Единая архитектура данных и ИИ: условие управляемости современной экономики (Д. Адильбеков, Исполнительный директор Института Парламентаризма, д.э.н., профессор)

03.12.2025

Единая архитектура данных и ИИ: условие управляемости современной экономики

Д. Адильбеков,

 Исполнительный директор

Института Парламентаризма

д.э.н. профессор

В предыдущих статьях мы увидели важную закономерность.

Все крупные цифровые преобразования в Казахстане — от создания ЦОН до Единого социального регистра — стало возможным только тогда, когда государство выстроило единые правила и единые стандарты, обязательные для всей страны.

ЦОН решал задачу равного доступа к услугам независимо от места проживания. Для этого нужны были единые регламенты, единые требования, единые стандарты качества — и их определил центр.

Единый социальный регистр(ЕСР) решал задачу равного доступа к социальной поддержке. Для этого потребовалась единая база данных, единая логика учёта, единые критерии, которые также были созданы централизованно.

То есть государство последовательно пришло к выводу:

если услуга должна быть одинаковой для всех граждан,

то правила её оказания должны быть едиными на уровне всей страны.

Теперь мы подходим к той же самой закономерности, но уже на уровне экономического управления и применения ИИ.

Если ИИ должен выполнять вторую функцию — управлять экономикой, то ему нужна единая модель страны, а не 20 разных логик данных по каждому региону.

И здесь повторяется тот же урок, что и на примере ЦОН и ЕСР: чтобы ИИ «видел» страну, чтобы он мог анализировать миграцию, экономику, цены, инфраструктуру и риски, данные регионов должны быть совместимы между собой и собираться по единым стандартам,

а правила должны задаваться на уровне страны — в сотрудничестве министерств, регионов и центра.

Это условие того, чтобы система ИИ работала корректно, одинаково, справедливо и эффективно по всей территории Казахстана, так же, как когда-то заработали ЦОН и Единый социальный регистр.

Это естественным образом приводит к следующему вопросу: Кто должен задавать правила работы данных и ИИ в государстве?

И почему это не может быть сделано «по ведомствам»?

 Что происходит сегодня — и почему это нормально.

Сегодня каждый государственный орган работает со своими данными:

· МОН — образование,

· МЗ — медицина,

· МВД — население и безопасность,

· Минтруд — соцконтур,

· Минэкономики — прогнозы,

· Минфин — бюджет,

· а регионы — локальные данные.

Это нормальная стадия цифрового развития. Так начинали все страны. Но по мере развития появляются два противоречия:

1. данные хранятся по-разному,

2. данные описывают человека и процессы по-разному.

Это и есть отсутствие архитектуры.

 Что такое архитектура данных (простое объяснение)

Архитектура данных — это:

· единые правила,

· единый язык описания,

· единые стандарты интеграции,

· единые требования к качеству,

· единые модели объектов (человек, бизнес, организация, адрес, проект).

Именно архитектура позволяет системам:

· понимать друг друга,

· работать вместе,

· давать ИИ структуру и логику.

Без архитектуры данные напоминают 20 разных домкратов, которыми пытаются поднять одну машину.

 Почему архитектура данных и ИИ должна быть единой

Потому что ИИ не работает с ведомственными структурами.

Он работает с моделями реальности, а для модели нужно:

· единое понимание, кто такой человек,

· как определяется домохозяйство,

· что такое предприятие,

· что такое «регион»,

· как описывается инфраструктура,

· какие события фиксируются в данных.

Если каждая система описывает это по-своему,

ИИ всегда будет «слепым» и «глухим».

 Цифровизация ведомств была естественным этапом.

Но архитектура данных и ИИ — это уже не ведомственная,

а государственная задача.

Казахстан стоит на развилке: два пути

Путь 1 — оставить как есть

Это приведёт к третьему циклу архитектурных ошибок (после ЦОН и АСП). ИИ не сможет работать, цифровые двойники регионов не появятся, регионы будут «вариться» в ведомственных данных.

Путь 2 — создать единый уполномоченный орган

Это позволит:

· собрать данные в единую модель,

· построить цифровые двойники регионов,

· внедрить ИИ в экономику и правотворчество,

· построить цифровое государство нового уровня.

 Что показывает международный опыт: успешные страны выбирают один центр архитектуры

Мировая практика удивительным образом единообразна.

Страны, которые смогли построить работающие цифровые архитектуры и применить ИИ в государственном управлении, пошли одним путём:

1) Сингапур — GovTech

· единый госоператор технологий,

· отвечает за данные, архитектуру, интеграцию, AI-решения,

· задаёт стандарты для всех ведомств,

· выстраивает цифровые двойники города и экономики.

2) Эстония — RIA (Information System Authority)

· отвечает за X-Road — национальную шину данных,

· единая архитектура для всех ведомств,

· отвечает за интеграцию, безопасность, стандарты и цифровые модели.

3) Южная Корея — NIA (Национальное агентство информационного общества)

· создаёт государственную архитектуру данных,

· отвечает за AI Governance, цифровые платформы,

· работает совместно с центральным министерством, но является «оператором архитектуры».

4) Великобритания — CDDO (Central Digital and Data Office)

· единый орган в Центре Правительства,

· определяет стандарты данных, архитектуру, использование ИИ,

· контролирует цифровые программы всех ведомств.

5) Канада — Digital Community / TBS Secretariat

· единая архитектура данных,

· стандарты AI в государстве,

· координация цифровых решений на уровне правительства.

6) ОАЭ — Digital Dubai + UAE Digital Government

· одна архитектура, один язык данных,

· цифровые двойники, ИИ, интеграция ведомств.

Вывод один:

Везде, где данные и ИИ работают, ими управляет один уполномоченный орган. Не ведомства. Не горизонтальные группы. А один государственный центр.

Почему Казахстану нужен единый орган по архитектуре данных и ИИ

Казахстан уже имеет десятки ценных цифровых решений:

· ЦОН,

· eGov,

· ведомственные ИС,

· интеграционные шины,

· социальный регистр,

· региональные цифровые проекты.

Но без единого органа:

· стандарты не унифицируются,

· форматы данных не стыкуются,

· ведомственные системы живут на разных «языках»,

· цифровые решения дублируются,

· регионы управляют «фрагментами реальности»,

· ИИ не может построить общую модель страны.

Это не чья-то вина. Это естественный предел ведомственной цифровизации.

Теперь стране нужна «точка сборки» — орган, который определяет правила архитектуры данных и ИИ для всей государственной системы.

Каким должен быть этот орган (на основе международного опыта)

Характеристики единого уполномоченного органа:

1. Надведомственный статус — не подчинён отрасли, а работает на всю систему.

2. Полномочия по архитектуре данных — стандарты, модели, форматы, интеграция.

3. Полномочия по архитектуре ИИ — политика, риск-менеджмент, тестирование, внедрение.

4. Операционный центр компетенций — специалисты, эксперты, архитекторы.

5. Технический центр (как GovTech или RIA) — проектирование, разработка, интеграция.

6. Право согласования ИС — ни одно ведомство не строит систему, не соблюдая архитектуру.

7. Роль системного интегратора государства — единый язык данных для всей страны.

Что не относится к полномочиям архитектурного центра

Чтобы избежать недопонимания:

§ архитектура — это не разработка программного обеспечения

§ не управление ведомствами

§ не вмешательство в отраслевые функции

§ не замена МинИИЦР

§ не администрирование баз данных

Архитектура — это:

· правила

· стандарты

· язык данных

· надзор за совместимостью

· развитие модели данных государства

Это как строительные нормы: они не строят дома, но определяют,

чтобы дом не развалился.

Почему ИИ без архитектуры работать не сможет

Потому что ИИ — это не программа. ИИ — это:

· интерпретация данных,

· связь данных,

· модели данных.

Если нет архитектуры данных, ИИ превращается в «точечные решения»:

· чатботы,

· мелкие автоматизации,

· распознавание документов.

А стратегического эффекта нет.

Что это даст Казахстану?

1) Единый контур данных для цифровых двойников регионов

Без него невозможно управлять территорией.

2) Применение ИИ на уровне всей страны

Не только в отдельных проектах.

3) Экономию миллиардов тенге

Отказ от дублирования и хаотичного развития ИС.

4) Политическую управляемость цифровизации

Не ведомственная гонка технологий, а единая модель.

5) Повышение качества закона и управления

ИИ сможет моделировать последствия норм, анализировать данные регионов и поддерживать принятие решений только тогда, когда он работает внутри единой архитектуры данных страны.

И именно здесь возникает закономерный вопрос:

А может ли ИИ вообще работать внутри одной страны — полностью, эффективно и безопасно?

Ответ — да, может,

но только если государство обеспечивает несколько обязательных условий.

Эти условия одинаковы для всех стран мира — от Сингапура до ОАЭ, от Эстонии до Индии. ИИ не существует «сам по себе»: он работает только тогда, когда создана инфраструктура, данные структурированы, а архитектура прозрачна и управляемая.

Именно поэтому можно сказать:возможность работы ИИ внутри страны — не вопрос технологий, а вопрос готовности государства.

Теперь рассмотрим, какие именно условия необходимы.

ИИ может работать внутри одной страны

если у государства есть:

· собственная цифровая инфраструктура,

· серверные мощности,

· национальные данные,

· специалисты,

· правовое регулирование,

то ИИ может работать только внутри страны, без выхода наружу.

Примеры:

· Китай — полностью национальная экосистема ИИ.

· ОАЭ — создают собственный «суверенный ИИ».

· ЕС — развивают концепцию «европейского суверенного ИИ».

Это — мировой тренд.

Что значит «создать ИИ для страны»?

У многих есть образ: «создать ИИ — это написать одну большую программу». На самом деле ИИ страны — это архитектура, а не один код.

Чтобы у государства был «свой ИИ», как известно, нужно минимум 5 компонентов.

Пять элементов национального ИИ

Итак: «нейросеть» — это только 20% национального ИИ.

Остальные 80% — архитектура, люди, данные, стандарты и управление.

Три уровня «суверенности» ИИ для страны

Государства проходят три ступени.

Выбрать уровень — значит выбрать стратегию.

Уровень 1: ИИ как облачный сервис (самый простой)

Страна:

· использует OpenAI, Gemini, Claude, Llama;

· делает свои приложения для медицины, агро, госуслуг;

· чувствительные данные хранит отдельно.

Плюсы: быстро, дешево.

Минусы: слабая суверенность, зависимость от чужих серверов.

 Хорошо для старта, но плохо как стратегическая модель.

Уровень 2: Национальная архитектура + адаптация моделей

(Оптимальная стратегия для Казахстана)

Страна делает: свою архитектуру и платформу

— дата-центры

— хранилища данных

— стандарты и API

— единый каталог данных

адаптирует готовые open-source модели

Например:

· LLaMA

· Mistral

· Qwen

· другие модели, доступные для fine-tuning

И дообучает их на:

· казахском и русском языках,

· законах РК,

· госданных,

· отраслевой статистике.

 создаёт свои национальные сервисы

Как:

· MedAI KZ

· AgroAI KZ

· LawAI KZ

· BudgetAI KZ

· EducationAI KZ

Плюсы: Сильная суверенность + реалистичная стоимость + быстрый эффект.

Это оптимальный путь для Казахстана на ближайшие 3-5 лет.

Казахстан сегодня использует ИИ как потребитель облачных сервисов (Уровень1), но постепенно формирует предпосылки перехода ко второму уровню собственной архитектуре, национальным данным и адаптации моделей.

Уровень 3: Полностью своя матмодель (дорого и долго)

Страна:

· создаёт архитектуру нейросети с нуля,

· обучает модель сотни миллиардов параметров,

· строит суперкомпьютеры,

· содержит команды исследователей мирового уровня.

Так делают:

· США

· Китай

· ОАЭ

· Саудовская Аравия

· Франция

· Индия

Казахстан может идти в эту сторону, но не с первого шага.

Опыт Казахстана показывает, что ведомственная цифровизация, которую естественным образом ведут IT-специалисты, достигает своего предела.

IT-подразделения прекрасно решают технические задачи, но архитектура государства — это не техническая, а управленческая дисциплина. Она требует понимания региональной экономики, бюджетного процесса, институтов, нормотворчества и социальной политики.

Поэтому следующий этап цифровой трансформации — это переход от «цифровизации ведомств» к архитектуре государства, которую должны определять управленцы, экономисты и архитекторы данных совместно с IT-сообществом.

Во всех успешных странах цифровизация не находится в руках айтишников.

Сингапур — GovTech работает под руководством экономистов и управленцев.

Эстония — архитекторами системы были госуправленцы, а не программисты.

Южная Корея — цифровые решения строит NIA, где доминируют специалисты по госуправлению.

Великобритания — CDDO подчинено Кабмину (а не IT-ведомству), и руководят им управленцы.

Поэтому, когда Минцифры или МинИИЦР руководят цифровизацией как IT-проектом,

получается следующее:

· строятся ИС, но не меняются процессы;

· появляются сервисы, но нет архитектуры;

· министерства автоматизируются, но не интегрируются;

· регионы остаются «вне» общей логики;

· данные растут, но не работают.

Главная ошибка Казахстана (и ещё 50 стран)

· Страна поручила цифровизацию программистам, а они автоматизируют то, что видят — ведомственную логику.

В итоге строится ведомственная цифровизация, а не государственная архитектура.

И именно поэтому Казахстану нужен не «Минцифры 2.0»

а архитектурный центр (международный опыт), где:

· 40% — госуправленцы,

· 40% — экономисты и региональные аналитики,

· 20% — IT-архитекторы и инженеры.

А не наоборот.

ИИ — это не IT-система.

Архитектура данных — это не IT-каталог.

Цифровые двойники регионов — это не трёхмерная модель.

Это всё — государственное управление, просто выраженное в цифровой форме.

 Что страна должна делать сама, даже если модель чужая

Даже если ядро чужое — система ИИ всё равно должна быть своя.

 1. Своя архитектура ИИ

Государство определяет:

· какие модули существуют,

· как подключаются регионы,

· что хранится внутри страны,

· уровни доступа,

· правила безопасности.

 2. Свои данные

Ни одна иностранная модель не знает:

· казахских юридических терминов,

· нормотворческой практики,

· статистики РК,

· региональной специфики.

Это обязанность государства — структурировать свои данные.

 3. Свои правила и регулирование

Страна устанавливает:

· что ИИ может,

· что ИИ запрещено (например, судебные решения),

· как обеспечивается конфиденциальность,

· ответственность.

 4. Своё прикладное ПО

То есть национальные модули:

· MedAI KZ

· AgroAI KZ

· TransportAI KZ

· SocialAI KZ

· BudgetAI KZ

Вот где и рождается реальный «ИИ Казахстана».

Самое простое объяснение

Чтобы у страны был «свой ИИ», не нужно с нуля придумывать математическую модель.

Но нужно обязательно иметь:

· свою архитектуру,

· свои данные,

· свои стандарты,

· свои отраслевые модули,

· свою платформу и свои правила.

А вот создание собственной большой модели (KZ-LLM) — это уже следующий этап, когда система созреет.

Итог: Национальный ИИ = Архитектура + Данные + Инфраструктура + Правила + Модули. Модель — важна, но не единственная и не первая часть системы.

Почему архитектура ИИ должна быть СВОЯ

1) Потому что каждая страна — уникальна

· законы,

· язык,

· институты,

· культура,

· структура власти,

· национальные риски.

Взять чужой архитектурный план «как есть» — невозможно.

2) Потому что это вопрос власти и ответственности

Архитектура определяет:

· какие данные можно собирать;

· кто имеет доступ;

· что ИИ может обрабатывать;

· что категорически запрещено;

· может ли частная компания управлять критичной системой;

· можно ли хранить данные за границей.

Это не ИТ-вопрос — это вопрос государственного суверенитета.

3) Потому что безопасность нельзя отдавать «на аутсорс»

Чужая архитектура = чужие приоритеты.

Кто-то в другой стране решает:

· что критично, а что нет;

· какие угрозы учитывать;

· какие компромиссы допустимы.

 Казахстан должен защищать свои данные, своих граждан, свою инфраструктуру.

Модель ИИ можно позаимствовать. Архитектура ИИ должна быть только своей.

Сегодня в мире существует множество технологий искусственного интеллекта, но ни одна страна не применяет их полностью.

Государства выбирают только те решения, которые соответствуют их безопасности, экономике, инфраструктуре и уровню зрелости цифровой системы.

Ниже — объективный обзор мировых технологий ИИ:

✔ что используется массово

✔ что — выборочно

✔ что — почти нигде не применяется

 Каталог мировых технологий ИИ (12 ключевых направлений)

Сегодня в мире существует 12 крупных классов технологий искусственного интеллекта:

1. Большие языковые модели (LLM)

2. Компьютерное зрение (распознавание изображений, видео)

3. Речевые технологии (speech-to-text, text-to-speech)

4. Медицинский ИИ

5. Агро-ИИ (спутники, датчики, прогноз урожайности)

6. Транспортный ИИ (трафик, светофоры, логистика)

7. Промышленный ИИ (предиктивный ремонт, качество)

8. Кибербезопасность на базе ИИ

9. ИИ в госуслугах (документы, обращения граждан)

10. ИИ в образовании (персонализация)

11. ИИ в экологии и климате

12. ИИ для стратегического анализа (экономика, риски, миграция)

Но каждая страна выбирает свой набор технологий.

Какие ИИ-технологии страны используют массово

1. Облачные языковые модели (ChatGPT, Claude, Gemini, Llama)

Используют: США, ЕС, Азия, 90% стран

Но — только для несекретных задач или в закрытых облаках.

Почему? Это самый быстрый путь получить выгоду от ИИ без создания своей инфраструктуры.

 2. Компьютерное зрение (транспорт, безопасность)

Используют почти все развитые страны:

· Китай

· Сингапур

· ОАЭ

· Южная Корея

· ЕС

· США

Потому что эффект мгновенный:

трафик, аварии, преступность, дороги.

 3. Медицинский ИИ

Используется повсеместно — это медицинская революция:

· диагностика по КТ/МРТ

· второе медицинское мнение

· маршрутизация пациентов

 4. ИИ в обработке документов и госуслугах

Лидеры:

· Эстония

· ОАЭ

· Сингапур

· Индия

· Казахстан (частично)

ИИ помогает автоматизировать классификацию, обработку запросов, анализ документов.

 Технологии, которые страны внедряют выборочно

 Национальные большие языковые модели (Sovereign AI)

Есть только у стран, обладающих мощной инфраструктурой:

· Китай

· ОАЭ

· Саудовская Аравия

· Индия

· США

· Франция (Mistral)

· Южная Корея

· ЕС (в разработке: Gaia-X, EU LLM)

Почему?

Это очень дорого: нужны свои дата-центры, свои данные и свои математики.

 ИИ в правосудии (судебные прогнозы)

Применяется очень осторожно:

· Эстония (пилоты)

· США (риск-аналитика с большими ограничениями)

· Китай (выборочные проекты)

Большинство стран боятся нарушений прав человека.

 ИИ в национальной безопасности

Используют только технологически развитые государства:

· США

· Китай

· Израиль

· Южная Корея

Остальные вводят частично или не вводят вовсе.

 Технологии, которые почти никто НЕ применяет

 Полная автоматизация государственных решений

Запрещено почти везде.

ИИ не может принимать юридически значимые решения без человека.

 Автономное управление государством

Не существует ни в одной стране мира.

ИИ может помогать, но не принимать решения.

 Тотальные централизованные ИИ-системы над населением

Даже в Китае — это миф.

Системы фрагментированы и касаются отдельных городов или областей.

 Как страны выбирают, что внедрять

Государства выбирают технологии ИИ по четырём критериям:

 Критерий №1. Национальная безопасность

Страна использует только те технологии, которые:

· работают на своих серверах

· подчиняются своим законам

· защищены от внешних рисков

 Критерий №2. Суверенность

Сферы обороны, госуправления, финансов и персональных данных

должны быть под полным контролем государства.

 Критерий №3. Экономическая эффективность

Каждая технология должна окупаться:

· медицина — окупается быстро

· агро — выгода очевидна

· образование — долгосрочный эффект

· правосудие — дорогой и рискованный путь

 Критерий №4. Цифровая зрелость страны

Страна использует только те технологии, которые соответствуют её ресурсам:

· нет дата-центров → нет суверенной LLM

· нет данных → нет ИИ-модулей

· нет кадров → нет собственных моделей

 Примеры выбора стран