Что корпоративные CIO могут перенять у госсектора в расходах на ИИ
На фоне давления на техруководителей, которым нужно запускать успешные программы ИИ и при этом обеспечивать ROI, для корпоративных CIO есть полезные уроки в бережливой, экономной инновационной работе, которая ведется в государственном секторе.
Dru Rai, директор по информационным технологиям штата Нью-Йорк, поменял мышление, когда в 2023 году ушел из корпоративного мира в госсектор. До этого он работал в Quaker Houghton Company, Ball Corporation, DuPont Coatings, GE Advanced Material и EY.
Как и в частном секторе, его команда по инновациям стремится использовать ИИ, чтобы экономить время и ресурсы, но вместо улучшения финансового результата компании фокус смещен на жителей штата, а это подчеркивает необходимость убедиться, что используемые инструменты и данные безопасны.
«Наша политика — следить за тем, чтобы мы служили людям, — сказал Rai. — Мы действительно считаем [ИИ] инструментом повышения производительности: мы можем выжать больше из долларов налогоплательщиков, чтобы делать больше работы быстрее и лучше, но мы не можем жертвовать здоровьем, безопасностью и приватностью людей».
Dru Rai, CIO of the State of Ne
Permission granted by New York State
Бюджеты предприятий на ИИ стабильно росли в последние несколько лет, несмотря на экономические трудности, однако в 2026 году руководители C-level столкнулись с более жестким контролем затрат и отдачи от проектов ИИ.
В начале этого года многие компании поощряли сотрудников использовать как можно больше ИИ, чтобы стимулировать инновации и эксперименты и показать советам директоров, что технология дает ценность. Но по мере того как поставщики ИИ переходят на модели ценообразования, завязанные на использование или результат, и компании на практике ощущают реальную стоимость модели с оплатой «за токен», такие стимулы во многих организациях ослабли.
По словам Rai, предприятия могли бы начать смотреть на свои IT-расходы так же, как это всегда были вынуждены делать госслужащие. Его команда работает с меньшими деньгами и должна делать больше.
«Когда у тебя меньше денег, ты находишь более креативные способы их использовать», — сказал он.
Одна из практик, которую Rai перенес из частного сектора в работу для штата, — это культура и процесс «быстро пробовать и быстро ошибаться в строго контролируемой среде». Он применяет этот подход к пилотам ИИ и говорит, что его команде нужно как можно раньше распознавать случаи, когда пилот может столкнуться с проблемами, мешающими масштабированию, чтобы можно было вовремя сократить потери, а не продолжать в него вкладываться.
«Это сделало нас более устойчивыми и помогло убедиться, что наши деньги идут именно туда, куда нужно, потому что я не могу позволить себе совершать огромные ошибки», — сказал Rai.
Выбор времени для инноваций
Хотя это может идти вразрез с инстинктами многих CIO, Rai сказал, что полезно перестать думать, будто команды должны достигать результатов как можно быстрее. Решения с прицелом на экономию бюджета могут означать выбор более дешевой модели ИИ, которая работает чуть медленнее, но в итоге поможет сотруднику прийти к тому же выводу или результату.
Быть первым в чем-то — не приоритет его команды, сказал Rai. Вместо этого фокус — на поиске устойчивого решения. «Я не против быть вторым», — сказал он.
По словам Rai, роль CIO меняется и в государственном, и в частном секторе. Теперь от CIO ждут, что они будут предугадывать проблемы и находить для них решения, направляя команды через технологическую трансформацию. Освоение ИИ оказалось для него похоже на освоение других инструментов, с которыми он сталкивался за свою 30-летнюю карьеру; он назвал это «событием в эволюции» технологий.
Rai сказал, что в будущем ИТ-лидерам придется учитывать сохраняющуюся зависимость от оборудования вроде GPU, а в перспективе — и от квантовых вычислений, постоянно обновляя свои технологические стеки.
Техлидерам, вероятно, понадобится стойкость, чтобы переживать меняющиеся ожидания по бюджетам и ролям, но мышление госслужащего и хорошие технологические партнеры могут помочь это реализовать, сказал Rai.
«У нас никогда не будет достаточно [бюджета], — сказал Rai об ИИ-расходах. — Так что нужно просто разбираться, менять приоритеты и находить способ».
Материал — перевод статьи с английского.
Оригинал: What enterprise CIOs can learn from the public sector on AI spending