ОАЭ намерены за два года перевести на агентный ИИ половину федеральных операций, сервисов и секторов. Для государства это не очередной чат-бот в окне поддержки, а попытка поручить программным агентам самостоятельные действия в процессах, где ошибка быстро превращается в проблему для граждан, бюджета и доверия к власти. Для российских разработчиков и руководителей цифровых проектов это показательный масштаб: автоматизация упирается не только в качество модели, но и в контроль каждого её действия.
План представили в апреле, а 9 октября Совет министров ОАЭ по искусственному интеллекту и цифровому развитию обсудил первый этап программы. Он включает инвентаризацию госуслуг, операций и задач, оценку готовности ведомств и расстановку приоритетов, сообщает Dark Reading. Следом власти хотят создать национальную техническую среду FedAI: она должна помочь федеральным структурам разрабатывать и запускать агентные сервисы, а также проводить внутренние соревнования и хакатоны для поиска прикладных сценариев.
Под агентами здесь понимаются системы, которые не просто формируют ответ или черновик документа, а получают задачу, выбирают последовательность шагов и взаимодействуют с сервисами. Потенциальная выгода понятна: быстрее обрабатывать типовые обращения, заранее выявлять нужные действия, снижать операционные издержки. Но у такого подхода есть неприятная особенность: если обычный генеративный ИИ может выдать убедительную ерунду в чате, то агент способен передать неверные данные, запустить процесс не в том контуре или принять решение за пределами своих полномочий.
Именно поэтому ОАЭ публично делают акцент на безопасности. Государственный министр по искусственному интеллекту Омар Султан Аль Олама на встрече World Economic Forum в Дубае рассказал о «контрольном агенте», который должен наблюдать за работой других агентов. Проверки будут идти в двух контурах: автоматическом и с участием людей. Задача — понимать, какой агент совершил действие, на каком основании и не вышел ли он за пределы разрешённой задачи.
Такой подход ближе к классической модели наблюдаемости и аудита, чем к модной идее «автономной организации». Для системы, работающей с госуслугами, нужен не только журнал событий. Придётся хранить цепочку полномочий: кто создал агента, какой сотрудник или орган его авторизовал, к каким данным и инструментам он получил доступ, какие ограничения действовали в конкретный момент. Без этого расследовать ошибку будет почти так же продуктивно, как искать автора случайно отправленного письма в общем почтовом ящике.
Власти рассчитывают подкрепить технический переход обучением госслужащих агентной разработке и генеративным технологиям. Это разумнее, чем пытаться купить готовую «магическую» платформу и распределить её по ведомствам. Агентный ИИ меняет не только интерфейс услуги: он заставляет пересматривать регламенты, права доступа, маршруты согласований и критерии ответственности. Если старый процесс хаотичен, агент лишь начнёт выполнять хаос быстрее и без усталости.
Контекст для ОАЭ благоприятный. По данным Microsoft, во втором квартале 2026 года генеративным ИИ хотя бы раз пользовались более 73% населения страны — это самый высокий показатель в мире в приведённом сравнении; средний мировой уровень составил 19%. Высокое проникновение технологий не отменяет рисков: Dark Reading отмечает рост атак на ОАЭ за последние два года на фоне региональной напряжённости, причём часть кампаний использует ИИ-агентов. Чем больше государственных систем открывают программные интерфейсы для автономных исполнителей, тем ценнее становятся компрометация учётных данных, подмена инструкций и ошибки в настройке прав.
Опасения не выглядят теоретическими. В отчёте ServiceNow, опубликованном 20 октября, 29% команд безопасности сообщили, что находили в промышленной среде неизвестных и незарегистрированных ИИ-агентов. Девять из десяти организаций столкнулись за последний год хотя бы с одним инцидентом, который они связали с агентным ИИ. Цифры не доказывают, что автономные системы надо заморозить, но хорошо объясняют, почему реестр агентов, разграничение полномочий, неизменяемые логи и человеческое право остановить операцию должны появляться раньше масштабного запуска, а не после первого громкого сбоя.
Для бизнеса и государственных IT-команд главный урок проекта ОАЭ прост: внедрение агентного ИИ стоит оценивать не числом созданных ассистентов, а управляемостью их действий. Через два года станет видно, удастся ли стране совместить скорость автоматизации с доказуемой ответственностью за решения машин. Подробности позиции Аль Оламы и программы можно сверить в материале .
