Что пятнадцать архивистов-практиков рассказали о влиянии ИИ на их работу, часть 1

Этот пост - о первых реальных свидетельствах влияния ИИ на архивный труд, и о том, почему подсчёт рабочих мест - неправильный критерий

Данный пост эксперта в области управления электронными документами, эксперта ИСО от США Энди Поттера (Andy Potter - на фото) был опубликован 14 августа 2026 года в социальной сети Substack.

Мы два года спорим о том, отнимет ли искусственный интеллект (ИИ) рабочие места у архивистов, не имея при этом практически никаких фактических данных. Илон Маск (Elon Musk) утверждает, что профессия программиста-кодировщика умрет к декабрю 2026 года; экономисты ОЭСР говорят, что организационная инерция всё затормозит; а поставщики заверяют, что их ИИ-инструменты позволят Вам разобраться, наконец, с накопившимися невыполненными задачами. Никто из участников данной дискуссии на самом деле не спрашивал архивистов-практиков о том, что происходит после того, как они запускают ИИ-инструмент.

Теперь это сделала доцент университета Южной Флориды (США) д-р Ниу Цзиньфан (Jinfang Niu – на фото). В статье «Использование ИИ архивистами: Практика и последствия» (Archivists’ use of AI: Practices and impacts, https://doi.org/10.1007/s10502-026-09553-w - данная 18-сраничная статья свободно доступна по адресу https://link.springer.com/content/pdf/10.1007/s10502-026-09553-w.pdf - Н.Х.), опубликованной этим летом в журнале «Архивная наука» (Archival Science, том 26 (2026)), приводятся результаты собеседований с пятнадцатью архивистами-практиками - тринадцатью американцами, одним британцем и одним канадцем - проведенных в декабре 2025 года и январе 2026 года. 

Насколько я могу судить, это первое целенаправленное эмпирическое исследование того, как внедрение ИИ реально повлияло на работу архивистов, а не того, как оно может повлиять в будущем.

Главный вывод – именно такой, какой Вы бы и ожидали, если внимательно следили за реальной ситуацией, а не читали пресс-релизы: никто из участников собеседований не знал ни одного архивиста, потерявшего работу из-за ИИ, - и в целом они ожидали, что численность персонала останется стабильной в обозримом будущем. 

Мой комментарий: Чтобы правильно интерпретировать этот результат, полезно посмотреть, кого именно опрашивали исследователи. Большинство (10) – сотрудники университетов; один человек представлял национальные архивы, и 4 – некоммерческие организации. Среди опрошенных вообще не было сотрудников коммерческих организаций и государственных органов. Также большинство опрошенных (10) – это лица, занимающие руководящие должности. Иными словами, полученные результаты можно считать сколько-нибудь репрезентативными лишь в отношении университетских архивов.

Кроме того, внедрение ИИ, начавшееся сравнительно недавно, ещё не зашло настолько далеко, чтобы говорить о массовых увольнениях – соответствующие ИИ-инструменты пока ещё недостаточно зрелые. Через два-три года ситуация может быть совсем иной, и те, кто «не читал пресс-релизы», могут об этом пожалеть!

Обратите внимание на то, как сформулировано это утверждение. Это утверждение о том, что наблюдали и ожидали 15 специалистов, а не «измерение» масштабов сокращения штатов. Некоторые из респондентов прямо отказались от прогнозов на десять лет вперед, сославшись на то, что технологии развиваются слишком быстро, чтобы их развитие и последствия можно было уверенно прогнозировать. Запомните это различие; всё остальное зависит от него.

Наиболее полезной частью статьи является таксономия.

Ниу Цзиньфан различает три аспекта использования ИИ, и третий из них заслуживает того, чтобы его «украсть». 

Использование в общих целях и использование в интересах архивной работы - это знакомое различие, которое в основном теряет смысл при непосредственном контакте с реальной практикой: респондент №3 использовал ИИ для написания скриптов на языке Python, обращающихся к API-интерфейсу системы ArchivesSpace с целью выполнения массовой обработки описаний, что является кодированием «общего плана» вплоть до того момента, пока не становится элементов ключевой архивной практики. 

Различие экспериментального использования и промышленной эксплуатации полезно главным образом потому, что позволяет Ниу Цзиньфан сделать утверждение, которое я не видел в столь чёткой формулировке. 

Третий аспект - это противопоставление использования ИИ на уровне интерфейса его использованию на системном уровне, и это реально работающее различие: 

• Примерами использования на уровне интерфейса могут служить обработка чат-ботом подсказок (промтов) или загрузку файла в Otter (популярный ИИ-помощник для автоматической записи, транскрипции и создания кратких итогов рабочих встреч – Н.Х.). 
  
  
• Среди примеров использования на системном уровне можно назвать настройку конвейеров, написание скриптов, понимание того, что на самом деле делает модель. 

Ниу Цзиньфан подразделяет использование на системном уровне на два подуровня: работа, которую может выполнить архивист с высоким уровнем технической грамотности, и работа, требующая привлечения настоящего инженера-программиста.

Это различие объясняет разрыв в возможностях учреждений лучше, чем любые бюджетные показатели. В подразделении, где работает респондент №1, устные истории загружаются в Otter вручную, потому что коллекция расширяется медленно, - и это нормально. В подразделении, где работает респондент №6, используется система распознавания рукописного текста AWS Transcribe с автоматизированной поточной загрузкой, потому что этого требует количество накопившихся необработанных материалов. Технология в обоих случаях та же, а вот позиция учреждений в отношении её использования - принципиально разная. Десять из пятнадцати опрошенных описали проекты, требующие совместной работы цифрового архивиста и инженера-программиста. Это реальная история внедрения ИИ, и это история о привлекаемом персонале.

(Продолжение следует)

Эндрю Поттер (Andrew Potter)

Источник: сайт Substack
https://metaarchivist.substack.com/p/fifteen-archivists-walk-into-an-interview