ШІ) на робочу силу державного сектору Грузії, зосереджуючись на прирості продуктивності, ризиках для зайнятості та інституційній адаптації. Хоча понад 70 % державних службовців у світі використовують інструменти ШІ, систематичні емпіричні дослідження несанкціонованого використання «тіньового ШІ» (Shadow AI) у Грузії відсутні. Для заповнення цієї прогалини застосовано конвергентний змішаний дизайн дослідження, який включає опитування 322 державних службовців, 15 напівструктурованих інтерв’ю, трьохраундову експертну панель Delphi (12 експертів), кейс-стаді Міністерства внутрішніх справ та систематичний аналіз документів. Кількісні дані опитування, якісні інтерв’ю та результати Delphi-панелі були інтегровані для забезпечення методологічної триангуляції. Результати показують, що 52,8 % державних службовців використовують інструменти ШІ (17,4 % – щоденно), тоді як 42,9 % залучені до практик Shadow AI. Рівень інституційної готовності є обмеженим: лише 14,3 % установ мають формальну політику щодо ШІ, 61,5 % не проходили жодного навчання з ШІ, а 54 % вводять конфіденційні дані в AI-платформи. Тематичний аналіз виявив п’ять ключових патернів: «мовчазні інновації», «подвійні стандарти», «навчальна пустеля», «страх даних» і «дефіцит довіри». Логістична регресія показує, що сприйняття підвищення продуктивності (OR = 2.34, p < .01) та відсутність формальної політики (OR = 3.12, p < .001) суттєво пов’язані з використанням Shadow AI. Отримані результати свідчать про одночасне існування зростання продуктивності та неврегульованих інституційних ризиків, включаючи неефективність через неконтрольоване використання ШІ, нерівномірний розвиток людського капіталу та фіскальні ризики, пов’язані з витоками даних або алгоритмічними помилками. Дослідження пропонує контекстуальну адаптацію Уніфікованої теорії прийняття і використання технологій (UTAUT), демонструючи, що в перехідних економіках сприйнята корисність може переважати відсутність сприятливих умов. Для політиків і публічних адміністраторів запропоновано чотири практичні інтервенції: обов’язкові програми з AI-грамотності, регуляторна «пісочниця» для контрольованого експериментування, мережі AI-чемпіонів для взаємної підтримки та перегляд систем оцінювання ефективності. Ці рекомендації спрямовані на підвищення економічної ефективності, зниження фіскальних ризиків та розвиток відповідального управління в Грузії та аналогічних пострадянських перехідних економіках