Темпы внедрения ИИ-решений в регионах России быстро растут. Для сравнения: в октябре 2025 г. 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 для применения ИИ в субъектах считаются здравоохранение, госуправление и безопасность.
Вице-премьер Дмитрий Григоренко заявил, что для масштабного внедрения ИИ в России необходимо активное участие регионов. По его словам, большинство субъектов уже применяют технологии, а правительство стимулирует их к внедрению искусственного интеллекта в ключевые сферы, помогая обмениваться опытом через портал "Цифровой регион" и Центр развития ИИ при правительстве. Он подчеркнул, что регионы внедряют ИИ не формально, а действительно видят результаты: рост удовлетворенности граждан, повышение безопасности и сокращение времени обработки запросов.
"Что самое главное - мы видим, что регионы внедряют ИИ не "для галочки", а действительно отмечают результат ее применения: повышение удовлетворенности граждан, уровня безопасности, сокращение времени обработки запросов граждан", - прокомментировал Дмитрий Григоренко.
Ряд решений, которые были внедрены в последнем квартале 2025 г., уже показывали 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 г.). 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 проводили 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 учета интенсивности движения (с 161 до 122).
В число регионов, активно внедряющих технологию ИИ, также входит и Ямало-Ненецкий автономный округ. ИИ используется в регионе для обеспечения общественного порядка на остановках и на территориях объектов культурного наследия. ИИ интегрирован в систему видеонаблюдения, оснащенную громкоговорителем: в случае выявления подозрительного поведения громкоговоритель активируется и предупреждает граждан о фиксации нарушений. Система успешно распознает 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 "теплых" остановках, снизилась на 35%. На территориях объектов культурного наследия зафиксировано снижение количества ночных посещений на 40%, что способствует поддержанию уважительного отношения к памятным местам в ночное время. Жалобы населения региона снизились на 50%. Таким образом, технология позволила повысить уровень безопасность и удовлетворенности граждан.
Еще 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 объем 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 8 часов, сократилось почти на четверть (23%). Кроме того, система позволила оптимизировать затраты учреждений на предоставление услуг водоснабжения и сэкономить более 9 млн руб. регионального бюджета.