ZUS, NFZ, KRUS - i jeden dobry chatbot. Dlaczego polskie urzędy tak wolno doganiają AI

👁 147 przeczytań

Wyobraźcie sobie kolejkę, która nie kończy się nigdy. Nie fizyczną - tę akurat udało się w wielu miejscach zlikwidować - ale kolejkę poznawczą: setki tysięcy ludzi próbujących zrozumieć, dlaczego świadczenie się nie należy, dlaczego formularz został odrzucony, dlaczego termin wizyty wypada za osiem miesięcy. Każda z tych osób zadaje w gruncie rzeczy jedno z kilkuset powtarzalnych pytań. I każda z nich, zamiast dostać odpowiedź w piętnaście sekund, dostaje ją po godzinie na infolinii albo nie dostaje wcale.

To jest dokładnie ten rodzaj problemu, do którego stworzono współczesną sztuczną inteligencję. Powtarzalność, ogromny wolumen, zamknięta baza wiedzy, jasny cel. A jednak polskie urzędy - ZUS, NFZ, KRUS i cała reszta tego alfabetu - doganiają AI w tempie, w którym goni się pociąg, machając do niego z peronu. Chcę zrozumieć, dlaczego.

Problem jest wręcz skrojony pod AI - i to boli najbardziej

Zacznijmy od rzeczy, która powinna być oczywista, a wciąż nie jest. Duża część pracy urzędu to nie są trudne decyzje. To jest tłumaczenie. Obywatel przychodzi z życiem, urząd ma przepis, a między jednym a drugim rozciąga się przepaść, którą ktoś musi ręcznie przejść. „Czy jak pracuję na umowie zlecenie i jednocześnie prowadzę firmę, to płacę składki dwa razy?” „Co się dzieje z moją emeryturą, jak wyjadę za granicę?” „Dlaczego NFZ nie zrefundował mi leku, który brałem przez pół roku?”

To są pytania, na które istnieje odpowiedź. Ona jest zapisana - w ustawach, w interpretacjach, w wewnętrznych procedurach. Problem polega na tym, że jest rozproszona, napisana językiem, którego nikt normalny nie rozumie, i schowana w miejscach, których nikt normalny nie znajdzie. Dobry model językowy, podłączony do aktualnej i zweryfikowanej bazy wiedzy urzędu, załatwiłby dwie trzecie tych rozmów, zanim człowiek zdążyłby podnieść słuchawkę.

Im lepiej dany problem pasuje do możliwości AI, tym bardziej frustrujące staje się patrzenie, jak instytucja go nie rozwiązuje. ZUS ma dane. Ma budżet liczony w miliardach. Ma armię pracowników wykonujących pracę, którą maszyna zrobiłaby taniej, szybciej i bez znudzenia o czternastej w piątek. Wszystkie składniki leżą na stole. Brakuje tylko decyzji, żeby coś z nich upiec.

Dlaczego „jeden dobry chatbot” jest trudniejszy niż dziesięć złych

Tu muszę być uczciwy, bo łatwo z tego miejsca zrobić felieton typu „urzędnicy są głupi, a ja bym to zrobił w weekend”. Nie zrobiłbym. I nikt by nie zrobił, bo problem nie leży tam, gdzie się na pierwszy rzut oka wydaje.

Zbudowanie chatbota, który brzmi mądrze, jest dziś banalne. Zbudowanie chatbota, który brzmi mądrze i przy okazji nie kłamie obywatelowi w sprawie jego emerytury - to zupełnie inna liga. W komercyjnej firmie, gdy chatbot się pomyli, klient dostaje zły kod rabatowy i najwyżej się wkurzy. Gdy pomyli się chatbot ZUS-u, obywatel może podjąć decyzję finansową, która zaważy na jego życiu na dekady. A potem, całkiem słusznie, zapyta: kto za to odpowiada?

W biznesie halucynacja modelu to reklamacja. W administracji publicznej to potencjalnie krzywda konkretnego człowieka, za którą ktoś musi wziąć nazwisko na papier.

I tu dochodzimy do sedna. Urząd nie boi się technologii. Urząd boi się odpowiedzialności za technologię, której do końca nie kontroluje. Model językowy jest z natury probabilistyczny - czasem zmyśla, czasem miesza przepisy, czasem z pełnym przekonaniem podaje stan prawny sprzed trzech nowelizacji. W kulturze, gdzie za błąd karze się urzędnika, a nagradza za to, że nic złego się nie wydarzyło, wdrożenie narzędzia, które „czasem się myli”, jest ryzykiem osobistym. Nie instytucjonalnym - osobistym. Ktoś podpisuje umowę, ktoś zatwierdza, ktoś potem tłumaczy się przed kontrolą.

To dlatego dziesięć rozbudowanych FAQ jest łatwiejszych do przepchnięcia niż jeden porządny asystent. FAQ jest statyczne, zatwierdzone, bezpieczne i martwe. Chatbot jest żywy, a co żywe - bywa nieprzewidywalne.

Kto zyskuje na tym, że nic się nie zmienia

Analiza sił zawsze musi w końcu dojść do pytania: komu opłaca się status quo. I tu robi się ciekawie, bo odpowiedź nie brzmi „złym ludziom”. Brzmi „wszystkim po trochu”.

Zacznijmy od dostawców. Wielkie wdrożenia informatyczne w administracji to ekosystem żywiący się latami. Duży integrator wolałby sprzedać państwu wieloletni, wielomilionowy projekt „transformacji cyfrowej” z dziesiątkami etapów niż wskazać, że problem da się rozwiązać zwinnym zespołem w rok. Model rozliczeniowy premiuje rozmiar i czas trwania, nie rezultat. Im dłużej i im drożej, tym lepiej dla dostawcy - a państwo, płacąc z pieniędzy, które nie są niczyje osobiście, nie ma silnego bodźca, żeby przycisnąć.

Dalej - sam aparat. Nie mam na myśli, że ktoś świadomie broni własnego etatu przed maszyną. Mam na myśli coś subtelniejszego: instytucja jako organizm dąży do przetrwania w niezmienionej formie. Zmiana wymaga wysiłku, uczenia się, ryzyka. Trwanie nie wymaga niczego. Jeśli za dobre wdrożenie AI nikt nie dostaje awansu, a za nieudane ktoś dostaje po głowie, to racjonalną strategią jest nie robić nic ambitnego. I ludzie w urzędach są w tym sensie zupełnie racjonalni. To nie oni są zepsuci - to system bodźców jest zepsuty.

Jest jeszcze polityka. Wdrożenie AI, które faktycznie zadziała, nie daje wstęgi do przecięcia. Nie ma zdjęcia z otwarcia, nie ma taśmy, nie ma budynku. Jest tylko to, że coś, co dawniej trwało godzinę, teraz trwa minutę - a tego się nie fotografuje. Klasa polityczna woli inwestycje, które widać. Niewidzialna, cicha poprawa jakości obsługi milionów ludzi jest paradoksalnie mało atrakcyjna dla kogoś, kto myśli w cyklu wyborczym.

Dane, prawo i strach - trzy realne mury

Byłbym nieuczciwy, gdybym zredukował całą sprawę do lenistwa i interesów. Są też przeszkody twarde, prawdziwe, których żaden entuzjazm nie przeskoczy.

Pierwsza to dane. AI jest tak dobra, jak dane, którymi ją karmimy. Polskie urzędy siedzą na gigantycznych zbiorach, ale te zbiory są często w formatach z zeszłej epoki, rozproszone po systemach, które ze sobą nie rozmawiają, opisane niespójnie, obwarowane silosami. Zanim w ogóle da się myśleć o inteligentnym asystencie, trzeba wykonać brudną, niewdzięczną, niefotogeniczną robotę uporządkowania danych. Nikt tego nie lubi. A bez tego reszta jest budowaniem na piasku.

Druga to prawo. Dane obywateli, zwłaszcza medyczne w przypadku NFZ, to najwrażliwsza kategoria, jaka istnieje. RODO, tajemnica lekarska, zasady przetwarzania - to nie są wymówki, to są realne ramy, w których trzeba się zmieścić. Do tego dochodzi europejski akt o sztucznej inteligencji, który systemy używane przez administrację w wielu obszarach traktuje jako wysokiego ryzyka, z całym bagażem obowiązków. Zbudowanie asystenta zgodnego z tym wszystkim jest wykonalne, ale wymaga prawników przy stole od pierwszego dnia, a nie w ostatnim tygodniu.

Trzecia to strach - i to jest mur najbardziej ludzki. Polska administracja nie ma kultury eksperymentu, w której wolno spróbować, pomylić się i poprawić. Ma kulturę zerowej tolerancji dla błędu. A AI wdraża się właśnie przez próby - pilotaż, obserwacja, korekta, kolejna wersja. Nie da się jej wprowadzić jednym rozporządzeniem, które od wtorku działa idealnie. Trzeba jej pozwolić być na początku niedoskonałą pod nadzorem człowieka. A na to w naszej kulturze urzędowej brakuje przyzwolenia.

Jak wygląda dobra droga - i dlaczego jest nudna

Gdyby ktoś mnie zapytał, jak zrobić to dobrze, moja odpowiedź byłaby rozczarowująco skromna. Nie wielki system dla wszystkiego. Jeden wąski, dobrze wybrany obszar. Chatbot, który odpowiada wyłącznie na pytania z jednej, zamkniętej, zweryfikowanej dziedziny - powiedzmy zasady rozliczania składek dla jednoosobowych działalności. Podłączony do aktualnej bazy, z jasno oznaczonym zastrzeżeniem, że to informacja pomocnicza, a nie decyzja. Z człowiekiem po drugiej stronie w każdej chwili, gdy sprawa robi się poważna.

To nie jest efektowne. To nie zmienia świata w jeden dzień. Ale to działa, bo mierzy siły na zamiar. Zaczyna od miejsca, gdzie koszt błędu jest niski, a wartość dla obywatela wysoka. I - co kluczowe - buduje w instytucji mięsień, którego dziś nie ma: umiejętność wdrażania AI odpowiedzialnie, kawałek po kawałku, ucząc się na małym, zanim sięgnie się po duże.

Największym problemem polskich urzędów wobec AI nie jest to, że nie wiedzą jak. Jest to, że chcą od razu wszystko albo nic - a „wszystko” jest za trudne, więc zostaje „nic”. Kraje, które robią to lepiej, nie są mądrzejsze. One po prostu pozwoliły sobie zacząć od czegoś małego i nie ukamienowały nikogo, gdy pierwsza wersja miała wady.

Puenta, której nie widać na wstędze

Wrócę do tej kolejki z początku - tej poznawczej, niekończącej się. Za każdą osobą w niej stojącą kryje się prawdziwy koszt: godzina życia, zmarnowany dzień urlopu, decyzja podjęta w niepewności, czasem realna krzywda. Ten koszt się nie sumuje w żadnej tabelce, więc nikt go nie widzi. A jest gigantyczny. To jest cichy podatek, który płacimy wszyscy za to, że instytucja woli trwać, niż się zmieniać.

Sztuczna inteligencja nie naprawi polskiego państwa. Nie ma takiego narzędzia. Ale mogłaby zdjąć z milionów ludzi ten cichy podatek - i to jest jedna z niewielu rzeczy, które AI potrafi zrobić w sposób bezdyskusyjnie dobry. Nie zabierając nikomu godności, nie zastępując decyzji człowieka tam, gdzie decyzja człowieka jest potrzebna. Po prostu tłumacząc życie na przepis i przepis na życie, w piętnaście sekund, o każdej porze.

Że wciąż tego nie mamy, nie jest problemem technologicznym. To jest wybór - podejmowany codziennie, po cichu, przez zaniechanie. I dopóki będziemy nagradzać za to, że nic złego się nie stało, zamiast za to, że coś dobrego się wydarzyło, dopóty ten pociąg będzie odjeżdżał, a my będziemy machać mu z peronu i tłumaczyć sobie, że przecież nie było budżetu.

Nie potrzebujemy do tego rewolucji ani miliardów. Potrzebujemy jednej instytucji, która odważy się wypuścić coś, co działa w siedemdziesięciu procentach przypadków, i publicznie policzy, ile czasu to ludziom oszczędziło. Reszta pójdzie za nią, bo w administracji nic nie działa tak dobrze jak cudzy sukces, którym można się pochwalić na konferencji.

// czytaj dalejZUS, NFZ, KRUS - i jeden dobry chatbot, którego nie maMagazynZabawki zamiast zmian: dlaczego polskie firmy kupują AI, którego nie potrzebująMagazynMój przepis na dobry prompt - i dlaczego przestał działaćMagazyn