1 godzina temu
Sztuczna inteligencja w administracji publicznej zaczyna być oceniana nie przez pryzmat liczby pilotaży, ale czasu zaoszczędzonego urzędnikom, szybkości reakcji na kryzysy i jakości decyzji podejmowanych na podstawie danych. Technologia dojrzewa, ale wraz z nią rośnie znaczenie pytania, kto kontroluje jej działanie i odpowiada za wynik.
Raport SAS „Jak godna zaufania AI zmienia administrację publiczną” pokazuje skalę tego problemu. W przywołanym badaniu 46 proc. organizacji wskazało na rozbieżność między poziomem zaufania do AI a rzeczywistą wiarygodnością stosowanych systemów. Tylko 5 proc. liderów deklarowało natomiast zaufanie do funkcjonujących w ich organizacjach struktur zarządzania sztuczną inteligencją.
W administracji taka luka ma szczególne znaczenie. Algorytm może pomagać wykrywać nadużycia, analizować dokumenty lub przewidywać skutki zmian podatkowych, ale jego błędna ocena może jednocześnie wpływać bezpośrednio na sytuację obywatela. Dlatego szybkość czy poziom automatyzacji są tylko częścią rachunku. System musi także pozwalać ustalić, na jakiej podstawie powstał wynik, kto go zatwierdził i jak można go zweryfikować.
Potencjalna poprawa efektywności jest przy tym znaczna. North Carolina Department of Insurance otrzymuje około 5 tys. zgłoszeń dotyczących nadużyć rocznie. Po wdrożeniu narzędzi analitycznych skuteczność procesu wzrosła z 60 do 98,7 proc., a przygotowanie raportów, które wcześniej zajmowało choćby trzy dni, skróciło się do siedmiu minut.
Jeszcze bardziej wymowny jest przykład Dżakarty. Po połączeniu danych z czujników i miejskich systemów z analityką oraz uczeniem maszynowym czas dostępu do informacji potrzebnych przy reagowaniu na zagrożenia powodziowe skrócił się z około godziny do 1–5 minut.
AI może więc przynosić administracji korzyści znacznie bardziej przyziemne niż futurystyczna wizja „inteligentnego państwa”: szybszą obsługę spraw, wcześniejsze wykrywanie problemów i lepsze wykorzystanie danych, które urzędy już posiadają.
Największym wyzwaniem nie jest dziś jednak znalezienie kolejnego zastosowania dla AI. Jest nim przejście od demonstracji technologii do systemów, które można skalować, kontrolować i rozliczać z efektów. W sektorze publicznym właśnie ta różnica zdecyduje, czy sztuczna inteligencja pozostanie zbiorem pilotaży, czy stanie się rzeczywistym narzędziem modernizacji państwa.
