Руководитель Проектного центра по интеграции НТИ с программой "Цифровая экономика" Вера Адаева: "Любые технологии бессмысленны, если они не облегчают жизнь людям"

– Чем отличаются "цифровые чиновники" от обычных? Что входит в их функционал?

– Как такового определения "цифровой чиновник" не существует. Скорее, мы говорим о людях, обладающих навыками и умениями применять для решения своих ежедневных задач новые технологии. Ведь мы пользуемся приложениями в смартфонах для того, чтобы вызвать такси, сделать покупки. Примерно то же должно происходить и в масштабах государства. У него должны быть такие же инструменты для взаимодействия с гражданами, и во многом это сейчас реализуется с помощью портала госуслуг и смежных с ним региональных порталов.

Однако если говорить о системе принятия решений, то в ряде отраслей такая система выстраивается на объективных данных, которые собирают на каждом этапе производства или предоставления услуги. К сожалению, в области госуслуг такая система функционирует не в полном объеме, потому что госслужащие по-прежнему опираются на результаты, которые им дает статистика, причем со значительной задержкой в формировании статистической отчетности.

В то же время, для принятия решений необходима оперативная, качественная и, главное, достоверная информация. Поэтому основная задача – поставить технологии на службу государству для качественного взаимодействия государства и граждан. Любые технологии бессмысленны, если они не облегчают жизнь людям.

– Федеральные и региональные чиновники – занятые люди. Расскажите, как происходит сам процесс их обучения и что входит в программу?

– Обучение уже давно стало элементом профессиональной деятельности госслужащего. В биографии каждого из них есть определенные карьерные изменения, которые давали возможность поменять сферу, направление деятельности, а это всегда требует новых знаний.

В нашем случае так же: сотрудники органов власти по-разному участвуют в различных образовательных мероприятиях. Сейчас очень много разных программ реализуется государством для развития компетенций, особенно у сотрудников региональных органов власти.

У нас, кроме формата очного обучения, есть онлайн курсы. Причем программа выстраивается индивидуально для каждого ученика. Но прежде нам нужно понять, что знает и умеет обучающийся до начала курсов. Поэтому он заочно проходит тестирование, которое позволяет узнать, каким мышлением обладает человек, какие компетенции, способности к обучению у него есть. Важно, чтобы команда региона состояла из людей с разными компетенциями, и люди дополняли друг друга. В то же время, обладали высоким уровнем навыков. Задача тестирования – не отобрать лучших, отсеяв других по определенному минимуму баллов, а определить, какие знания необходимы человеку, чтобы на основании этих данных выстроить индивидуальную траекторию.

На образовательный интенсив "Остров 10-21", который прошел в июле этого года на острове Русский, заявилось порядка 50 команд от регионов, мы отобрали 35.

– На уровне исполнительной власти, в особенности региональной, какие проблемы помогают решить госслужащие, которые прошли обучение и умеют управлять большими данными (Big Data), профессионально решать задачи Chief Digital Office (CDO)?

– Они решают традиционные задачи, нельзя сказать, что они супертехнологичные. Например, возьмем сферу здравоохранения. Все мы сталкиваемся с очередями в поликлинике. На основе данных команда управленцев на "Острове" выстроила модель, каким образом распределить нагрузку по муниципалитету, по врачам так, чтобы пациентам было комфортно и не приходилось ждать в очереди.

В Москве похожая модель - электронная запись в поликлинику, но это наш с вами интерфейс взаимодействия с поликлиникой. А мы говорим о качестве принятия решения уже внутри системы.

Еще один кейс из системы здравоохранения был связан с загрузкой медицинского оборудования. Команда изучила уровень загрузки маммографа на примере медицинских учреждений в разных муниципалитетах одного из регионов. Разница оказалась колоссальная – в тысячи раз! То есть там есть, конечно, ограничения, связанные с медицинским персоналом, потому что иногда мы идем в конкретную поликлинику, зная, что там работает хороший врач. Но когда такая большая разница, речь уже идет об эффективности использования аппаратуры.

Большой набор кейсов был отработан в области образования. В основном эти кейсы касались цифрового профиля и выстраивания системы кадрового прогноза на уровне региона. Показателен пример одного из субъектов, который использовал информацию о количестве выпускников и их миграции в другие регионы на основании открытых данных из социальных сетей. В соцсетях довольно точные данные, потому что люди в большинстве случаев указывают актуальное место работы, актуальный город проживания.

– И это поможет регионам удержать молодежь?

– Всех оставить жить в регионе невозможно. Поэтому управленцы шли в логике вовлечения людей в развитие, в деятельность региона. Они даже привели пример, когда программист уехал в другую страну и, работая там, создал команду на территории этого субъекта. По факту, появился новый бизнес на территории региона.

Несмотря на большое количество данных, которые есть у государства, они не всегда качественные. И работу по их очистке, по отделению "мусорных" сведений от представляющих ценность, необходимо еще налаживать. Ведь после того, как вы данные получили, важно выстроить правильный набор гипотез. Один из преподавателей на "Острове" приводил пример неправильно выстроенной гипотезы, что нападение акул на морском побережье якобы увеличивается в тех случаях, когда на пляже продают мороженое. Мороженое продают в солнечные дни, и людей на пляже больше в солнечные дни, здесь понятная закономерность: больше людей – больше вероятность нападения акул.

– Могут ли эти новые технологии быть использованы чиновниками не во благо, а во вред? Их применение как-то регулируется в правовом поле?

– Риск злонамеренного применения новых технологий есть всегда, мы это понимаем. Очень важно определиться с базовыми принципами работы с данными, которые нужно принимать, прежде всего, на федеральном уровне. Во-первых, это набор стандартов работы с данными. Во-вторых, нужно определиться с корректными механизмами раскрытия данных. В целом же для решения большинства задач персональные данные вообще не требуются.

– Вы отметили, что чиновники в командах должны обладать разными компетенциями, чтобы сформировались команды. По итогам обучения, которое сейчас запускается, могут быть сформированы новые команды управленцев?

– В рамках обучения команды могут формироваться самым причудливым образом. Это можно утверждать, посмотрев на уже реализующиеся проекты, участники которых находятся в разных концах страны. Мы стараемся построить наши образовательные мероприятия таким образом, чтобы у нас участвовали не только управленческие, административные команды, но и были представители технологического бизнеса.

На "Острове" был случай, когда от региона приехал один-единственный человек. Он проявил инициативу, нашел соратников для реализации своего проекта, дата-аналитика, технолога, и они вместе сделали очень хороший проект, который сейчас поддержало АСИ в реализации.

– Как Вы оцениваете уровень цифровой трансформации в регионах на сегодняшний день и что может способствовать его повышению?

– В цифровой трансформации мы для себя выбрали тему, связанную с управлением, основанным на данных. Поэтому и начали образовательную программу, и мы предлагаем всем субъектам принять в ней участие, конечно, с основным акцентом на регионы Дальневосточного федерального округа. Первый модуль у нас завершился 23 ноября. У нас два образовательных трека. Первый трек – это общее управление, основанное на данных. Второй – управление, основанное на данных в образовании. С одной стороны, у нас очень много данных, начиная от школьных дневников и заканчивая часами учителей. С другой стороны, а что мы можем сказать о траектории каждого отдельного человека, и чем мы, самое главное, можем помочь, когда видим картину развития школьника? Как отвечать на такие вопросы – все это мы предметно обсуждаем с представителями субъектов России.