ИИ в бизнесе: повестка для Бизнес-омбудсмена Узбекистана

1.

ИИ в бизнесе: повестка для
Бизнес-омбудсмена
Узбекистана
60 минут • 25–30 слайдов
Сентябрь 2025
Спикер: Валерий Бушуев / Business
Robots.AI

2.

Цели встречи
• Понять, где ИИ приносит выгоду МСП:
выручка ↑, издержки ↓, риски ↓
• Определить роль омбудсмена:
«ускоритель» и защитник прав в цифровой
среде
• Согласовать 3 пилота на 90 дней и метрики
успеха

3.

Узбекский контекст: цифровая
повестка
• «Digital Uzbekistan 2030»: масштабная
программа цифровизации госуслуг и
экономики
• Постановление ПР РУз №PQ-4996
(17.02.2021): ускоренное внедрение
технологий ИИ
• Экспериментальные правовые режимы и
«регуляторные песочницы» (2024+)
• Закон о персональных данных №ZRU-547:
требования, в т.ч. локализация данных

4.

Глобальные тренды ИИ
• Генеративный ИИ стал массовым
корпоративным инструментом
• Компании перерабатывают процессы и
вводят роли по управлению ИИ-рисками
• Топ-функции применения: обслуживание
клиентов, продажи, операции,
ИБ/комплаенс

5.

Что важно перенять из практик
лидеров
• Старт с конкретной проблемы и четкой
метрики (SLA, NPS, TCO, срок обработки)
• Быстрые пилоты (8–12 недель), затем
масштабирование
• Данные как продукт: качество, доступ,
журналирование, ответственность
владельца
• Говернанс: реестр моделей, оценка рисков,
обучение сотрудников

6.

Возможности для МСП в
Узбекистане
• Розница и e-commerce: персонализация,
прогноз спроса, антифрод
• Туризм/услуги: голосовые боты
(узбекский/русский), бронирование,
отзывы
• Производство/АГРО: предиктивное
обслуживание, контроль качества,
оптимизация логистики
• Финансы МСП: скоринг контрагентов,
автоматизация первички и налогового учета

7.

Барьеры внедрения
• Фрагментированные данные, низкая
готовность ИТ-ландшафта у части МСП
• Компетенции: дефицит
продуктовиков/аналитиков/инженеров ИИ
• Юридические риски: персональные
данные, трансграничность,
лицензирование
• Языковые особенности и мультиязычность
(узбекский/русский/каракалпакский)

8.

Роль омбудсмена в эпоху ИИ
• Снижение административной нагрузки
через цифровизацию и ИИ
• Мониторинг законности проверок с
использованием риск-моделей
• Быстрый разбор жалоб МСП с
приоритизацией и аналитикой причин
• Выработка гайдлайнов и модельных
договоров для ИИ-сервисов

9.

Регулятор как «enabler»
инноваций
• Пилоты в «песочнице»: временные
режимы, безопасный доступ к данным, KPI
• Шаблоны DPIA/DSA: оценка воздействия на
права субъектов данных
• Открытые API и каталоги датасетов для
МСП
• Прозрачные требования к провайдерам ИИ
(логирование, аудит, SLA)

10.

USE-CASE 1: «Единое окно МСП»
— ИИ-помощник обращений
• Анализ и маршрутизация обращений 24/7
(чат/голос)
• Автосаммари кейса, поиск прецедентов,
подсказки инспектору
• Метрика: время до первого ответа, срок
закрытия, удовлетворенность

11.

USE-CASE 2:
Риск-ориентированные проверки
• Скоринг предприятий по объективным
сигналам риска
• Оптимизация планов проверок,
уменьшение количества визитов
• Метрика: доля оправданных проверок,
снижение нагрузки на МСП

12.

USE-CASE 3: Контракт-сканер для
МСП
• Автопоиск рисковых условий в
договорах/тендерах
• Подсветка штрафов, SLA, индексаций;
советы по переговорам
• Метрика: время анализа ↓, число спорных
пунктов ↓

13.

USE-CASE 4: Голосовой бот
горячей линии (UZ/RU/KK/EN)
• Q&A по частым вопросам, запись
обращений, обратный звонок
• Интеграция с CRM/телефонией, аналитика
тем обращений
• Метрика: доля самообслуживания, среднее
время ожидания

14.

USE-CASE 5: Налоговый copilот
для МСП
• Пояснения изменений, напоминания,
шаблоны и чек-листы
• Проверки корректности типовых
документов
• Метрика: число ошибок/штрафов, время
подготовки отчетности

15.

USE-CASE 6: Экспортный copilот
для ИТ-компаний
• Поиск лидов, подготовка писем, перевод,
расчёт цен
• Каталог грантов/льгот IT Park, проверка
требований
• Метрика: число лидов, конверсия в сделки,
выручка экспорта

16.

USE-CASE 7: PD-комплаентный
документооборот
• Шаблоны договоров, DPIA, реестр
датасетов и моделей
• Автоматические проверки локализации и
согласий
• Метрика: время согласования, число
инцидентов

17.

10-шаговая модель пилота (8–12
недель)
• 1) Проблема и метрика • 2) Данные и
доступ • 3) Базовая линия
• 4) Риски и DPIA • 5) Архитектура • 6) Сборка
MVP
• 7) Обучение • 8) Shadow-режим • 9)
A/B-замер
• 10) Решение о масштабировании

18.

Метрики успеха (примеры)
• Горячая линия: AHT, FCR, NPS,
%самообслуживания
• Проверки: число визитов, доля
оправданных, срок закрытия дел
• Контракты: время анализа, выявленные
риски, споры/штрафы

19.

Управление рисками ИИ
• Точность, безопасность, приватность,
предвзятость, воспроизводимость
• Реестр моделей и журналирование:
кто/когда/какую версию использовал
• Политики: запрет чувствительных данных
без оснований, ручной контроль в
критичных решениях

20.

Архитектура данных и
размещение
• Локализация персональных данных
граждан РУз (ZRU-547)
• Гибридно: on-prem + сертифицированные
облака в Узбекистане
• Изоляция сред, вендор-нейтральность,
сквозное шифрование

21.

Правовые рамки (кратко)
• PQ-4996 (17.02.2021): ускоренное
внедрение ИИ
• «Digital Uzbekistan 2030»: системная
цифровизация госуслуг
• Экспериментальные режимы/песочницы
(2024+): тестирование инноваций
• Закон о персональных данных №ZRU-547: в
т.ч. локализация данных

22.

Экономика пилотов и ROI
• Структура затрат: лицензии/модели,
интеграции, данные, обучение
• Быстрые эффекты: время ответа, снижение
проверок/штрафов, качество сервиса
• ROI-калькулятор: эффект − затраты, срок
окупаемости 3–9 мес.

23.

Кадры и обучение
• Программа для 100
омбудсмен-инспекторов:
prompt-инструменты, безопасность,
кейс-класс
• Сертификация базового уровня +
наставничество
• Партнерства: IT Park, университеты,
Институт ИИ, бизнес-ассоциации

24.

Карта стейкхолдеров (пример)
• Госорганы: Минцифра, Минюст, ЦБ,
Налоговый комитет, антимонопольный
орган
• Инфраструктура: IT Park, дата-центры,
облачные провайдеры
• Бизнес: ассоциации МСП, отраслевые
союзы, ведущие компании-партнеры

25.

90-дневная дорожная карта (3
пилота)
• Нед.1: утверждение пилотов, KPI, состав
команд
• Нед.2–3: доступ к данным,
закупки/договоры, DPIA
• Нед.4–8: сборка MVP, обучение, запуск в
shadow
• Нед.9–12: A/B-замер, отчет, решение о
масштабировании

26.

Комплаенс by design
• Шаблоны: DPIA, регистры
датасетов/моделей, согласия, политика
хранения
• Контроллинг: аудит логов, контроль версий,
матрица доступа
• Прозрачность: публичный отчет по
пилотам, канал обратной связи МСП

27.

Коммуникации и доверие
• Пресс-релизы, лендинг «ИИ для МСП», FAQ,
обучающие сессии
• Истории успеха пилотов, «чем ИИ помогает
конкретно»
• Единый стиль, простые формулировки,
двуязычность (UZ/RU)

28.

Ресурсы и партнеры
• Внутри: команда проектов, юристы,
дата-офицер, ИБ
• Снаружи: интеграторы, вендоры,
университеты, доноры/гранты
• Смета: бюджет на 3 пилота и горизонт 12
месяцев

29.

Решения и следующий шаг
• Утвердить 3 пилота: обращения МСП,
риск-проверки, контракт-сканер
• Назначить ответственных и календарный
план на 90 дней
• Запустить «песочницу» и реестр
моделей/датасетов

30.

Q&A
• Готов ответить на вопросы и обсудить
детали пилотов