ZUS, NFZ, KRUS - i jeden dobry chatbot, którego nie ma

👁 135 przeczytań

Wyobraźcie sobie prostą sytuację, którą pewnie zna każdy, kto kiedykolwiek próbował coś załatwić w polskim urzędzie. Kobieta, powiedzmy pięćdziesięcioletnia, przechodzi na wcześniejszą emeryturę. Pracowała trochę na etacie, trochę na gospodarstwie po rodzicach, przez chwilę prowadziła działalność. Jej sprawa dotyka jednocześnie ZUS, KRUS i pośrednio NFZ. I teraz kluczowe pytanie: gdzie ma zadać jedno proste pytanie i dostać jedną spójną odpowiedź? Odpowiedź brzmi: nigdzie. Musi zadzwonić w trzy miejsca, odstać trzy kolejki na infolinii, dostać trzy odpowiedzi, które nie do końca się ze sobą zgadzają, i sama poskładać z tego całość.

Modele językowe potrafią streścić kodeks, napisać kod i zdać egzamin prawniczy. Technologia, która załatwiłaby jej sprawę w trzy minuty, istnieje i jest tania. Brakuje tylko jednego: żeby ktoś ją wdrożył. I właśnie to napięcie między tym, co technicznie trywialne, a tym, co instytucjonalnie niemożliwe, jest sednem tej całej sprawy.

Dlaczego to wcale nie jest problem technologiczny

Zacznijmy od obalenia mitu, który powtarza się przy każdej dyskusji o cyfryzacji państwa. Mit brzmi: urzędy są zacofane technologicznie. Otóż nie do końca. ZUS obsługuje jedne z największych baz danych w kraju. Platforma Usług Elektronicznych, mimo że wygląda jak relikt, przetwarza gigantyczne wolumeny operacji. NFZ prowadzi systemy, od których dosłownie zależy życie. Te instytucje potrafią zbudować i utrzymać infrastrukturę, o jakiej niejedna firma może pomarzyć.

Problem nie leży więc w tym, że ktoś nie umie. Leży w tym, że dobry chatbot to nie jest kwestia postawienia modelu. To kwestia odpowiedzialności. Kiedy prywatna firma stawia bota, który się pomyli, traci klienta i przeprasza. Kiedy pomyli się bot ZUS i powie komuś, że należy mu się świadczenie, które mu się nie należy, mamy problem prawny, medialny i polityczny naraz. Nagle pojawia się pytanie: kto podpisał się pod tą odpowiedzią? Kto poniesie konsekwencje, gdy obywatel wydrukuje zrzut ekranu i pójdzie z nim do sądu?

To jest kluczowa różnica, o której większość entuzjastów AI zapomina. Firma optymalizuje pod średnią - jeśli bot ma rację w 95 procentach przypadków, to super, oszczędza pieniądze. Urząd nie może myśleć w kategoriach średniej. Urząd myśli w kategoriach najgorszego przypadku. Bo to najgorszy przypadek trafi na pierwsze strony i to on skończy się interpelacją poselską. Państwo nie boi się, że AI będzie działać źle. Państwo boi się, że AI będzie działać dobrze przez 99 procent czasu i katastrofalnie przez ten jeden.

Struktura zachęt, czyli dlaczego nikt nie chce być pierwszy

Żeby zrozumieć powolność urzędów, trzeba przestać patrzeć na technologię, a zacząć patrzeć na ludzi, którzy w tych urzędach pracują, i na to, co się im opłaca. To brutalne, ale prawdziwe: w administracji publicznej nie ma nagrody za odwagę, jest za to ogromna kara za błąd.

Wyobraźmy sobie dyrektora departamentu w dużej instytucji publicznej. Ma do wyboru dwie ścieżki. Pierwsza: wdrożyć asystenta AI do obsługi obywateli. Jeśli się uda, dostanie może pochwałę, może wzmiankę w sprawozdaniu rocznym. Jeśli się nie uda - poniesie pełną odpowiedzialność, będzie tłumaczył się przed kontrolą, prasą i przełożonymi. Druga ścieżka: nie robić nic nowego, utrzymać status quo, przetrwać do końca kadencji. Ryzyko zero, nagroda też zero, ale i kara zero.

Który wariant wybierze racjonalny człowiek, który ma kredyt i dzieci? Odpowiedź jest oczywista i nie ma nic wspólnego z jego inteligencją czy dobrą wolą. On po prostu reaguje na system, w którym funkcjonuje. A ten system premiuje bezczynność.

W administracji publicznej innowacja to nie szansa na awans, tylko szansa na kłopoty. Dopóki tego nie zmienimy, żaden budżet na AI nie pomoże - bo pieniądze rozwiążą problem technologii, a problem jest w odwadze.

Do tego dochodzi prawo zamówień publicznych, które jest osobnym bohaterem tej opowieści. Chcesz kupić usługę AI? Musisz ogłosić przetarg. Musisz go opisać tak precyzyjnie, żeby nikt się nie odwołał. Ale jak precyzyjnie opisać coś, co zmienia się co trzy miesiące? Kiedy piszesz specyfikację, na rynku jest model X. Zanim przetarg się rozstrzygnie, jest już model X plus dwie generacje, tańszy o połowę i dwa razy lepszy. Prawo zamówień publicznych zostało zaprojektowane dla świata, w którym kupuje się cement i długopisy, a nie dla świata, w którym technologia starzeje się szybciej niż trwa procedura jej zakupu.

Trzy litery, trzy silosy, zero rozmowy

Wróćmy do naszej pięćdziesięciolatki na styku ZUS, KRUS i NFZ. Jej dramat nie wynika ze złej woli żadnej z tych instytucji. Wynika z tego, że są to trzy osobne państwa w państwie, każde z własnym budżetem, własną hierarchią, własnymi systemami i własnym interesem, by tego wszystkiego nie mieszać.

Dobry asystent AI dla obywatela musiałby przekroczyć te granice. Musiałby wiedzieć jednocześnie o składkach emerytalnych, o ubezpieczeniu rolniczym i o prawie do świadczeń zdrowotnych. Ale kto miałby taki projekt sfinansować? ZUS ze swojego budżetu na rzecz projektu, który częściowo obsługuje sprawy KRUS? To się nie mieści w żadnej tabeli księgowej. A jeśli miałoby to zrobić jakieś nadrzędne ministerstwo, to natychmiast pojawia się walka o to, kto ma władzę nad danymi, kto ponosi odpowiedzialność i czyj to w ogóle sukces.

Silosy to nie przypadek. To głęboka cecha każdej rozbudowanej administracji. Każda instytucja broni swojego obszaru, bo jej istnienie, budżet i etaty zależą od tego, by ten obszar był wyraźnie zarysowany. Chatbot, który przekracza granice, jest zagrożeniem dla samej logiki, na której te instytucje stoją. I dlatego, choć obywatel widzi jeden problem, państwo widzi trzy oddzielne fragmenty, których po prostu nie ma kto połączyć.

Dane, których nikt nie chce ruszać

Jest jeszcze jeden powód, o którym mówi się rzadziej, a który moim zdaniem jest fundamentalny. Dobry model językowy jest tylko tak dobry, jak dane, na których pracuje. A dane w polskiej administracji to osobny kontynent chaosu.

Część procedur żyje w systemach z lat dziewięćdziesiątych. Część wiedzy urzędowej istnieje wyłącznie w głowach doświadczonych pracowników, którzy wiedzą, jak naprawdę załatwia się daną sprawę, a nie jak to opisano w regulaminie. Interpretacje przepisów bywają sprzeczne między oddziałami. Dokumentacja jest rozproszona po dziesiątkach niekompatybilnych formatów. Żeby zbudować dobrego chatbota, ktoś musiałby najpierw wykonać brutalną, żmudną, niewdzięczną pracę uporządkowania tej wiedzy. A ta praca nie daje żadnego efektu, który można pokazać na konferencji prasowej.

To jest ta niewidzialna góra lodowa. Wszyscy patrzą na czubek, czyli na ładny interfejs czatu. Nikt nie chce ruszać tego, co pod wodą, czyli chaosu danych i procedur, bo to nie jest atrakcyjne, kosztuje ogromnie dużo cierpliwości i nie przynosi politycznych punktów. Państwo woli kupić błyszczącą fasadę AI niż wykonać nudną robotę u podstaw, która dopiero uczyniłaby tę AI użyteczną.

Co by musiało się stać

Nie jestem cynikiem i nie uważam, że jest to sytuacja beznadziejna. Uważam natomiast, że dopóki będziemy diagnozować ją jako problem technologiczny, będziemy leczyć nie tę chorobę. Recepta typu „dajmy urzędom więcej pieniędzy na AI” jest wręcz szkodliwa, bo utrwala złudzenie, że wystarczy kupić właściwe narzędzie.

Co musiałoby się zmienić naprawdę? Po pierwsze, ktoś musiałby zdjąć z barków urzędników strach przed pojedynczym błędem. Trzeba jasno powiedzieć: asystent AI w urzędzie jest narzędziem informacyjnym, a nie wydaje decyzji administracyjnych, i jego pomyłka nie jest przestępstwem, tak jak pomyłka na infolinii nie jest przestępstwem. To wymaga odwagi prawnej i politycznej, nie technicznej.

Po drugie, trzeba zacząć od jednej, wąskiej, konkretnej sprawy, a nie od wizji cyfrowego państwa. Jeden dobry chatbot, który bezbłędnie odpowiada na dwadzieścia najczęstszych pytań o emeryturę, jest wart więcej niż dziesięć strategii cyfryzacji na trzysta stron. Małe, działające rozwiązanie buduje zaufanie. Wielka wizja buduje tylko rozczarowanie.

Po trzecie, i to jest najtrudniejsze, ktoś musiałby dostać realną władzę do przekraczania silosów. Nie kolejny komitet, nie kolejna międzyresortowa grupa robocza, ale rola z faktycznym mandatem, by powiedzieć trzem instytucjom: budujecie to razem, oto budżet, oto termin, oto kto za to odpowiada. Bez tego każdy projekt utknie w pierwszej rozmowie o tym, na czyim serwerze mają leżeć dane.

Puenta, która mnie niepokoi

Najbardziej niepokojące w tej całej historii jest to, że przepaść będzie się pogłębiać, a nie zmniejszać. Prywatne aplikacje, banki, sklepy, firmy telekomunikacyjne wdrażają asystentów AI w tempie, które co miesiąc podnosi poprzeczkę. Obywatel przyzwyczaja się, że wszędzie może po prostu zapytać i dostać sensowną odpowiedź. Wszędzie - poza państwem, które zna go najlepiej, ma o nim najwięcej danych i teoretycznie służy właśnie jemu.

I tu tkwi paradoks, który powinien nie dawać spać każdemu, kto myśli o państwie poważnie. Im lepszy staje się rynek, tym bardziej państwo wygląda przy nim jak relikt. A kiedy obywatel na co dzień obcuje z technologią, która działa sprawnie i uprzejmie, i nagle zderza się z instytucją publiczną, która każe mu dzwonić w trzy miejsca i czekać w kolejce, jego zaufanie do państwa nie spada powoli. Ono się kruszy.

Bo dobry chatbot w ZUS to nie jest kwestia wygody. To jest kwestia tego, czy państwo nadal potrafi rozmawiać ze swoimi obywatelami w języku, który oni rozumieją. Na razie nie potrafi. I nie dlatego, że nie ma technologii. Dlatego, że nie ma nikogo, kto zechciałby wziąć na siebie ryzyko bycia pierwszym.

// czytaj dalejDwadzieścia dolarów i rok, którego mi żalMagazynMój stack AI w 2026: pogrzeb, którego nikt nie zauważyłMagazynDwie klasy, jeden problem: co polska szkoła zrobi z myśleniemMagazyn