Введение. Цифровизация государственного сектора является одним из важнейших глобальных трендов. Цель исследования заключается в проведении комплексного анализа перспектив внедрения ИИ-решений в госсекторе в контексте GovTech, в выявлении сопутствующих им системных рисков и разработке решений для их минимизации. Материалы и методы. Использована комплексная методология, включающая документальный анализ научной литературы (2022–2025 гг.), контент-анализ и сравнительный анализ возможностей и сопутствующих им рисков внедрения ИИ в рамках GovTech. Анализируются практические кейсы внедрения ИИ в госсекторе России. Результаты. Систематизированы ключевые направления применения ИИ в государственном секторе: социальная поддержка граждан, здравоохранение, обеспечение правопорядка и контроля соблюдения законодательства, городская и транспортная инфраструктура. Синергетический эффект от применения ИИ в госсекторе заключается в комплексном использовании технологий машинного обучения, обработке естественного языка и компьютерного зрения. Это позволяет повышать скорость и точность обработки данных, реализовывать упреждающее реагирование на вызовы, усиливать обоснованность решений и улучшать доступность сервисов. Обоснована необходимость создания системы управления рисками при внедрении ИИ-решений в госсекторе: ее социальные, правовые, технические, этические аспекты. Выявлена взаимосвязь жизненного цикла ИИ-системы в госсекторе с группами рисков. На стадии проектирования ключевыми являются правовые и этические риски (оценка допустимости применения технологии для конкретной задачи, соответствие правовым нормам и этическим принципам); на стадии разработки ИИ-систем доминируют технические риски (корректность архитектуры, качество и репрезентативность наборов данных); при внедрении и эксплуатации – социальные риски (потеря рабочих мест в госсекторе, низкая квалификация госслужащих) и технические риски (неадекватная работа модели в реальных условиях, кибератаки); на этапе мониторинга критическими становятся правовые (несоответствие модели изменяющемуся законодательству) и этические риски (выявление непредвиденных негативных последствий в процессе длительной эксплуатации). Преодоление выявленных рисков авторы связывают с внедрением принципов «доверенного ИИ», предполагающего обязательный аудит алгоритмов до и в процессе их эксплуатации ИИ в государственном секторе; создание при ключевых ведомствах этических комитетов, уполномоченных проводить экспертизу проектов на предмет алгоритмической предвзятости; разработку и утверждение единых стандартов качества данных, используемых в госсекторе. Обсуждение. Полученные результаты способствуют реализации этически корректной концепции «доверенного ИИ», а также интеграции управления рисками в ядро процессов разработки и внедрения ИИ в рамках GovTech.
Introduction. These days, the public sector digitalization stands as one of the most crucial global trends. Artificial intelligence (AI) emerges as a key technology within GovTech approach, and its application can significantly enhance the efficiency and quality of state and municipal services. Simultaneously, the rapid introduction of new technologies into such a sensitive sector is associated with risks that, under conditions of insufficiently developed risk management systems, can even undermine national security. This research aims at conducting a comprehensive analysis of the prospects for implementing AI solutions in the public sector within the GovTech context, and it is intended to study the key capabilities of this technology and the systemic risks accompanying them, as well as to develop a solution for their minimization. Materials and methods. To achieve the set goal, a comprehensive methodology was applied, encompassing documentary analysis of scientific literature (published between 2022–2025), content analysis, and comparative analysis (of opportunities and the associated risks in AI implementation within GovTech). The final stage of the methodological process was the results processing into a holistic conceptual model. The choice of a qualitative methodology, rather than a quantitative one, was determined by the necessity of creating a holistic picture of the phenomenon. The article logically stems from the research previously published by the authors. Results and conclusions. The results of the conducted research indicate the necessity of recognizing the fundamental importance of a risk management system when implementing AI solutions in the public sector and the unconditional priority of “Trusted AI” principles at all stages of the system lifecycle. During the research, the authors described the directions of AI application within GovTech across various spheres of public administration and presented a classification of risks. This allowed for the identification of a dialectical relationship between them and the determination of key problematic areas in risk management practices. The novelty of the research lies in conducting a comprehensive analysis of the synergies and contradictions of the public sector. Discussion. The results present value in defining the importance of overcoming a narrowly focused approach and the actual implementation of the ethically sound “Trusted AI” concept, as well as integrating risk management into the core processes of AI development and implementation within GovTech approach.