AI-празрыстасць супраць карупцыі: урокі для Беларусі

27 снежня 2025 года ў навінах прагучаў сюжэт, які выглядае як дрэнны сцэнар: НАБУ і САП паведамілі пра выкрыццё арганізаванай групы, дзе фігуруюць дзеючыя народныя дэпутаты, а «паслуга» — галасаванне за неправамерную выгаду. Калі такая гісторыя здараецца ў любой краіне, яна заўсёды пра адно і тое ж: у ручных працэсах занадта шмат шэрых зон, а там, дзе шэрае — там з’яўляецца цана.

І вось мая пазіцыя (яна не ўсім спадабаецца): праблема не толькі ў людзях. Праблема ў тым, што цэлыя сістэмы кіравання і кантролю ўсё яшчэ пабудаваны так, быццам на двары 2005-ы, а не канец 2025-га. У вытворчасці гэта ўжо даўно зразумелі: калі хочаш стабільную якасць, бяспеку і прагназавальнасць — ты аўтаматызуеш, інструментуеш, лічыш, робіш трасіроўку.

Гэты тэкст — частка серыі «Як штучны інтэлект трансфармуе вытворчасць і прамысловасць у Беларусі», але сёння мы зробім крок убок: паглядзім, як гучная антыкарупцыйная гісторыя падштурхоўвае да вельмі практычнай высновы для Беларусі. AI і аўтаматызацыя — гэта не толькі пра станкі і робатаў. Гэта пра давер, празрыстасць і кіравальнасць.

Што паказвае гісторыя НАБУ і САП — без эмоцый

Ключавы сігнал гэтай навіны: следства сцвярджае, што ўзнагарода атрымлівалася сістэмна «за галасаванне». Гэта значыць, гаворка пра прадказальны працэс, а не пра адзіночны выпадак.

З пункту гледжання кіравання рызыкамі, падобныя схемы ўзнікаюць там, дзе:

• няма жорсткай трасіроўкі рашэнняў (хто ініцыяваў, хто прасоўваў, хто «збіраў галасы»);
• няма ранняга выяўлення анамалій (напрыклад, падазроныя супадзенні галасаванняў, нечаканыя «павароты» пазіцыі, нетыповыя таймінгі);
• кантроль залежыць ад ручных праверак і «дабрасумленнасці», а не ад сістэмы.

У прамысловасці мы ведаем, чым заканчваецца ручны кантроль: прапушчаныя дэфекты, спрэчкі «хто вінаваты», перапрацоўкі, страта грошай. У дзяржаўных працэсах вынік падобны — толькі стаўкі вышэй.

Дзе AI сапраўды дапамагае супраць карупцыі (і дзе не дапаможа)

AI не «робіць людзей сумленнымі». Ён робіць сістэму такой, дзе махляваць складаней, даражэй і рызыкоўней. Гэта важная розніца.

1) Маніторынг анамалій: карупцыя як «адхіленне ад нормы»

У вытворчасці мадэлі шукаюць адхіленні: тэмпература не тая, вібрацыя не тая, геаметрыя не тая. У кіраванні гэта працуе гэтак жа.

AI-сістэма можа адзначаць:

• нетыповую кансалідацыю галасоў групы асоб вакол вузкай тэмы;
• «спайкі» актыўнасці перад ключавымі галасаваннямі;
• анамальную частату падтрымкі рашэнняў, якія супадаюць з інтарэсамі асобных контрагентаў;
• сеткавыя патэрны: хто з кім «ходзіць блокам», хто ўплывае на каго.

Такі падыход не замяняе следства, але дае раннюю сігналізацыю — як датчык на лініі.

2) Поўная трасіроўка рашэнняў: ад ініцыятывы да выніку

Трасіроўка (traceability) — базавая прамысловая дысцыпліна: партыя матэрыялу, пастаўшчык, параметр станка, інспекцыя, адказны — усё павінна быць звязана.

У дзяржаўных працэсах аналог — гэта:

• рэгістрацыя ўсіх версій праектаў рашэнняў;
• аўдыт-лагі: хто мяняў тэкст, калі і чаму;
• фіксацыя сустрэч/узгадненняў у адзіным контуры (хаця б на ўзроўні метаданых);
• публічны «паспорт» рашэння: мэты, кошт, KPI, рызыкі.

AI тут — дапаможнік: аўтаматычна раскладвае дакументы па тэмам, шукае супярэчнасці, падсвечвае «зніклыя» кавалкі ланцужка.

3) Інтэлектуальная праверка канфліктаў інтарэсаў

На практыцы канфлікты інтарэсаў часта не «ў лоб». Гэта:

• звязаныя асобы,
• бенефіцыяры,
• ланцужкі ўласнасці,
• паўторныя кантракты праз пасярэднікаў.

AI добра працуе з графамі сувязяў: знаходзіць ускосныя сувязі, паўторы, падазроныя маршруты грошай. Але ёсць умова: патрэбныя якасныя дадзеныя і прававыя рамкі доступу.

Сцісла: AI не замяняе закон і інстытуты, але робіць так, каб «шэрыя зоны» сталі бачнымі.

Чаму Беларусі варта думаць пра гэта праз прызму прамысловасці

Беларуская прамысловасць ужо жыве ў рэальнасці, дзе:

• маржа пад ціскам,
• канкурэнцыя жорсткая,
• патрабаванні да якасці растуць,
• лагістыка і імпарт/экспарт перабудоўваюцца.

Таму AI ў вытворчасці — не «мода», а адказ на эканоміку. І сама логіка ўкаранення можа стаць прыкладам для дзяржаўнага сектара.

Вытворчы шаблон, які працуе і ў кіраванні

1. Вымераць працэс (дзе губляецца час, грошы, адказнасць).
2. Стандартызаваць (аднолькавыя формы, адзіныя даведнікі, правілы).
3. Аўтаматызаваць руціну (збор, праверкі, маршрутызацыя).
4. Дадаць AI толькі там, дзе ён дае эфект: анамаліі, прагнозы, пошук сувязяў.
5. Уключыць аўдыт (лагі, доступы, ролевыя мадэлі).

Гэта не «пра палітыку». Гэта пра інжынерную гігіену. І ў Беларусі яна асабліва актуальная там, дзе дзяржава — вялікі заказчык, уласнік, рэгулятар.

Практычныя сцэнары: што можна зрабіць ужо ў 2026 годзе

Адказ просты: пачынаць трэба з вузкіх, вымерных кейсаў, як у заводскім цэху — з аднаго ўчастка.

1) AI-кантроль закупак і падрадчыкаў

Калі мэта — празрыстасць, то закупкі — першы кандыдат.

AI можа:

• выяўляць падазроныя шаблоны (адзіны ўдзельнік, пастаянныя «выйгрышы», драбленне лотаў);
• параўноўваць цэны з гістарычнымі і рынкавай «нармальнасцю»;
• падсвечваць тэхнічныя заданні, якія «пахнуць» падгонкай.

Для беларускай прамысловасці гэта таксама плюс: менш рызыкі для ланцужкоў паставак, больш прадказальныя тэрміны і кошты.

2) Лічбавыя аўдыт-лагі як стандарт (не опцыя)

Без лагоў любая сістэма — дэкарацыя. У 2026 годзе лагі павінны быць:

• нязменныя (tamper-evident),
• з ролевым доступам,
• з аўтаматычнымі алертамі па інцыдэнтах.

Паралель з вытворчасцю: калі вы не лагіруеце параметры лініі, вы не здолееце даказаць, чаму з’явіўся дэфект.

3) «Сістэмы другога погляду» для рашэнняў высокай цаны

Не ўсе рашэнні трэба «аддаваць AI». Але ёсць катэгорыя, дзе патрэбен другі погляд:

• буйныя інвестпраекты,
• інфраструктурныя кантракты,
• рэгуляторныя змены, якія ўплываюць на рынкі.

AI тут працуе як аўтаматычны рэцэнзент: шукае нестыкоўкі, канфлікты KPI, дзіўныя фармулёўкі, адсутнасць разлікаў.

Пытанні, якія задаюць часцей за ўсё (і кароткія адказы)

Ці можа AI «замяніць» антыкарупцыйныя органы?

Не. AI дае сігналы і доказы-следы, а рашэнні, працэсуальныя дзеянні і адказнасць — за людзьмі і інстытутамі.

Ці не стане AI інструментам кантролю замест інструмента празрыстасці?

Стане, калі не закласці рамкі: доступы, аўдыт, мінімізацыя даных, незалежны нагляд. Тэхналогія нейтральная; архітэктура — не.

З чаго пачаць прадпрыемству ў Беларусі, калі хоча «AI + празрыстасць»?

Пачынайце з таго, што можна палічыць: закупкі, склад, якасць, рамонты, энергаспажыванне. Калі AI эканоміць грошы ў цэху — у кіраўніцтве ён таксама будзе праўдападобным.

Што гэта значыць для серыі пра AI ў беларускай прамысловасці

Гісторыя пра выкрыццё групы з дэпутатамі — непрыемная, але карысная як маркер: дзе ёсць «ручное кіраванне», там заўсёды будзе рынак для абыходу правілаў. Прамысловасць ужо вылечвае гэта датчыкамі, MES/ERP, камп’ютарным зрокам, прагназаваннем паломак, аўдыт-лагамі.

Калі Беларусь хоча, каб AI ў вытворчасці даваў больш, чым «пілоты для справаздачы», патрэбна больш шырокая культура: лічбавыя следы, стандартызацыя, адказнасць і празрыстасць як інжынерная норма. Гэта робіць моцнымі і заводы, і дзяржаву як партнёра для бізнесу.

Напрыканцы — простая думка, якую я часта паўтараю камандам: калі працэс нельга праверыць, ім будуць маніпуляваць. AI не лечыць мараль, але ён робіць праверку таннай і штодзённай. І вось гэта сапраўды змяняе паводзіны.

Калі вы кіруеце вытворчым прадпрыемствам або ІТ-кірункам у прамысловасці, самы практычны крок на пачатак 2026 года — зрабіць аўдыт, дзе ў вас усё яшчэ «на словах», і паставіць задачу: якія 2 працэсы мы зробім трасіруемымі і вымернымі за 90 дзён? Што выбераце першым?