Внедрение ИИ растет быстро. Влияние на организацию в целом — нет.
Большинство организаций сегодня используют ИИ по крайней мере в одной бизнес-функции. Тем не менее большинство из них остаются на стадиях экспериментов или пилотных проектов и еще не начали масштабировать ИИ на уровне всего предприятия. Лишь небольшая доля достигла точки, при которой ИИ тщательно интегрирован в большинство их функций. Все остальные отстают.
То, что отличает эти организации — это не только технологии. Это кадры. Эти организации рано инвестировали в персонал и операционные основы, окружающие ИИ, включая обучение, управление изменениями, редизайн рабочих процессов и поддержку со стороны руководства. В государственном секторе, где рассматриваемые рабочие процессы регулируют налоговое администрирование, оказание медицинской помощи и национальную безопасность, эта зависимость только обостряется. Системы работают только тогда, когда люди, ответственные за них, знают, как их оценивать, применять и контролировать.
От теории к операционному руководству
ALIF, флагманская программа Scale AI по основам генеративного ИИ для государственных служащих как на технических, так и на нетехнических ролях, получила свое название от слова «Алиф», первой буквы арабского языка, и связанного с ним арабского глагола, означающего «знакомиться». Оба значения отражают цель программы: обеспечить отправную точку и сформировать знакомство с ИИ с нуля. Разработанная Scale AI для региона, программа ALIF с самого начала интегрирует арабский язык, региональные варианты использования и контекст государственного сектора, а не рассматривает локализацию как этап перевода.
Программа ALIF была впервые запущена в Катере в декабре 2025 года Министерством связи и информационных технологий (MCIT) в партнерстве со Scale AI и реализуется через Qatar Digital Academy (QDA).
ALIF построена на том принципа, что эффективное обучение ИИ должно быть прикладным, практическим и контекстуально релевантным. Она помогает госслужащим выйти за рамки общей осведомленности и создать практические основы для операционного владения инструментом. Вместо того чтобы ограничиваться концепциями, ALIF связывает базовое понимание с практикой, основанной на реальной работе правительства.
Учебный план вдохновлен методиками, которые команды Scale используют в реальных проектах, преобразован в структурированную, аккредитованную программу и опирается на опыт Scale по созданию и развертыванию производственных систем ИИ. Эти уроки переведены в структурированные упражнения и сценарии, адаптированные к реалиям государственной службы. Ее основная учебная задача — перевести учащихся от осознания ИИ к способности мыслить о том, где ИИ может поддержать их собственный рабочий процесс и как использовать его уверенно и ответственно.
В Катере ALIF напрямую способствует реализации более широких амбиций страны в области цифровых возможностей. Она согласуется с целью Цифровой повестки дня до 2030 года по увеличению цифровых компетенций профессионального персонала на 10%, а также с целевым показателем Третьей национальной стратегии развития, согласно которому более 46% рабочей силы должны занимать квалифицированные или высококвалифицированные должности. Благодаря такому соответствию ALIF поддерживает более широкие усилия MCIT по укреплению государственных услуг и ускорению цифровой трансформации по всему государству.
Разработанная с акцентом на арабский язык и при этом полностью доступная на английском, программа разделена на два четких направления:
ALIF Core — это однодневный практический семинар под руководством инструктора, созданный для специалистов в области бизнеса и политики. Он охватывает основы ИИ, оценку безопасных результатов и определение практических вариантов использования. Каждый участник уходит с документом AI Opportunity Canvas: конкретным предложением для государственного сектора, которое они могут передать своей команде.
ALIF Tech — это двухдневный практический семинар под руководством инструктора, предназначенный для специалистов в области ИКТ. Он охватывает технические основы, мультимодальный генеративный ИИ, обучение моделей, генерацию с дополненным извлечением (RAG), а также архитектуру, риски и вопросы управления, связанные с ИИ-агентами.
Чего добилась программа ALIF
В период с января по июнь 2026 года в рамках ALIF было проведено 15 потоков и повышена квалификация 240 государственных служащих из более чем 40 организаций, включая MCIT, Генеральное налоговое управление, Вооруженные силы Катара, Эмири Диван, Кабинет премьер-министра, Министерство иностранных дел, Hamad Medical Corporation, ADLSA и Qatar Rail.
Оценка результатов обучения продемонстрировала измеримый прогресс. Средние баллы выросли с 57% до программы до 77% после нее, что составляет прирост в 20 процентных пунктов. Почти 8 из 10 участников улучшили свои результаты, и аналогичная доля выполнила требования для получения сертификата программы о цифровой компетентности.
Эти результаты демонстрируют охват ALIF и ее способность укреплять базовый потенциал ИИ. Следующим показателем эффективности программы является ее применение на рабочем месте: продвигают ли участники жизнеспособные варианты использования, применяют ли практики ответственного ИИ и переносят ли свои знания в повседневную государственную работу.
Почему это работает
Учебная программа основана на реальных производственных условиях. Каждая лаборатория, сценарий и дискуссия в ALIF взяты из работы государственного сектора, которую команды Scale выполняют в реальных проектах, будь то составление политической записки со строгими правилами безопасности или делегирование рабочих процессов ИИ-агенту. Учащиеся сталкиваются с теми же компромиссами, с которыми сталкиваются инженеры Scale при реальных развертываниях, в том же порядке, в каком они с ними сталкиваются.
Программа создана для своей аудитории. ALIF была разработана с нуля для профессионалов государственного сектора: их рабочих процессов, их требований к конфиденциальности данных, их структур подотчетности. Общее обучение ИИ, переоборудованное для правительства, не обладает такой специфичностью, а именно специфичность заставляет обучение переноситься на работу, а не останавливаться на понимании.
Что дальше
Дорожная карта ALIF на 2026 год расширяется по двум направлениям.
Продвинутые модули предлагают более глубокое погружение в промптинг производственного уровня, безопасные конвейеры RAG и многоэтапные агентские рабочие процессы. Цель состоит в том, чтобы перевести выпускников от базового владения к прикладной экспертизе.
Параллельно с живыми потоками создается новая система управления обучением (LMS) для самостоятельного изучения. В ней есть интерактивные песочницы, где учащиеся могут создавать, тестировать и дорабатывать реальные промпты и агентов в безопасной среде для самостоятельного обучения. LMS предназначена для расширения опыта обучения в группах и его накопления с течением времени.
Эта модель выбрана осознанно. Потоки под руководством инструкторов формируют концептуальную основу. LMS превращает эту основу в отработанный рефлекс. Вместе они переводят выпускников от понимания того, как работает генеративный ИИ, к созданию и развертыванию реальных инструментов внутри их министерств.
Именно это превращает образовательную инициативу в измеримую производительность государственного сектора: сокращение времени подготовки документов, меньшее количество рутинных задач, отнимающих время у высших должностных лиц, и кадры, способные выявлять и снижать риски возможностей ИИ до того, как они застрянут.
Развивайте ИИ-грамотность вашей команды
Структурируя обучение непосредственно вокруг практических повседневных обязанностей государственных служащих, ALIF предлагает проверенную основу для организаций государственного сектора, стремящихся целенаправленно ускорить внедрение искусственного интеллекта. Чтобы узнать больше о том, как Scale сотрудничает с правительствами для развертывания ИИ в операционных средах — будь то присоединение к предстоящему потоку, создание специализированной программы для вашей организации или запуск пилотного проекта нашей LMS, посетите сайт scale.com.
