Kiek Lietuvos viešojo sektoriaus institucijų realiai naudoja dirbtinį intelektą?

Pagal Valstybės kontrolės duomenis, kuriuos LRT publikacijoje cituoja Seimo narys Artūras Zuokas, tik 15,3 procento institucijų realiai naudoja dirbtinį intelektą, nors viešasis sektorius jau išleidžia šimtus milijonų eurų su DI susijusiems sprendimams, dažnai be bendros strategijos.

Kas yra Valstybės dirbtinio intelekto kompetencijų centras?

Tai 2026 metų vasarį veiklą pradėjęs padalinys Valstybės skaitmeninių sprendimų agentūroje (VSSA), skirtas viešajam sektoriui. Jis, kaip rašė 15min, teikia konsultacijas, organizuoja mokymus DI raštingumui didinti ir leidžia naudotis DI reguliacinės aplinkos, vadinamos „smėliadėže“, paslaugomis.

Ar viešojo sektoriaus AI patirtis aktuali privačiam verslui?

Taip. Ta pati problema: fragmentiškas, nekoordinuotas AI diegimas be bendros strategijos: dažnai kartojasi ir versle. Verslui, kaip ir valstybės institucijoms, reikalinga aiški strategija, o ne pavienių įrankių diegimas be plano.

Nuo ko pradėti AI diegimą organizacijoje?

Nuo vieno proceso su aiškia apimtimi, o ne nuo įrankio paieškos. Aprašykite, kaip procesas vyksta šiandien, suskaičiuokite atvejų kiekį ir vidutinį laiką vienam atvejui, patikrinkite, ar reikalingi duomenys pasiekiami. Tada paleiskite ribotą pilotą su iš anksto sutartais rodikliais ir paskirkite konkretų žmogų, atsakingą už priežiūrą. Be savininko diegimas dažniausiai sustoja per kelis mėnesius.

AI viešajame sektoriuje Lietuvoje: valstybės DI asistentas

AI viešajame sektoriuje Lietuvoje reiškia dirbtinio intelekto naudojimą valstybės ir savivaldybių institucijose gyventojų aptarnavimui, dokumentų apdorojimui ir sprendimų priėmimo pagreitinimui, kartu su bandymu tai daryti koordinuotai, o ne pavienėmis, tarpusavyje nesuderintomis iniciatyvomis. Lietuvos žiniasklaida rodo, kad ši pertvarka jau prasidėjo, tačiau realus AI naudojimas institucijose vis dar žymiai atsilieka nuo investicijų masto.

Realūs skaičiai: kiek institucijų iš tiesų naudoja AI

LRT rubrikoje „Pozicija“ paskelbtame Seimo Audito komiteto nario Artūro Zuoko tekste „Vieną langelį“ keičia Valstybės dirbtinio intelekto asistentas pateikiamas svarbus faktas: Valstybės kontrolė nustatė, kad viešasis sektorius šiandien išleidžia šimtus milijonų eurų su DI susijusiems sprendimams, tačiau be bendros strategijos. Tik 15,3 proc. institucijų realiai naudoja dirbtinį intelektą, o didžioji dauguma nežino nei kaip, nei kur jį taikyti.

Šis skaičius parodo esminę problemą: ne technologijos trūkumą, o strategijos ir kompetencijų spragą.

Nuo „vieno langelio“ prie DI asistento

A. Zuokas rašo, kad šiandien įstatymas leidžia institucijoms atsakyti į gyventojų paklausimus per 20 darbo dienų, tačiau praktikoje tai dažnai užtrunka mėnesius. Statybų ar remonto leidimai dėl biurokratinių procedūrų išduodami metais. Autorius aprašo Viešojo administravimo įstatymo pataisas, numatančias, kad valstybės institucijos privalo kryptingai vystyti proaktyvias paslaugas, pasitelkdamos dirbtinį intelektą, o Valstybės dirbtinio intelekto asistentas (DIA) turėtų automatiškai apdoroti užklausas, rengti dokumentų projektus ir analizuoti duomenis.

Svarbu pažymėti, kad, pasak autoriaus, DI asistentas nepriima politinių ar administracinių sprendimų vietoje žmogaus: atsakomybė lieka valstybės tarnautojui, o visi DI veiksmai turi būti audituojami ir suderinami su ES dirbtinio intelekto reguliavimu.

Jau veikia kompetencijų centras

Kad institucijos turėtų kur kreiptis dėl kompetencijų, 2026 metų vasarį pradėjo veikti specializuotas padalinys. 15min publikacijoje „Veiklą pradėjo viešajam sektoriui skirtas dirbtinio intelekto kompetencijų centras“ rašoma, kad Valstybės skaitmeninių sprendimų agentūroje (VSSA) pradėjo veikti viešajam sektoriui skirtas dirbtinio intelekto (DI) kompetencijų centras. Jis teiks konsultacijas, organizuos mokymus DI raštingumui didinti ir leis naudotis DI reguliacinės aplinkos, „smėliadėžės“, paslaugomis.

Ekonomikos ir inovacijų ministras Edvinas Grikšas pranešime įvardijo tikslą: sustiprinti valstybės skaitmeninį atsparumą ir suteikti viešojo sektoriaus darbuotojams reikalingas kompetencijas, kad jie galėtų greičiau prisitaikyti prie technologinių pokyčių ir teikti kokybiškesnes paslaugas.

Kaip tai atrodo praktiškai

Įsivaizduokime savivaldybę, kurioje gyventojas prašo statybos leidimo remontui. Šiandien procesas dažnai reiškia kelis vizitus, popierinius dokumentus ir mėnesius trunkantį laukimą, nors formaliai terminas: 20 darbo dienų. Su Valstybės dirbtinio intelekto asistentu, kurį aprašo A. Zuokas, dalis šio proceso: pirminis dokumentų patikrinimas, standartinių duomenų surinkimas, atsakymo projekto parengimas: galėtų vykti automatiškai, o tarnautojas priimtų galutinį sprendimą jau turėdamas paruoštą medžiagą. Toks modelis nepakeičia žmogaus atsakomybės, bet sumažina laiką, kurį tarnautojas sugaišta rutininiam darbui, ir leidžia jam susikoncentruoti į sudėtingesnius atvejus, kur reikia individualaus vertinimo.

Kiek laiko sutaupo vienas automatizuotas žingsnis

Skaičiai paaiškina geriau nei principai. Tarkime, padalinys per mėnesį gauna 400 tipinių gyventojų užklausų. Kiekvienai tarnautojas skiria vidutiniškai 25 minutes: perskaito, susiranda duomenis registruose, parengia atsakymo projektą, suderina. Tai maždaug 167 valandos per mėnesį, tai yra beveik vienas etatas vien rutinai.

Jei asistentas surenka duomenis ir parengia atsakymo projektą, o tarnautojui lieka patikrinti bei patvirtinti, vienam atvejui gali užtekti aštuonių minučių. 400 užklausų po aštuonias minutes sudaro apie 53 valandas. Skirtumas: maždaug 114 valandų per mėnesį.

Svarbiausia, kas nutinka su tuo laiku. Jei jis niekur neįrašomas, sutaupymas lieka lentelėje. Nauda atsiranda tik tada, kai valandos nukreipiamos į sudėtingus atvejus, kuriems reikia individualaus vertinimo, arba į realų terminų trumpinimą.

Ta pati aritmetika tinka ir įmonei. Prieš investiciją verta suskaičiuoti apimtį, vidutinį laiką vienam atvejui ir tai, kiek to laiko lieka po automatizavimo. Metodą detaliau aprašome automatizavimo ROI tekste.

Penki žingsniai, nuo kurių verta pradėti

Išsirinkite vieną procesą su aiškia apimtimi. Ne „dokumentų valdymą“, o „standartines užklausas dėl leidimų“. Procesas, kurio negalite suskaičiuoti, netinka pirmam žingsniui.
Aprašykite dabartinę eigą taip, kaip ji vyksta, o ne kaip turėtų vykti. Dažniausiai tik čia paaiškėja, kiek žingsnių yra rankinių ir kiek kartų duomenys perrašomi iš vienos sistemos į kitą.
Patikrinkite duomenis. Jei atsakymui reikia informacijos iš trijų registrų, o du iš jų neturi prieigos per sąsają, automatizavimas sustos ties šia vieta.
Paleiskite ribotą pilotą su matavimu. Keturios ar šešios savaitės, viena komanda, du ar trys rodikliai, sutarti iš anksto.
Paskirkite savininką. Be konkretaus žmogaus, atsakingo už priežiūrą ir taisymus, sprendimas sustoja per kelis mėnesius. Kodėl taip nutinka, aprašome tekste apie tai, kas įmonėje atsakingas už AI.

Dažniausios klaidos ir kaip jų išvengti

Perkama technologija, o ne sprendžiamas procesas. Įrankis atsiranda anksčiau nei atsakymas į klausimą, ką konkrečiai jis pagreitins. Sprendimas: pradėkite nuo proceso aprašymo ir apimties skaičių, tik po to kalbėkitės su tiekėjais.
Automatizuojamas netvarkingas procesas. Chaosas su AI tampa greitesniu chaosu. Sprendimas: pirmiausia sutvarkykite eigą rankomis, tada automatizuokite.
Nesutarta, kada žmogus tikrina. Jei ribos neaiškios, darbuotojai arba tikrina viską iš naujo, arba nepatikrina nieko. Sprendimas: iš anksto surašykite, kurie atvejai tvirtinami automatiškai, o kurie visada keliauja žmogui.
Duomenų taisyklės aptariamos po diegimo. Sprendimas: rašytinės AI naudojimo taisyklės ir aiškumas, kokie duomenys apskritai gali patekti į išorinį įrankį.
Mokymai nutinka vieną kartą. Po dviejų mėnesių lieka du žmonės, kurie moka naudotis. Sprendimas: trumpi pakartotiniai mokymai ir vidiniai pavyzdžiai iš savo, o ne bendrinių atvejų.

Prieštaravimai ir sąžiningi atsakymai

„Mūsų procesai per daug specifiniai.“ Dažniausiai specifinė yra tik sprendimo dalis, o duomenų surinkimas ir dokumento projekto rengimas yra tipiniai. Automatizuoti verta būtent tipinę dalį.

„Negalime rizikuoti klaida.“ Tai teisingas rūpestis, todėl žmogaus tvirtinimas ir lieka procese. Klausimas ne „ar AI klysta“, o „ar klaida bus pastebėta prieš išsiunčiant atsakymą“.

„Duomenų apsauga neleis.“ Neleis dalies scenarijų, ne visų. Skirtumas tarp viešo įrankio su asmens duomenimis ir uždaros aplinkos yra esminis, o ES DI akto reikalavimai duoda gana aiškias ribas, ties kuriomis galima planuoti.

„Darbuotojai priešinsis.“ Priešinsis, jei pokytis bus pristatytas kaip etatų mažinimas. Priims lengviau, jei matys, kad iš darbo dingsta būtent tai, ko niekas nemėgsta: perrašinėjimas, kopijavimas ir tų pačių atsakymų kartojimas.

Ką iš to gali pasimokyti privatus verslas

Viešojo sektoriaus istorija: didelės investicijos, bet žema realaus naudojimo dalis be bendros strategijos: nėra unikali valstybei. Ta pati klaida dažnai kartojasi ir versle: perkami AI įrankiai, bet nesudaroma aiški vidinė strategija, kaip juos naudoti visoje organizacijoje.

Vien technologijos pirkimas be strategijos nesukuria realios vertės.
Kompetencijų centro ar atsakingo asmens buvimas leidžia išvengti chaotiško, nekoordinuoto diegimo.
Aiškios atsakomybės ribos tarp žmogaus ir AI būtinos bet kuriame sektoriuje, ne tik viešajame.

Įmonėms, siekiančioms sistemingai, o ne stichiškai automatizuoti pasikartojančius vidinius procesus: tokius kaip užklausų paskirstymas ar dokumentų rengimas, panašiai kaip planuojama valstybės DI asistento atveju: padeda procesų automatizavimas.

Kodėl verta turėti nuolatinį AI partnerį

Viešasis sektorius savo AI pertvarką bando vykdyti per naujai įsteigtą kompetencijų centrą, kuris nuolat konsultuoja institucijas. Privačiam verslui panašią funkciją gali atlikti AI partneris: nuolatinė pagalba, kuri padeda ir pasirinkti tinkamus įrankius, ir sukurti aiškią strategiją, kaip AI diegti visoje organizacijoje, o ne pavieniuose projektuose.

Ką iš to pasiimti

Lietuvos viešojo sektoriaus patirtis rodo: didelės investicijos į AI be aiškios strategijos ir kompetencijų nesukuria proporcingos naudos. Realų pokytį kuria ne pati technologija, o struktūra, kuri ją valdo.

Kaip pradėti: prieš investuojant į AI įrankius, apsibrėžkite konkretų procesą, kurį norite automatizuoti, paskirkite atsakingą asmenį ir įvertinkite, ar organizacijoje pakanka kompetencijų šiam sprendimui prižiūrėti.

Padedame Lietuvos organizacijoms, tiek verslo, tiek institucijų, kurti aiškią, koordinuotą AI strategiją vietoj pavienių, nesuderintų iniciatyvų. Norite sužinoti, nuo ko pradėti jūsų organizacijoje? Konsultacija nemokama.