Цифровые досье, картирование GR-маршрутов и «оцифровка» рисков

Политконсультант, партнер Консалтингового бюро Т&М, эксперт Центра ПРИСП Антон Тимченко – о лоббизме в эпоху искусственного интеллекта.

Искусственный интеллект ворвался не только в мир избирательных кампаний, но и в GR (Government Relations, отношения с органами власти).

Пообщались с коллегами, посмотрели, как перемены оценивают зарубежные джиарщики, – выводы совпадают.

Социальный капитал по-прежнему ключевой актив

Стейкхолдеры это в конечном итоге люди. ЛПРы и чиновники, с которым строится целевой контакт, как ни странно, тоже. Как и те, кто стоит за абстракцией «общественное мнение», с которым работают при информационных кампаниях.

Так что связи, доверие и качество аргументации остаются фундаментом эффективной GR-коммуникации.

Что же меняет в лоббизме пришествие ИИ? – Значительная трансформация происходит в трёх сферах GR.

Инфраструктура подготовки

Качественная GR-коммуникация предполагает хорошую подготовку. Обычно речь идёт о стандартном пакете информации. Знать биографию целевого чиновника, историю его активности (для депутата, например, историю его инициатив и голосований). Понимать, какие есть аффилированные группы интересов. Найти игроков со сходной целью для выстраивания коалиции. Подобрать социально одобряемую аргументацию, попадающую в логику поручений президента (в идеале) или стратегии правительства.

Эта информация существовала и без ИИ. Однако её сбор обходился значительно дороже, а на её обработку уходило много времени. Современные технологии облегчают доступ к этим данным и ускоряют их обработку.

Мониторинг и аналитика

Объём регуляторики и законодательная активность давно превысили возможности ручного мониторинга. Отслеживать изменения во всём этом массиве аналоговым способом, конечно, можно, но в таком случае неизбежны «слепые зоны».

Кроме того, эффективная GR-стратегия исключает «туннельное зрение» - т.е. отслеживание исключительно своей отрасли или территории. Сходная логика регулирования и возможность тиражирования решений в смежной отрасли или другом регионе – повод для их анализа, хотя бы общего.

Отдельная история – картирование GR-рисков для бизнеса. Безусловно, всегда можно прибегнуть к их экспертной оценке («Может примут, может нет.»). Но системные игроки давно используют «оцифрованные» методики для выявления рисков регулирования, оценки их вероятности и «веса». Проиндексированные таким образом риски – прямые аргументы при расчете бюджета GR-департамента или внешних консультантов.

С широким распространением ИИ-сервисов все перечисленные задачи автоматизируются и сильно упрощаются.

Ожидания заказчиков

В новой технологической реальности клиенты и руководители хотят получать аналитические данные в режиме реального времени, а не еженедельные отчёты. С одной стороны, ИИ-сервисы позволяют легко автоматизировать этот процесс. С другой, это всё чаще формирует у заказчика ожидание более активной работы джиарщиков. Единица полученной информации подталкивает заказчика требовать единицу действия (реакции). Здесь очень важно отделить «суету ради суеты» от проактивной позиции. Что опять же невозможно без опытного лоббиста.

В общем, технологическая трансформация лоббизма носит скорее сервисный характер. Ожидать, что в ближайшее время «обкашливать» вопросики и «продавливать темы» вместо квалифицированного джиарщика станет ИИ-агент «Решала» не приходится. Однако роль сервисов, предоставляющих цифровые досье, картирующих GR-маршруты и «оцифровывающих» риски возрастает.

Словом, в мире ИИ нас ждёт лоббизм, основанный на данных.