებულ ციფრულ ტრანსფორმაციაზე. საჯარო სექტორის ორგანიზაციების მხოლოდ 21%-მა გადალახა ექსპერიმენტების ეტაპი და გადავიდა გენერაციული ხელოვნური ინტელექტის საპილოტე ან რეალურ დანერგვაზე. ახლა აქცენტი ამბიციიდან მზაობაზე უნდა გადავიდეს. პრაქტიკული შემაფერხებელი ფაქტორი ენთუზიაზმი არ არის: ეს არის ის, რამდენად ზუსტია მონაცემები, გაზიარებულია თუ არა საჭიროების შემთხვევაში და უსაფრთხოა თუ არა მათი გამოყენება. აქ ევროპას აქვს უნიკალური შესაძლებლობა, რომ ლიდერი გახდეს. ხელოვნური ინტელექტის სიმწიფის რეალური შეფასება: მრავალ ორგანიზაციას ჯერ კიდევ აკლია ძირითადი რამ, რაც ხელოვნურ ინტელექტს სასარგებლოს ხდის: განახლებული მონაცემები, მკაფიო საკუთრება და ინფორმაციის გუნდებს შორის გაზიარების მარტივი გზები. გლობალურად, ოთხიდან ერთზე ნაკლები ორგანიზაცია აცხადებს მაღალ სიმწიფეს ამ სფეროებში. საჯარო მოხელეებისთვის ეს ხშირად ნიშნავს მცირე გუნდებს, რომლებიც ოპერაციულ საქმიანობას ტრანსფორმაციის დღის წესრიგს უთავსებენ, სწავლობენ ახალ ინსტრუმენტებს სამუშაოს შესრულებისას და მართავენ რისკებს მკაფიო გაიდლაინების გარეშე. ამ ხარვეზს მნიშვნელობა აქვს. ხელოვნური ინტელექტის ინიციატივები, რომლებიც დაფუძნებულია მყიფე მონაცემთა ბაზებზე, შეიძლება შეხვდეს ისეთ რისკებს, როგორიცაა არაეფექტურობა, მიკერძოება და უსაფრთხოების მოწყვლადობა, რამაც შეიძლება შეარყიოს ნდობა ავტომატიზებული გადაწყვეტილებების მიმართ, როგორც შიდა, ისე მოქალაქეებთან მიმართებაში. ამდენად, საჯარო სექტორის მონაცემთა გაძლიერება არა მხოლოდ ხელოვნური ინტელექტის გააქტიურების გასაღებია, არამედ აუცილებელია სამთავრობო გადაწყვეტილებების მიღების სიზუსტის, ეფექტურობისა და საიმედოობის გასაუმჯობესებლად. საფუძვლების გამართვა ასევე ხელს უწყობს „ერთჯერადი“ მომსახურების მოდელების მიწოდებას, რათა მოქალაქეებს აღარ დასჭირდეთ ერთი და იგივე ინფორმაციის განმეორებით მიწოდება სხვადასხვა ორგანოებისთვის, ურთიერთთავსებადი ევროპის აქტის ამბიციების შესაბამისად. მზაობის ხარვეზი: ევროპას არ აკლია ამბიცია. პროგრესი მიმდინარეობს, მაგრამ რჩება საერთო გამოწვევები: მონაცემთა სილოსები უწყებებს შორის, სხვადასხვა ხარისხის სტანდარტები, გაურკვეველი მმართველობა მონაცემთა გაზიარებისთვის და მოძველებული სისტემები, რომლებიც ზღუდავენ ურთიერთთავსებადობას. მონაცემებზე დაფუძნებული გადაწყვეტილების მიღებისადმი კულტურული უხალისობა ამატებს სირთულეს, მაგრამ ეს დაუძლეველი არ არის. კარგი ამბავი ის არის, რომ ეს საკითხები შეიძლება გადაწყდეს მონაცემთა საფუძვლებზე სტრატეგიული ფოკუსირებით და პრაქტიკული ნაბიჯებით, რომლებიც ასახავს მთავრობის მუშაობას: მცირე, უსაფრთხო ცვლილებები; მკაფიო პასუხისმგებელი პირები; და ხილული სარგებელი მომხმარებლებისა და პერსონალისთვის. როდესაც მონაცემები ხელმისაწვდომია, სანდო და კარგად იმართება, საჯარო მოხელეებს შეუძლიათ ინფორმაციის გაზიარება თავდაჯერებულად, ინოვაციების ხელშეწყობით, შესაბამისობისა და უსაფრთხოების შენარჩუნებით. როგორც DIGITALEUROPE-ის საბჭოს წევრი, მე ვხედავ ამ მზარდ იმპულსს ქვეყნებსა და სექტორებში, რომ მონაცემები სტრატეგიულ პრიორიტეტად იქცეს. ევროპას შეუძლია ლიდერი იყოს ხელოვნური ინტელექტის პასუხისმგებლობით მასშტაბირებაში და მოქალაქეებისთვის უფრო ჭკვიანი, ეფექტური საჯარო სერვისების მიწოდებაში. ოთხი სვეტი: საჯარო სექტორის ხელოვნური ინტელექტის საფუძვლები. მთავრობებს არ შეუძლიათ ხელოვნური ინტელექტის მზაობის შეძენა. მათ ეს უნდა ააგონ მდგრადი ინვესტიციებით ოთხ ურთიერთდაკავშირებულ სვეტში. პირველი, მონაცემთა გაზიარება. საჯარო სექტორის რთული გამოწვევების გადაჭრა ხელოვნური ინტელექტის მეშვეობით დამოკიდებულია ინფორმაციის უსაფრთხოდ მიმოქცევაზე ორგანიზაციულ საზღვრებს შორის. პრაქტიკაში, ეს ნიშნავს დეპარტამენტებისა და უწყებებისთვის უკვე არსებული მონაცემების ხელახალი გამოყენების გამარტივებას. მიუხედავად იმისა, რომ საჯარო სექტორის ორგანიზაციების უმეტესობას მიმდინარე ინიციატივები აქვს, მხოლოდ 35%-ს აქვს დანერგილი ან სრულად აქვს განლაგებული მონაცემთა გაზიარების მეთოდები. პროგრამები, როგორიცაა ევროპის საერთო ევროპული მონაცემთა სივრცეები, აჩვენებს, თუ რა არის შესაძლებელი: უსაფრთხო, სანდო გარემო თანამშრომლობისთვის, რომელიც სარგებელს მოუტანს როგორც ორგანიზაციებს, ასევე მოქალაქეებს. მეორე, მონაცემთა კონტროლი და სუვერენიტეტი. შესაბამისობასთან და კონტროლთან დაკავშირებული შეშფოთება საჯარო სექტორის ლიდერების ყოველდღიური რეალობაა და ისინი ანელებენ ხელოვნური ინტელექტის დანერგვას. საჯარო სექტორის ორგანიზაციების ნახევარზე მეტი შეშფოთებულია ხელოვნური ინტელექტის სუვერენიტეტით და ეს შეშფოთებები აქტიურად აფერხებს გენერაციული ხელოვნური ინტელექტის ფართო დანერგვას. მონაცემთა ლოკალიზაციის კანონებთან შესაბამისობა და მგრძნობიარე ინფორმაციის კონტროლი უფრო რთული ხდება, როდესაც ხელოვნური ინტელექტის სერვისები უცხო იურისდიქციებშია განთავსებული. ევროკომისიის 2024 წლის ანგარიშმა აჩვენა, რომ ევროპის ციფრული ტექნოლოგიებისა და ინფრასტრუქტურის 80% იმპორტირებულია. გასაკვირი არ არის, რომ სუვერენიტეტის შეშფოთება ხელს უწყობს ციფრული ავტონომიის გაძლიერების მცდელობებს, ეროვნული ღრუბლოვანი სტრატეგიებიდან დაწყებული ისეთ წინადადებებამდე, როგორიცაა EuroStack ინიციატივა, რომელიც ითვალისწინებს 300 მილიარდი ევროს ინვესტიციას ათწლეულის განმავლობაში. მესამე, მონაცემებზე დაფუძნებული კულტურა. ეს არის ხელოვნური ინტელექტის მზაობის კრიტიკული სვეტი. ნამდვილი მონაცემები