И. И. Рябова Статья посвящена применению искусственного интеллекта (ИИ) в научных библиотеках для подготовки информационно-аналитических продуктов (ИАП). В условиях интенсивного роста научной информации традиционные методы создания ИАП становятся чрезмерно трудоемкими. Российские библиотеки сталкиваются с финансовыми барьерами при внедрении дорогостоящего проприетарного программного обеспечения на базе ИИ, а также с санкционными ограничениями, затрагивающими множество онлайн-ресурсов, обладающих расширенным аналитическим функционалом. Цель исследования – выявление и систематизация функциональных возможностей открытых для российских пользователей ИИ-сервисов, применимых для оптимизации процесса создания ИАП в научных библиотеках. Проведен анализ 80 ИИсервисов, из которых отобраны инструменты с открытым или условнооткрытым доступом. На основе технологических этапов аналитико-синтетической переработки информации предложена типология, включающая несколько групп сервисов: 1) для информационного поиска (Perplexity AI, Semantic Scholar, Google Alerts); 2) для анализа, синтеза и визуализации данных (ResearchRabbit, Elicit, Napkin AI); 3) генеративные инструменты для создания дополнительных материалов (текстов, изображений, аудиофайлов, презентаций). Выявленные ИИ-сервисы могут быть интегрированы в практику научных библиотек для повышения качества и ускорения процесса подготовки обзоров, дайджестов, дашбордов и других ИАП. Уточняется, что эффективность использования ИИ-технологий напрямую зависит от компетенций библиотечного специалиста, способного критически оценивать выданные результаты, а внедрение ИИ сопряжено с такими рисками, как нарушение конфиденциальности данных, галлюцинации и т. д. Новизна исследования заключается в анализе открытого сегмента ИИ-сервисов, доступного отечественным библиотекам в текущих условиях, и типологии, разработанной в соответствии с полным циклом подготовки ИАП.
Научная статья 
аналитико-синтетическая переработка информации