До 2030 року Україна прагне увійти до трійки світови лідерів за рівнем впровадження ШІ в державному секторі. У 2026 році Мінцифри почало готувати профільний закон. Цьому передував запуск регуляторного тестового середовища (sandbox), де компанії тестують свої продукти під наглядом експертів. За рік туди надійшло 90 заявок, а 15 рішень уже пройшли аудит за участю 23 експертів. Однак реалізація цієї амбіції залежить не лише від правил і державни програм. Потрібні спеціалісти, здатні створювати такі рішення. За даними дослідження AI House, в Україні близько 6 100 AI/ML-фа івців – на 17% більше, ніж два роки тому. Водночас лише 13% з ни працюють з ШІ поза IT, а в публічному секторі – 2%. Цей розрив показує, що проблема не стільки в кількості фа івців, скільки в тому, як перетворити ї ню експертизу на практичні рішення. Для цього потрібна екосистема, яка з'єднає ШІ-спільноту із завданнями бізнесу й держави, дасть доступ до дани і досліджень, допоможе доводити розробки до впровадження. Завдання визначає те нологію Одна з головни помилок у роботі з ШІ – починати з те нології. Перш ніж залучати інженерів, варто з'ясувати, то користуватиметься рішенням, якого результату від нього очікують, які дані доступні і як вимірюватимуть успі . Завдання повинне мати власника, зацікавленого в подальшому використанні результату. Це мислення стартапу: спершу проблема й перевірка гіпотези з усіма зацікавленими сторонами, потім ресурси, команда і продукт. Якщо одна з ци ланок випадає, впровадження те нології забере ресурси, але не дасть результату. Наприклад, канадську систему ChartWatch створили для конкретної потреби лікарні: завчасно виявляти пацієнтів з високим ризиком різкого погіршення стану. Щогодини система аналізує понад 100 показників і попереджає медиків. Її розробляли з лікарями, пацієнтами та керівництвом лікарні. Після її впровадження в торонтській лікарні St. Michael's неочікувана смертність знизилася на 26%. Від окреми проєктів до повторюваної моделі Окреми успішни проєктів замало. Екосистемі потрібен ме анізм, за яким кожне нове завдання про одить однаковий зрозумілий шля : від оцінки проблеми й дани до формування команди, розробки, тестування і впровадження рішення. У Сінгапурі такий ме анізм вибудувала програма 100 Experiments від AI Singapore. Бізнес при одить з конкретною проблемою і даними, завдання оцінюють, а потім для нього формують окрему команду, яка розробляє й тестує ШІ-рішення. За цією моделлю реалізували понад 300 проєктів. Наприклад, стра ова компанія Sompo разом з AI Singapore створила систему автоматичної перевірки заяв на виплату. Після її запуску ефективність виявлення ша райства зросла на 90%. На шестимісячну розробку мінімального життєздатного продукту (MVP) програма надає співфінансування до 150 тис. сінгапурськи доларів (близько 117 тис. дол. США), а решту витрат покриває сама компанія-учасниця. Власна модель для України Україні важливо не копіювати досвід Сінгапуру, а побудувати власний під ід. Один із прикладів – челендж Handwritten to Data. У 2026 році AI House провів його спільно з Міністерством економіки, довкілля та сільського господарства і Українським католицьким університетом за підтримки Мінцифри. Держава сформулювала прикладне завдання: розпізнавати українські рукописні документи. Учасники створювали моделі на основі відкритого датасету Rukopys. До проєкту долучилися 870 людей, 198 команд подали 6 800 версій моделей. Так завдання об'єднало запит держави, експертизу університету, дані й те нологічну спільноту, а учасники змогли перевірити свої під оди на реальному кейсі. Читайте також Вустами ШІ говорить істина? Як російські пропагандисти впливають на ChatGPT Переможне рішення вже впроваджують у судову практику і планують запровадити в державні цифрові та ар івні процеси. Інші результативні моделі використовують для розмітки описів фондів державного ар іву. Погоджена співпраця з Державною судовою адміністрацією щодо розпізнавання судови справ та заяв. Наступний крок – зробити такий під ід системним. Державна інституція має формулювати конкретне завдання, відкривати потрібні дані та призначати відповідального за впровадження готового рішення. Відповідальність – у власника процесу Говорити про Handwritten to Data як про завершений успішний кейс поки зарано. Ключове питання – чи стануть створені рішення частиною регулярної роботи державни інституцій. Для цього мало розробити і впровадити те нологію. Потрібен власник процесу, який відповідатиме за те, як рішення використовуватимуть після впровадження і як оцінюватимуть його результат. Саме так побудована робота системи HANS в естонському парламенті. Вона автоматизує підготовку стенограм: записує виступи депутатів, перетворює ї на текст і визначає, кому належить кожна репліка. Те нологію розпізнавання мовлення розробили в Талліннському те нічному університеті (TalTech), а компанія Finestmedia впровадила її в роботу парламенту (Riigikogu). Перед публікацією стенограми редактори парламенту виправляють помилки. Тобто те нологічні партнери відповідають за систему, парламент – за кінцевий результат. ШІ-команда не пройде шля сама Власник завдання не може забезпечити весь процес самостійно. Ще на старті слід визначити, де рішення тестуватимуть, то вбудує його в наявну інфраструктуру, профінансує наступний етап і підтримуватиме після запуску. ШІ-команда теж не має для цього всі ресурсів, тому на рівні екосистеми важливо розподілити ролі. Університети дають дослідницьку експертизу й методологію, бізнес – галузеві знання, фінансування та можливість запровадження, держава – завдання, дані та масштаб. Інженери створюють рішення, а професійні спільноти та платформи допомагають сторонам зна одити одна одну. Від такої взаємодії виграють усі. ШІ-фа івці отримують доступ до реальни завдань і дани , університети – матеріал для прикладни досліджень, бізнес і держава – те нологічну експертизу. Один з бар'єрів – доступ до дани . У державному секторі вони часто розпорошені, зберігаються в різни формата або недоступні розробникам. Держава має не лише ставити завдання, а й відкривати законний доступ до інформації і створювати умови, щоб рішення можна було протестувати й запустити. Що визначатиме зрілість екосистеми Сильна ШІ-екосистема починається не з кількості фа івців і проєктів. Її зрілість визначає те, скільки завдань до одять до впровадження, скільки рішень стають частиною процесів і скільки нови продуктів та компаній виникає навколо ни . Досягти цього можна лише тоді, коли робота з ШІ-завданнями стане звичною. Кожне завдання потребує чіткого формулювання, дани і відповідального за впровадження, а держава, бізнес, університети й те нологічна спільнота мають чітко розуміти, то за що відповідає. Якщо такий під ід запрацює, Україна створить ШІ-екосистему, яка принесе результат для держави, бізнесу та ринку загалом.