55 регионов России поделились практиками внедрения технологии искусственного интеллекта. Они опубликованы на портале «Цифровой регион», предназначенном для сбора наиболее успешных региональных ИИ-решений, которые доказали свою эффективность. На сегодняшний день на портале уже собрано около 350 ИИ-решений (более 430 сценариев). Направление внедрения технологии ИИ в России курирует Заместитель Председателя Правительства – Руководитель Аппарата Правительства Дмитрий Григоренко.

Темпы внедрения ИИ-решений в регионах России быстро растут. Для сравнения: в октябре 2025 года на портале насчитывалось 150 опубликованных практик применения ИИ из 26 регионов. Сегодня лидерами по количеству опубликованных ИИ-решений являются Московская область (24 решения), Сахалинская область (22 решения), Челябинская область (20 решений), Ямало-Ненецкий автономный округ (19 решений), Новосибирская область (17 решений). Наиболее популярными сферами применения ИИ в субъектах считаются здравоохранение, госуправление и безопасность.

«Масштабное внедрение ИИ в России требует активного включения регионов в этот процесс. Сегодня большинство из них уже применяет технологию. Учитывая высокую эффективность технологии, Правительство стимулирует регионы и ведомства внедрять ИИ в ключевые направления работы. Мы не только устанавливаем требования, но и помогаем регионам обмениваться практиками. Именно для этого работают портал “Цифровой регион„ и Центр развития ИИ при Правительстве, который занимается отбором и тиражированием лучших практик. Самое главное – мы видим, что регионы внедряют ИИ не для галочки, а действительно отмечают результат его применения: повышение удовлетворённости граждан, уровня безопасности, сокращение времени обработки запросов граждан», – прокомментировал Дмитрий Григоренко.

Ряд решений, которые были внедрены в последнем квартале 2025 года, уже показали свою эффективность.

Так, например, Челябинская область начала внедрять искусственный интеллект в сферу транспорта – для анализа интенсивности дорожного движения (решение введено в эксплуатацию 1 декабря 2025 года). Видеонаблюдение на базе технологий компьютерного зрения круглосуточно мониторит загруженность автодорог, скорость потока, выявляет нештатные ситуации, включая пробки и ДТП. Благодаря внедрению ИИ среднее время, которое автомобилисты проводят в пробке, сократилось в 2,5 раза – с 13 минут до 5 минут. Кроме того, почти на 24% сократилось среднемесячное число ДТП в местах установки пунктов учёта интенсивности движения (с 161 до 122).

В число регионов, активно внедряющих технологию ИИ, также входит Ямало-Ненецкий автономный округ. ИИ используется в регионе для обеспечения общественного порядка на остановках и территориях объектов культурного наследия. ИИ интегрирован в систему видеонаблюдения, оснащённую громкоговорителем: в случае выявления подозрительного поведения громкоговоритель активируется и предупреждает граждан о фиксации нарушений. Система успешно распознаёт признаки вандализма (попытки разбить стекло, повредить оборудование), агрессивного поведения (драки, угрозы), длительного пребывания человека без движения (возможная потеря сознания). Благодаря внедрению ИИ доля инцидентов, связанных с курением и распитием спиртных напитков на тёплых остановках, снизилась на 35%. На территориях объектов культурного наследия зафиксировано снижение количества ночных посещений на 40%, что способствует поддержанию порядка в памятных местах в ночное время. Количество жалоб населения региона сократилось на 50%. Таким образом, технология позволила повысить уровень безопасность и удовлетворённости граждан.

Ещё один свежий сценарий применения ИИ предложила Белгородская область. В сентябре технология была внедрена в регионе для повышения качества водоснабжения. Искусственный интеллект в Белгородской области помогает заранее спрогнозировать плановые и аварийные отключения с помощью цифрового двойника системы водоснабжения (точность – более 90%), а также регулярно оценивать состояние объектов водоснабжения и оптимизировать потребление электроэнергии. Если возникает авария, ИИ помогает быстро определить ближайшее устройство для перекрытия участка, рассчитать объём оставшейся там воды и сформировать перечень адресов тех домов, которым временно прекратится подача воды. Таким образом, технология позволяет в разы оперативнее реагировать на инциденты и устранять неисправности. В результате только за первые месяцы использования технологии число случаев, когда ремонт занимал более восьми часов, сократилось почти на четверть (23%). Кроме того, система позволила оптимизировать затраты учреждений на предоставление услуг водоснабжения и сэкономить более 9 млн рублей регионального бюджета.