Світ більше не потопає в даних: як AI-системи перетворюють інформаційний хаос на структуровані знання – аналіз Максима Дячука

Однак справжня проблема полягає не в обсязі інформації. Вона полягає в тому, що значна частина цих даних залишається неструктурованою та фактично недоступною для ефективного використання.

«Ми більше не живемо в епоху дефіциту інформації. Ми живемо в епоху дефіциту структури», — вважає фахівець із програмної інженерії та AI Infrastructure Максим Дячук.

На його думку, найближчими роками ключовим завданням штучного інтелекту стане не створення нових даних, а впорядкування вже наявних масивів інформації та перетворення їх на знання, придатні для прийняття рішень.

На мою думку, наведені висновки ґрунтуються не лише на теоретичних дослідженнях Максима Дячука, а й на його багаторічному практичному досвіді створення AI Infrastructure для цифрової трансформації історичних архівів. Понад дев'ять років він працює у сфері програмної інженерії, розподілених інформаційних систем та штучного інтелекту. З 2019 року Максим бере участь у розробці масштабних AI-рішень для цифровізації історичних документів, де за його участі створено понад 11,6 мільярда пошукових записів, реалізовано інфраструктуру для обробки приблизно 25 тисяч історичних міських довідників із формуванням понад 1,3 мільярда цифрових записів, а також забезпечено підтримку масштабних проєктів цифрової трансформації історичних архівів. Саме цей багаторічний практичний досвід став основою його професійних висновків щодо майбутнього AI Infrastructure та сучасних підходів до роботи з великими історичними даними.

Від цифровізації до розуміння

Багато років цифрова трансформація асоціювалася насамперед зі скануванням документів та перенесенням паперової інформації в електронний формат. Проте цифрова копія документа ще не означає, що інформація стала доступною.

Мільйони історичних записів, газет, архівних матеріалів і державних документів існують у цифровому вигляді, але залишаються складними для пошуку, аналізу та інтеграції в сучасні інформаційні системи.

Саме тут починається роль сучасного штучного інтелекту.

Якщо перше покоління цифровізації дозволяло лише зберігати інформацію, то нове покоління AI-систем прагне зрозуміти її зміст, структуру та взаємозв'язки між окремими елементами даних.

«Документ сам по собі не має великої цінності для сучасної системи. Цінність з’являється тоді, коли система розуміє, хто згадується в документі, які події описуються, як вони пов’язані між собою та яке значення мають у ширшому контексті», — пояснює Максим.

Чому штучний інтелект стає новою інформаційною інфраструктурою

Останні кілька років суспільство активно обговорює великі мовні моделі та генеративний штучний інтелект. Проте більшість людей бачить лише кінцевий результат — чат-ботів або інтелектуальних помічників.

За словами експерта, набагато важливіші зміни відбуваються на рівні інфраструктури.

Сучасні AI-системи дедалі частіше виконують роль посередника між людиною та інформацією. Вони автоматично знаходять закономірності, структурують дані, усувають дублювання, оцінюють якість інформації та створюють основу для подальшого аналізу.

Цей висновок ґрунтується не лише на теоретичних дослідженнях автора, а й на практичному досвіді створення AI Infrastructure для великих історичних колекцій, у межах яких за його участі було сформовано понад 11,6 мільярда пошукових записів і понад 1,3 мільярда структурованих цифрових записів.

Саме тому штучний інтелект поступово перетворюється на новий рівень інформаційної інфраструктури, подібно до того, як колись інтернет став новою інфраструктурою для передачі інформації.

Історичні архіви як полігон майбутнього

Однією з найскладніших сфер для впровадження подібних технологій залишаються історичні архіви.

На відміну від сучасних цифрових даних, архівні документи часто містять рукописний текст, пошкодження, нестандартні формати, застарілі шрифти та суперечливу інформацію.

Саме тому робота з історичними даними стала своєрідним випробувальним майданчиком для створення нових поколінь AI-систем.

У межах масштабних інженерних ініціатив подібні підходи вже використовувалися для обробки історичних переписів населення, архівних газет і великих генеалогічних колекцій. Одним із таких проєктів став проєкт, у реалізації якого безпосередню участь брав Максим Дячук. У межах цієї ініціативи приблизно 25 тисяч історичних міських довідників було перетворено на понад 1,3 мільярда цифрових записів, придатних для пошуку та аналізу. Цей проєкт став одним із прикладів застосування масштабованої AI Infrastructure для цифрової трансформації історичних архівів та створення високоякісних структурованих даних.

На думку Максима, подібні проєкти демонструють універсальну закономірність: незалежно від типу інформації головною проблемою стає не її зберігання, а здатність перетворювати дані на зрозумілі структури знань.

Від даних до знань

Саме ця ідея лежить в основі технічної монографії Максима Дячука «AI-Powered Digitization of Historical Records: Architectures, Pipelines, and Scaling Strategies» (Gutenberg Publishing House, 2026; ISBN 978-617-8660-48-2; DOI 10.66481/978-617-8660-48-2), у якій автор представив оригінальну методологію побудови масштабованої AI Infrastructure для цифрової трансформації історичних архівів. Методологія узагальнює багаторічний практичний досвід автора зі створення виробничих AI-систем для масштабної цифровізації історичних архівів та поєднує сучасні досягнення у сфері OCR, NLP, великих мовних моделей, Data Engineering і хмарної інфраструктури в єдину системну архітектуру.

Окремі положення цієї роботи також отримали подальший розвиток у професійних публікаціях Максима Дячука, присвячених AI Infrastructure та цифровій трансформації історичних архівів, де автор детально розглядає архітектурні підходи до побудови масштабованих систем штучного інтелекту для роботи з великими історичними колекціями.

Наступний виклик цифрової епохи

Протягом останніх десятиліть суспільство навчилося накопичувати інформацію у величезних масштабах. Наступне завдання значно складніше — навчитися ефективно працювати з нею.

У найближчі роки конкурентну перевагу отримають не ті організації, які володіють найбільшими масивами даних, а ті, які здатні найкраще їх розуміти.

Саме тому розвиток AI Infrastructure стає не просто технологічним трендом, а стратегічним фактором розвитку держав, бізнесу, науки та суспільства загалом.

Професійна діяльність Максима Дячука отримала міжнародне визнання. Він є IEEE Senior Member, Fellow Member міжнародної професійної мережі The GRAIL Network, Council Member міжнародної асоціації The Association of Information Technology Experts (AITEX), автором технічної монографії «AI-Powered Digitization of Historical Records: Architectures, Pipelines, and Scaling Strategies», а також бере активну участь у професійних ініціативах, пов'язаних із розвитком штучного інтелекту, AI Infrastructure та цифровою трансформацією історичних даних.

Практичний досвід Максима Дячука у створенні масштабованих AI-систем, його професійні публікації, авторська технічна монографія та міжнародне професійне визнання демонструють, що сучасна AI Infrastructure вже сьогодні дозволяє перетворювати великі масиви історичних документів на структуровані, придатні для пошуку знання. Його робота поєднує інженерну практику з системними дослідженнями, спрямованими на розвиток нових архітектурних підходів до цифрової трансформації історичних даних, роблячи їх доступними для дослідників, державних установ і мільйонів користувачів у всьому світі.