Великобритания имеет на бумаге одну из самых амбициозных стратегий искусственного интеллекта в мире. План действий по возможностям ИИ. Национальное руководство по искусственному интеллекту. Цифровой центр правительства. Национальная библиотека данных, поддерживаемая более чем 100 миллионами фунтов стерлингов. Дорожная карта вычислений, направленная...
Великобритания имеет на бумаге одну из самых амбициозных стратегий искусственного интеллекта в мире. План действий по возможностям ИИ. Национальное руководство по искусственному интеллекту. Цифровой центр правительства. Национальная библиотека данных, поддерживаемая более чем 100 миллионами фунтов стерлингов. «Дорожная карта вычислений», направленная на увеличение государственных вычислительных мощностей в двадцать раз к 2030 году.
И все же в Индексе внедрения ИИ в государственном секторе 2026 года Великобритания заняла шестое место из десяти стран с результатом 47 из 100.
Этот разрыв между стратегическими амбициями и тем, что на самом деле реализуется, является сейчас самой интересной историей в государственных технологиях, и это не история о возможностях модели. Это история о данных. Если вы создаете программное обеспечение, которое затрагивает общественные услуги, вы на самом деле работаете именно в этой сфере, независимо от того, упоминается ли это в описании или нет.
Я руковожу AI44, лондонской фирмой по обучению и доставке ИИ, и большая часть разногласий, которые я наблюдаю в проектах ИИ в государственном секторе, не имеет ничего общего с тем, какую модель выбирает команда. Вопрос в том, являются ли данные, лежащие в основе модели, надежными, отслеживаемыми и безопасными для прикосновения. Вот как это выглядит на практике и что это значит для вашей сборки.
Стратегия реальная. Сантехника не закончена.
Стоит быть справедливым к тому, что есть на самом деле.