Именно при попытке ответить на этот вопрос, по её словам, страны раз за разом сталкивались с одной и той же закономерностью: самые серьёзные риски в госуправлении часто возникают на стыке институтов и секторов, там, где заканчивается ответственность одной структуры и начинается ответственность другой. Примером может служить сфера здравоохранения: бесперебойный доступ к лекарствам зависит от целой цепочки решений — прогнозирования потребности, финансирования, закупок, логистики и доставки пациентам. Когда возникает дефицит, проверка одной лишь финальной фазы поставки не покажет причину: она чаще всего кроется в неточном планировании спроса или разрозненной ответственности между ведомствами. Поэтому аудит должен оценивать не отдельную операцию, а систему в целом.

Эту же логику представитель ПРООН предложила перенести и на искусственный интеллект. Как инструмент, ИИ уже помогает аудиторским институтам анализировать огромные массивы транзакций, выявлять аномалии, обнаруживать риски в госзакупках и дублирующие платежи, делая аудит быстрее и эффективнее. Но по мере того, как алгоритмы всё активнее участвуют в госуправлении, бюджетировании и предоставлении услуг, они сами становятся объектом аудита.

Она привела два международных примера. В Нидерландах Счётная палата в 2022 году проверила девять государственных алгоритмов на соответствие требованиям по управлению, данным, приватности и этике. Базовым критериям соответствовали только три. А в США Государственное контрольно-ревизионное управление разработало отдельную рамку подотчётности ИИ, охватывающую управление, данные, эффективность и мониторинг. Аудиторам предстоит выяснять, на каких данных обучен алгоритм, насколько он надёжен, может ли он давать непредвзятые результаты, и кто несёт ответственность, если алгоритм повлиял на государственное решение. «ИИ может автоматизировать анализ, но не должен автоматизировать подотчётность», — заявила Вавьерниа, отметив, что ответственность за решения должна оставаться прозрачной.

Говоря о Казахстане, она отметила, что страна уже закрепила в законодательстве требования к качеству данных, законности использования и прозрачности систем ИИ. Следующий шаг — перевести эти принципы в практические методологии аудита и институциональный потенциал. Представитель ПРООН предложила модель из трёх уровней государственного аудита: финансовый контроль, контроль результатов и алгоритмический контроль — и отметила, что ПРООН готова поддерживать это направление, опираясь на свою экспертизу и опыт в сферах управления госфинансами, финансирования ЦУР и ответственного использования ИИ.