Данный пост эксперта в области управления электронными документами, эксперта ИСО от США Энди Поттера (Andy Potter - на фото) был опубликован 6 марта 2026 года в социальной сети Substack.Сейчас все специалисты, работающие в сфере управления документами и информацией, ежедневно слышат одно и то же: искусственный интеллект (ИИ) может классифицировать Ваши документы; он может автоматически назначать сроки хранения, выявлять дубликаты и конфиденциальную информацию; и он способен принимать решения об уничтожении/передаче документов в масштабах, непосильных для специалистов-людей.
И, честно говоря, многое из этого, вероятно, соответствует действительности.
Есть, однако, один вопрос, который постоянно упускается из виду в этом восторженном ажиотаже вокруг ИИ:
действительно ли Ваша программа управления документами готова ко всему этому?
Разработанная Женевской школой делового администрирования (Geneva School of Business Administration) научная концепция, известная как
«Оценка зрелости подхода к экспертизе ценности» (Maturity Assessment for Appraisal, MAA) предлагает один из наиболее полезных из известных мне подходов к серьезному осмыслению этого вопроса. Она основана на архивной науке и на результатах международного проекта InterPARES Trust AI
(подборку постов на моём блоге о различных аспектах этого проекта см. здесь: https://rusrim.blogspot.com/search?q=%22InterPARES+Trust+AI%22&by-date=true –
Н.Х.), но следующие из неё выводы имеют самое непосредственное отношение к повседневной практике управления документами и информацией
Проблемой является не ИИ сам по себеНеприятная правда, которую высвечивает концепция MAA, заключается в том, что большинство организаций, испытывающих трудности с использованием ИИ для поддержки управления документами, сталкиваются с проблемами совсем не потому, что плохи ИИ-инструменты, а ввиду того, что основополагающая практика проведения документационного анализа и экспертизы ценности – концептуальная структура принятия решений о том, что хранить, в течение каких сроков и почему - изначально не была в достаточной степени согласованной для того, чтобы её автоматизировать.
Нельзя обучить модель ИИ на основе принятых человеком противоречивых решений и после этого ожидать согласованных решений от машины. Принцип «мусор на входе — мусор на выходе» верен всегда, только его дороже и сложнее объяснить, когда речь идёт о работе алгоритма.
В концепции MAA задаётся шесть основополагающих вопросов о Вашей практике экспертизы ценности, и честные ответы на них многое скажут Вам о том, где Вы на самом деле находитесь.
Шесть вопросов, которые стоит задать1. Принципы. Имеется ли у Вашей программы управления документами чёткая, задокументированная идейно-философская основа для проведения экспертизы ценности? Не простое «соблюдение положений Перечней видов документов с указанием сроков хранения и действий по их истечении», а идеология, на основе которой определяется, почему определенные виды документов имеют ценность; решаются вопросы доступа, многообразия документального фонда, экологических издержек хранения и пригодности к использованию в долгосрочной перспективе. Если же принципы существуют только в головах Ваших наиболее опытных сотрудников, то у Вас имеется проблема «хрупкости» (
процесса принятия решений – Н.Х.), которую сразу же проявится при внедрении ИИ.
2. Видение и стратегическая концепция. Существует ли документированная политика, объясняющая Ваш подход к экспертизе ценности, а также устанавливающая, кто несёт ответственность за решения и как этот подход реализуется в различных подразделениях Вашей организации или юрисдикции? Указания по срокам хранения и соответствующие Перечни - это не стратегия, а результат реализации стратегии.
3. Обеспечение соответствия законодательно-нормативным и иным установленным требованиям. Данный вопрос кажется надежно «прикрытым», - но лишь до тех пор, пока Вы не присмотритесь внимательнее. Законодательно-нормативные и административные требования, требования стандартов – все они должны найти отражение в Вашей логике проведения экспертизы ценности, и все эти требования и правила должны быть актуальными. Инструменты ИИ, опирающиеся на устаревшие или же на не соответствующие юрисдикции правила, не просто генерируют неверные ответы - они дают заведомо неверные ответы.
4. Методология и процессы. Существует ли реальный, документированный процесс экспертизы ценности - кто проводит экспертизу, когда и на основе каких исходных данных? Как решается вопрос проведения повторной экспертизы ценности в случае изменения законодательства или в случае эволюции конкретного направления деловой деятельности? Как принимаются решения о долговременном хранении и об уничтожении? Если всё это существует только в виде неформальных знаний коллектива специалистов, то автоматизировать это невозможно - никак.
5. Инструменты. Какие инструменты Вы используете в настоящее время для выявления документов и контента различных видов, важнейших документов, информационных активов и обязательных требований к срокам их хранения? Если Ваш ответ - это «электронные таблицы и корпоративная память», то Вам есть о чём задуматься. Инструменты профилирования, такие как DROID или Archifiltre, существуют именно для того, чтобы предоставить Вам структурированные данные, необходимые системам ИИ в качестве входных данных.
6. Критерии. Часто критерии – это самое слабое звено. Каковы явным образом сформулированные, документированные критерии, которые обосновывают решения о сохранении и об уничтожении? Используется ли подход сохранения представительных выборок? Критерии полезны не только при внедрении ИИ - именно следование чётким критериям делает результаты экспертизы ценности защитимыми в случае, когда к ним возникают вопросы у аудиторов, юридических служб и общественности. Если же Ваши критерии явно не сформулированы, то система ИИ изобретёт свои собственные.
Оценка зрелости – не ответ «да/нет», а спектр ступенейВ концепции MAA для каждого из перечисленных выше аспектов предусмотрено пять степеней зрелости – начиная от «отсутствует», «ручной и нерегулярный подход» и до «устоявшийся подход, в значительной степени автоматизированный с использованием ИИ». У большинства программ управления документами оценки окажутся разбросанными по этому спектру, в зависимости от конкретного аспекта.
Низкие оценки - не провал, а полезная диагностическая информация.
Смысл оценивания не в том, чтобы стыдить программы управления документами за то, что они не находятся на высшем, пятом уровне по всем аспектам. Его задача - дать принимающим решения лицам четкое представление о том, что нужно в программах усилить перед развёртыванием инструментов ИИ, - и какие направления деятельности действительно готовы к автоматизации уже сейчас.
Что это означает на практикеЕсли Вы оцениваете поставщиков ИИ-инструментов для управления документами, то концепция MAA фактически представляет собой контрольный список для использования перед проведением закупок. Любой инструмент, который обещает автоматизировать принятие решений в рамках экспертизы ценности, будет хорош лишь настолько, насколько хороша логика проведения экспертизы ценности, которую Вы сможете в него заложить. Эта логика должна быть явно сформулированной, задокументированной, последовательной и защитимой.
Если Вы готовите деловое обоснование инвестиций в Вашу программу управления документами и информацией, то анализ шести названных аспектов помогает Вам подготовить структурированную аргументацию. Готовность к внедрению ИИ не просто вопрос технологий, - это вопрос стратегического управления, политики и зрелости процессов.
А если Вы просто пытаетесь понять, с чего лучше начать, то ответ обычно один и тот же: задокументируйте свои критерии, сделайте неявное явным. Всё остальное, как правило, делается уже потом.
Проект MAA продолжается, при этом изучаются варианты использования в Швейцарии, Бразилии и Японии. Данная концепция доступна на нескольких языках и предназначена для тестирования в различных контекстах архивной работы и управления документами информацией. Она заслуживает внимания - особенно перед следующей демонстрацией, проводимой поставщиком решений.
Полный доклад г-жи Басмы Махлуф Шабу (Basma Makhlouf Shabou – на фото) о концепции MAA был представлен на 9-м семинаре по вычислительной архивной науке (9th Computational Archival Science (CAS) Workshop) в рамках конференции IEEE Big Data 2024 в декабре 2024 года, см. https://ai-collaboratory.net/wp-content/uploads/2024/11/S01212_5786.pdf 
