Қазақстан республикасы мемлекеттік қызметкерлерінің тиімділігін мониторинг және талдауда жасанды интеллекті пайдалану

Бұл мақалада Қазақстан Республикасында мемлекеттік қызметшілердің тиімділігін мониторингтеу мен талдауда жасанды интеллект (ЖИ) технологияларын қолдану тәжірибелері мен келешегі қарастырылады. Мемлекеттік сектордың жедел цифрлануы жағдайында ЖИ басқару процестерінің ашықтығын, объективтілігін және нәтижелілігін арттыратын маңызды құралға айналуда. Зерттеудің мақсаты – ЖИ-ды мемлекеттік кадрларды бағалау саласына енгізу мүмкіндіктерін талдау және тиімді іске асыруға ықпал ететін жағдайларды анықтау. Жұмыста институционалдық, технологиялық, құқықтық және этикалық кедергілерге назар аударылды: мониторинг стандарттарының жоқтығы, нормативтік базаның жеткіліксіздігі, білікті мамандардың тапшылығы, деректерге қолжетімділіктің шектеулігі және енгізуге қажетті жоғары шығындар. Зерттеудің ғылыми жаңалығы – дәстүрлі KPI көрсеткіштері мен ЖИ алгоритмдері арқылы алынған сапалық метрикаларды біріктіретін тиімділікті бағалау формуласының ұсынылуында. Жұмыстың практикалық маңызы – осы үлгіні мемлекеттік қызметшілердің құзыреттілігін, мотивациясын, әлеуетін, мінез-құлқын және қызмет нәтижелерін автоматты түрде бағалау үшін пайдалану мүмкіндігінде. Ұсынылған жүйе аттестация, өзіндік бағалау және мониторинг рәсімдерінде қолданылып, кадр саясатының әділдігін, икемділігін және ашықтығын қамтамасыз етеді. Алынған нәтижелер мемлекеттік қызметті цифрлық трансформациялау тәсілдерін дамытуға ықпал етеді және персоналды бағалау тетіктерін жетілдіру аясында қолданылуы мүмкін.

1. Чистова Е.В., Шелманов А.О., Смирнов И.В. Применение глубокого обучения к моделированию диалога на естественном языке // Труды Института системного анализа Российской академии наук. – 2019. – Т. 69. – № 1. – С. 105–115. DOI: 10.14357/20790279190110.

2. McCarthy J. Programs with Common Sense // Mechanisation of Thought Processes, Proceedings of the Symposium of the National Physics Laboratory. 1959, pp. 77–84. URL: http://jmc.stanford.edu/articles/mcc59/mcc59.pdf (дата обращения: 17.03.2025)

3. McCarthy J. What is Artificial Intelligence? 2007. URL: http://jmc.stanford.edu/articles/whatisai/whatisai.pdf (accessed: 17.03.2025)

4. Талапина Э.В. Использование искусственного интеллекта в государственном управлении // Информационное общество. – 2021. – № 3. – С. 16–22.

5. Садковская Н.Е., Ляпичев Н.А., Дорофеева Л.О. Влияние искусственного интеллекта на качество государственного управления // Наукоемкие технологии. – 2022. – Т. 23. – № 8. – С. 54–59.

6. Черная О.А., Салакин С.А. Применение искусственного интеллекта для оптимизации монетарной политики // Деловой вестник предпринимателя. – 2024. – № 3(17). – С. 72–76.

7. Sukirno S., Bagdauletov Zh. Artificial intelligence as enhancement instrument for office employee’s motivation // Statistics, Accounting and Audit. 2024, no. 2(93), pp. 5–15.

8. Бимолдина Ж.А. Как искусственный интеллект меняет правила игры в кибербезопасности // Форум. Серия: Роль науки и образования в современном информационном обществе. – 2024. – № S2(32). – С. 235–240.

9. Artificial Intelligence Index Report 2024. Stanford University. 2024. URL: https://ai.gov.ru/knowledgebase/infrastruktura-ii/2024_otchet_ob_indekse_ii_artificial_intelligence_index_report_2024_stanford/ (accessed: 18.03.2025)

10. 2025 State of AI in Operations Report. 2025. URL: https://www.glideapps.com/ai-report-2025 (accessed: 18.03.2025)

11. Мереняшев К.М. Искусственный интеллект в сфере управления закупками // В сб.: Современные тенденции развития науки и мирового сообщества в эпоху цифровизации (шифр – МКСТР). Материалы XXIX международной научно-практической конференции. – М., 2024. – С. 307–311.

12. Лебезова Э.М., Брадул Н.В. Определяющие факторы и проблемы внедрения искусственного интеллекта в государственных учреждениях // Сборник научных работ серии «Государственное управление». – 2023. – № 32. – С. 271–282.

13. Правовые и технологические аспекты внедрения искусственного интеллекта на государственной службе: аналитическая записка. – 21.10.2024. URL: https://case.apa.kz/storage/uploads/24/10/29/05/09/57/9878.pdf (дата обращения: 18.03.2025)

14. 2024 Index Rankings: Government AI Readiness Index, Oxford Insights. 2024. URL: https://oxfordinsights.com/ai-readiness/ai-readiness-index/ (accessed: 18.03.2025)

15. Концепция развития искусственного интеллекта на 2024–2029 годы. URL: https://govtec.kz/assets/media/kontseptsiya-26062024-1500.pdf (дата обращения: 18.03.2025)

16. Government AI Readiness Index 2023, Oxford Insights. 2023. URL: https://www.mzaghi.com/wpcontent/uploads/2024/02/2023-Government-AI-Readiness-Index-2.pdf (accessed: 19.03.2025)

17. Government AI Readiness Index 2024, Oxford Insights. 2024. URL: https://www.crhoy.com/wpcontent/uploads/2025/01/2024-Government-AI-Readiness-Index.pdf (accessed: 19.03.2025)

18. OECD AI Principles overview. 2019. URL: https://oecd.ai/en/ai-principles (accessed: 19.03.2025)

19. National AI Strategy for the United Kingdom. 2021. URL: https://assets.publishing.service.gov.uk/media/614db4d1e90e077a2cbdf3c4/National_AI_Strategy_-_PDF_version.pdf (accessed: 19.03.2025)

20. Федеральный закон от 24.04.2020 № 123-ФЗ «О проведении эксперимента по установлению специального регулирования в целях создания необходимых условий для разработки и внедрения технологий искусственного интеллекта в субъекте Российской Федерации – городе федерального значения Москве и внесении изменений в статьи 6 и 10 Федерального закона «О персональных данных» от 24.04.2020 N 123-ФЗ (последняя редакция)» // Собрание законодательства РФ. – 2020. – № 17. – Ст. 2701.

21. Закон РК «Об искусственном интеллекте» (январь 2025): проект. Досье на проект закона. URL: https://online.zakon.kz/Document/?doc_id=34868071

22. Отбеткина Т.А. История искусственного интеллекта // Вопросы устойчивого развития. – 2022. – № 8. – С. 843–858.

23. Carabantes M. Black-Box Artificial Intelligence: An Epistemological and Critical Analysis. AI & Society. 2020, no. 35(7), pp. 309–317. Doi:10.1007/s00146-019-00888-w.

24. Gohel P., Singh P., Mohanty M. Explainable AI: Current Status and Future Directions. 2021. URL: https://doi.org/10.48550/arXiv.2107.07045 (accessed: 19.03.2025)

25. Coglianese C., Lehr D. Regulating by Robot: Administrative Decision Making in the Machine-Learning Era // The Georgetown Law Journal. 2017, no. 105(5), pp. 1147–1223.

26. Role of Artificial Intelligence in Performance Management. 2025. URL: https://digitaldefynd.com/IQ/ai-in-performance-management/(accessed: 19.03.2025)

27. Итоги года. Финансирование науки, новые программы обучения и акцент на практическом применении научных разработок // Официальный информационный ресурс Премьер-министра Республики Казахстан. (б.д.). 2025. URL: https://primeminister.kz/ru/news/reviews/itogi-goda-finansirovanie-naukinovye-programmy-obucheniya-i-aktsent-na-prakticheskom-primenenii-nauchnykh-razrabotok-29536

28. Отчет о реализации Концепции цифровой трансформации, развития отрасли информационнокоммуникационных технологий и кибербезопасности на 2023–2029 годы. Министерство цифрового развития, инноваций и аэрокосмической промышленности Республики Казахстан, 15 апреля 2024. 2025 г. URL: https://www.gov.kz/memleket/entities/mdai/documents/details/645631?lang=ru