Если читать эту статистику напрямую, создаётся ощущение уверенного и достаточно равномерного движения регионов в сторону ИИ. Однако при внимательном рассмотрении становится видно: за общими процентами скрывается очень разный уровень зрелости и совершенно разные условия внедрения.

Согласно опубликованным данным, чаще всего ИИ используется в здравоохранении, госуправлении и сфере безопасности. Это ожидаемо: именно здесь накапливается максимальный объём данных и есть понятный запрос на ускорение процессов.

Так, в сфере безопасности одним из наиболее часто цитируемых примеров стал Красноярский край. Здесь системы видеоаналитики позволили сократить поиск пропавших и разыскиваемых людей с недель и месяцев до минут. По данным, приведённым в публикации, только за год с помощью ИИ были задержаны подозреваемые по десяткам преступлений и найдены пропавшие люди.

Схожие результаты демонстрирует Пермский край, где, по данным региональных властей, каждое третье правонарушение раскрывается с использованием ИИ-инструментов. В Рязанской области технологии применяются для поиска разыскиваемых лиц и анализа видеопотоков — там зафиксированы десятки раскрытых преступлений.

Эти кейсы выглядят убедительно, но важно понимать: они реализованы в регионах, где уже была выстроена базовая инфраструктура и выделены отдельные команды под эксплуатацию таких систем.

На бумаге может показаться, что достаточно внедрить типовое решение — и результат появится автоматически. Но даже в материалах с позитивной статистикой это не подтверждается напрямую.

Например, в Омской области ИИ-системы видеоаналитики используются не только для уголовных дел, но и для пресечения административных правонарушений. Это возможно потому, что решения встроены в повседневную работу, а не используются эпизодически.

В других регионах аналогичные системы формально установлены, но:

• работают с неполным видеопотоком,

• не имеют круглосуточного сопровождения,

• используются вручную и нерегулярно.

В результате технология есть, а устойчивого эффекта — нет. Это принципиальный момент, который редко отражается в сводной статистике.

В здравоохранении самым наглядным примером остаётся Сахалинская область, где ИИ применяется для анализа маммограмм и КТ органов грудной клетки. Счёт исследований идёт на десятки тысяч, что особенно важно для удалённого региона с ограниченным числом профильных специалистов.

Но даже этот кейс не отменяет ключевого ограничения: ИИ здесь работает как помощник, а не как самостоятельный инструмент. Если врач перегружен, не обучен работе с системой или не доверяет её рекомендациям, эффект снижается. В ряде регионов именно это и происходит — технологии внедрены, но используются фрагментарно.

В органах власти ИИ чаще всего применяется для работы с документами и обращениями граждан. Один из показательных примеров — Ханты-Мансийский автономный округ, где интеллектуальные системы позволили сократить поиск информации и сроки подготовки ответов в разы.

Однако и здесь есть важная оговорка: эффект стал возможен потому, что до внедрения ИИ были оцифрованы архивы, описаны регламенты и определены ответственные. В регионах, где этого нет, ИИ не решает проблему, а лишь ускоряет существующий хаос.

Опубликованные в конце 2025 года данные важны как индикатор: ИИ в регионах уже используется, и это не единичные пилоты. Но они почти не показывают, какой ценой достигается результат и насколько он устойчив.

На практике большинство регионов сталкиваются с одними и теми же ограничениями:

• нехваткой специалистов по внедрению и сопровождению ИИ,

• отсутствием пересборки процессов под новые технологии,

• разрывом между отчётностью и реальной эксплуатацией решений.

Именно поэтому один и тот же ИИ-продукт в Красноярском крае и, условно, в менее подготовленном субъекте даёт принципиально разный результат.

В этой точке особую роль начинают играть структуры, работающие не с отчётами, а с реальными региональными системами. Ассоциация инновационных решений и искусственного интеллекта «Регионы XXI век» в своей практике регулярно сталкивается с тем, что ключевой запрос регионов — не выбор технологии, а её адаптация под конкретные управленческие, медицинские или отраслевые условия.

Без учёта этой специфики даже верифицированные и «успешные» решения рискуют остаться формальными.

Цифры конца 2025 года фиксируют движение вперёд — это факт. Но следующий этап развития регионального ИИ лежит не в масштабировании типовых решений, а в работе с кадрами, процессами и ответственностью за результат.

Именно здесь проходит граница между реальным эффектом и красивой статистикой.