От хранилища к сервису: новая роль библиотек в технологическом лидерстве

Государственная система научно-технической информации (ГСНТИ) — это «кровеносная» и, одновременно, «нервная» система «мозга» страны — её науки и образования. Она обеспечивает моторику реформ того и другого: питает всю экосистему знания данными, результатами, инновационными идеями и связывает все эти элементы в одно целое, обеспечивая чувствительность и обратную связь. Университеты могут обновлять образовательные треки, наука — генерировать открытия, промышленность — ставить технологические задачи. Но если знание постоянно не циркулирует — «не видится», не находит своего адресата, не превращается в прототип и дальше в продукт, то система теряет скорость и память. ГСНТИ призвана развивать и держать скорость оборота знаний — от замысла и лабораторного результата до его внедрения в конкретной отрасли. Это целостная и стройная инфраструктура: единые правила описания, единые идентификаторы, единые «окна» доступа и аналитики.

Вместе с тем это ещё и культура, заключающаяся в умении нации бережно обращаться с собственным знанием: хранить, нормировать, связывать между собой разнородные артефакты — отчёты, данные, публикации, патенты, прототипы — и возвращать их в оборот науки, образования и индустрий. Поэтому синхронность с реформой высшего образования здесь не случайна: мы корректируем не только «чему и как учим», но и «как обращаемся со знанием» как с общенациональным активом.

Кроме того, сейчас мы находимся в той временной точке, где сошлись три линии. Первая — историческая. После распада старых институтов научно-технической информации (НТИ) нам потребовалось время, чтобы заново осмыслить их роль. Сегодня виток «пересборки» закономерен: без новой системы ГСНТИ страна не сможет быстро масштабировать даже уже достигнутые результаты. Вторая — технологическая. Появились зрелые цифровые решения, позволяющие обеспечить сквозную прослеживаемость данных о научно-исследовательских и опытно-конструкторских работах (НИОКТР или R&D) — от сбора и систематизации информации до реестров и отраслевой аналитики. Третья — политико-правовая. Приняты решения, которые запускают федеральный проект по модернизации научно-технических библиотек как фронт-энда будущей ГСНТИ и задают контуры интеграции и кадрового обеспечения этой системы. Иначе говоря, сложились условия, при которых можно не «сшивать» разрозненные практики, а строить целостную систему: у нас есть и смысл, и платформа, и мандат действовать.

«Человеческий прогресс зависит не столько от количества знаний,
сколько от скорости их обращения».
Эрнест Резерфорд

«Знание — это не вещь, а отношение.
Оно возникает тогда, когда мы соединяем смыслы».
Людвиг Витгенштейн

В октябре Томск стал площадкой форума «Университетская библиотека: на шаг впереди», собравшего более четырёхсот экспертов со всей России. Здесь обсуждали стандарты, языки данных и культуру обращения со знанием. В новом выпуске своего блога ректор ТГУ Эдуард Галажинский говорит о том, почему именно модернизация научно-технических библиотек может задать темп технологическому лидерству страны, и как гуманитарная рамка — доверие, открытость и ответственность — превращает инфраструктуру знаний в основу будущего для науки и образования. 

— Эдуард Владимирович, наука и образование сегодня переживают глубокую пересборку как ключевые государственные институты. Почему в этот сложный момент стране нужна ещё и новая система научно-технической информации? Почему бы не отложить это «на потом»?

— Государственная система научно-технической информации (ГСНТИ) — это «кровеносная» и, одновременно, «нервная» система «мозга» страны — её науки и образования. Она обеспечивает моторику реформ того и другого: питает всю экосистему знания данными, результатами, инновационными идеями и связывает все эти элементы в одно целое, обеспечивая чувствительность и обратную связь. Университеты могут обновлять образовательные треки, наука — генерировать открытия, промышленность — ставить технологические задачи. Но если знание постоянно не циркулирует — «не видится», не находит своего адресата, не превращается в прототип и дальше в продукт, то система теряет скорость и память. ГСНТИ призвана развивать и держать скорость оборота знаний — от замысла и лабораторного результата до его внедрения в конкретной отрасли. Это целостная и стройная инфраструктура: единые правила описания, единые идентификаторы, единые «окна» доступа и аналитики.

Вместе с тем это ещё и культура, заключающаяся в умении нации бережно обращаться с собственным знанием: хранить, нормировать, связывать между собой разнородные артефакты — отчёты, данные, публикации, патенты, прототипы — и возвращать их в оборот науки, образования и индустрий. Поэтому синхронность с реформой высшего образования здесь не случайна: мы корректируем не только «чему и как учим», но и «как обращаемся со знанием» как с общенациональным активом.

Кроме того, сейчас мы находимся в той временной точке, где сошлись три линии. Первая — историческая. После распада старых институтов научно-технической информации (НТИ) нам потребовалось время, чтобы заново осмыслить их роль. Сегодня виток «пересборки» закономерен: без новой системы ГСНТИ страна не сможет быстро масштабировать даже уже достигнутые результаты. Вторая — технологическая. Появились зрелые цифровые решения, позволяющие обеспечить сквозную прослеживаемость данных о научно-исследовательских и опытно-конструкторских работах (НИОКТР или R&D) — от сбора и систематизации информации до реестров и отраслевой аналитики. Третья — политико-правовая. Приняты решения, которые запускают федеральный проект по модернизации научно-технических библиотек как фронт-энда будущей ГСНТИ и задают контуры интеграции и кадрового обеспечения этой системы. Иначе говоря, сложились условия, при которых можно не «сшивать» разрозненные практики, а строить целостную систему: у нас есть и смысл, и платформа, и мандат действовать.

— Как была устроена советская ГСНТИ и какова была её роль в развитии советской науки и техники?

— Формально она была оформлена в середине 1960-х годов, но её институциональное ядро и практика «сквозного» информационного обеспечения сложных программ возникли раньше, в 1950-х — начале 1960-х. К тому времени уже действовали профильные институты научно-технической информации, велась реферативная обработка литературы, отрабатывались стандарты описания и каналы доведения информации до конструкторских бюро и отраслей. Запуск системы в середине 1960-х зафиксировал и масштабировал то, что сложилось как эффективный режим работы с информацией. В центр был поставлен ВИНИТИ как главный методолог и агрегатор, по стране выстроилась сеть ЦНТИ как «полевых рук» сбора и доставки информации, а общим языком постепенно становились единые классификаторы (впоследствии — ГРНТИ). Смысл — обеспечить воспроизводимую скорость: от появления знания до его использования в проектировании и производстве. Нельзя сказать, что советская ГСНТИ, например, «сделала» космос и атом, но опыт этих грандиозных проектов убедительно показал, зачем стране нужна институционально оформленная информационная система.

— Что случилось с этой системой?

— В 1990-х случилось то, что для системы смертельно: сломалась её целостность. В те годы обеднело финансирование, разошлись единые регламенты, многие ЦНТИ закрылись или сменили профиль. К середине 2000-х остались разрозненные контуры — электронные фонды, отдельные базы, начатые интеграции с международными идентификаторами, государственный учёт НИОКТР, но без общего «позвоночника», который связывает сбор, стандартизацию метаданных, каталоги и отраслевую аналитику. При этом ключевые институты — крупные НТИ-центры и национальные библиотеки — сохранились. На этом фундаменте сегодня и ведётся «пересборка» системы: вместо «латания» отдельных участков — восстановление связной системы с едиными правилами, инфраструктурой и кадрами.

— Как выглядит целевая архитектура новой ГСНТИ?

— Над архитектурой системы сейчас работает целое сообщество экспертов. Однако точно понятно, что она должна быть основана на базе сети научно-технических библиотек, ведь именно здесь происходит сбор, оцифровка, выверка и обогащение данных по единым регламентам, с привязкой к общим языкам описания — от ГРНТИ до международных идентификаторов вроде DOI, ORCID и ROR. Вторая важная составляющая — сервисы: «единое окно» для исследователей, управленцев и отраслей, включающее каталоги, аналитические панели и программные интерфейсы (API) для встраивания данных в отраслевые контуры и государственные системы учёта НИОКТР. В такой конфигурации библиотека перестаёт быть только хранилищем и становится сервисным центром знаний, а данные получают прослеживаемость по всему жизненному циклу — от лабораторной записи до внедрения.

— Чем «новая» ГСНТИ будет отличаться от «старой»?

— По сути — сменой логики. Раньше это была в первую очередь справочно-реферативная модель и ведомственная разобщённость: сильные фонды, но много «ручного поиска» и мало сквозных связей. Новая модель — сервисно-управленческая: единый профиль метаданных вместо множества локальных описаний, общие идентификаторы вместо «самодельных» картотек, каталоги и аналитические панели вместо разрозненных списков, единый набор правил, протоколов и инструментов (API) вместо закрытых «уголков» информации. 

Добавлю принципиально важное отличие: в технологию встроена гуманитарно-правовая рамка. Здесь будут заданы режимы доступа, правила цитирования и повторного использования, ответственность за качество метаданных. Иными словами, на смену «сборнику источников» приходит инфраструктура знания, рассчитанная на скорость, прослеживаемость и ответственное применение в образовании, науке и промышленности.

— Как федеральный проект «Развитие научно-технических библиотек России», одним из ключевых исполнителей которого стал Томский государственный университет, связан с созданием новой ГСНТИ?

— Тут важно отметить, что это — не «параллельная история», а фундамент новой системы. Объясню просто. Любая национальная информационная система живёт не на сервере, а там, где знание рождается, фиксируется и приводится в порядок. Раньше эту «полевую работу» делали центры научно-технической информации: они забирали на себя рутину — сбор, описание, доведение информации до тех, кому она нужна. Сегодня их роль берут на себя научно-технические библиотеки, но уже в иной логике: библиотека — это сервис-центр знаний. На её стороне — первичный сбор и приведение данных к единому профилю, присвоение идентификаторов, выверка качества, базовые сервисы для исследователей и инженеров. Дальше данные уходят по интеграционному контуру в единую информационную среду и становятся видимыми в «едином окне» — каталогах, аналитических панелях, прикладных API для отраслей. Поэтому, когда мы говорим «новая ГСНТИ», надо помнить: без этой «земли» — без сети библиотек-сервисов — любая центральная платформа будет похожа на идеально сделанную магистраль, к которой не подведены подъездные пути.

Научная библиотека ТГУ

И ускорять все эти процессы нужно прямо сегодня, потому что, с одной стороны, усиливаются внешние ограничения на доступ к зарубежным базам и подпискам. С другой — открывается технологическое окно возможностей: инструменты интеллектуального поиска на естественном языке, автоклассификация, быстрые сети и выросшие серверные мощности уже умеют снимать рутину с исследователей и сокращать путь от запроса до найденного знания. 

Если коротко, выводы таковы: у системы есть срок, роли и ресурсы; у библиотек — новая функция цифровых центров знаний; у профессионального сообщества — возможность сейчас влиять на стандарты, чтобы к 2030 году мы получили работающую инфраструктуру науки для достижения цели технологического лидерства.

— Вы только что отметили усиливающееся ограничение доступа российский исследователей и конструкторов к зарубежным базам и подпискам. А как решались и решаются задачи создания систем научно-технической информации на Западе и, скажем, в Китае?

— Если посмотреть на опыт других стран, то видно, что работа с научно-технической информацией там давно стала частью государственной стратегии. На Западе и в Китае это не вспомогательная функция, а основа научного лидерства — инфраструктура, без которой открытия не превращаются в технологии.

В США этот путь начался ещё после Второй мировой войны. В 1950-е появился National Technical Information Service — NTIS. Он собирал результаты всех исследований, финансируемых федеральными агентствами, и делал их доступными для университетов, компаний и ведомств. Со временем NTIS превратился в полноценную платформу данных: с миллионами документов, аналитикой, API-доступом. Там давно поняли: без стандартизированных метаданных и открытых каналов обмена знания застревают на уровне отчётов.

В Европе ставка сделана на интеграцию. Уже двадцать лет работает сеть OpenAIRE, объединяющая более полутора тысяч университетов и институтов. Здесь каждый результат исследования — статья, грант, прототип — получает цифровой идентификатор. Благодаря этому можно проследить путь знания от лаборатории до внедрения и избежать дублирования. Это экономит ресурсы и ускоряет внедрение новых технологий.

Китай прошёл этот путь стремительно. Ещё в начале 2000-х там существовали десятки несвязанных ведомственных баз. Сегодня действует национальная инфраструктура открытой научной коммуникации PubScholar, созданная под эгидой Китайской академии наук. В ней миллионы и миллионы цифровых объектов — от статей и патентов до исследовательских данных. На базе этой экосистемы возникли специализированные платформы, например, AstroCloud — «облачная астрономия», где наблюдения, обработка и публикации связаны в единый цикл. Именно эта дисциплина обращения с данными дала эффект ускорения. Проекты вроде квантового спутника «Мициус» стали возможны не только благодаря инженерным решениям, но и потому, что инфраструктура позволила мгновенно объединять данные, результаты и команды. Суть во всех этих примерах одна и та же: технологическое лидерство держится не только на лабораториях и приборах, но и на скорости и качестве циркуляции знаний. Кто выстраивает инфраструктуру — тот управляет будущим.

— Получается, что «там» системы научно-технической информации сразу создавались довольно быстро, хорошо продуманными и потому очень эффективными?

— Нет, конечно. Везде подобные системы не возникали безболезненно. На Западе путь к современной инфраструктуре знаний был долгим и противоречивым. В США всё начиналось с классического конфликта между государством, бизнесом и издателями. После Второй мировой в стране появились тысячи отчётов по военным и гражданским НИОКР, но не было единого механизма их распространения. Когда в 1950-е был создан NTIS, часть научного сообщества встретила его настороженно: многие опасались чрезмерного контроля государства над информацией, а частные издательства — потери прибыли. В 1980-е спор обострился снова, когда началось движение за открытый доступ к данным: федеральные агентства требовали прозрачности, а издатели и университеты защищали свои модели подписок. Этот конфликт между «открытостью» и «монетизацией» до сих пор не решён окончательно. 

Второй вызов — технологический. В 1990-е годы, когда интернет стал массовым, выяснилось, что у каждого агентства и университета свои форматы метаданных и классификаторы. NTIS и другие федеральные службы вынуждены были десятилетиями приводить эти разрозненные системы к единому профилю — через DOI, ORCID, DataCite. Фактически понадобилось два поколения, чтобы научная информация стала хоть как-то совместимой.

В Европе процесс создания систем НТИ шёл через консорциумы и медленное согласование интересов. OpenAIRE, например, строилась почти пятнадцать лет, и на каждом этапе приходилось договариваться: какие данные считать «результатами исследований», кто отвечает за качество метаданных, как соблюсти баланс между открытостью и защитой интеллектуальной собственности. Особенно болезненной оказалась тема персональных данных в гуманитарных и медицинских проектах. Поэтому европейская модель медленнее, но устойчивее: там каждое решение рождается на границе науки, права и этики.

Китай, как всегда, шёл своим путём — стремительно, но через ряд серьёзных противоречий. В начале 2000-х, когда страна сделала ставку на технологическое лидерство, выяснилось, что у неё нет единой карты знаний: каждая академия и каждое министерство имели собственные базы данных и правила доступа. Информация не циркулировала между наукой и промышленностью, а цифровые решения развивались «островками». Первые попытки интеграции вызвали споры: государство получило колоссальный массив публикаций, но доступ оказался дорогим, а контроль — излишне централизованным. 

Второй вызов — качество данных. Китай рос быстрее, чем успевали появляться стандарты. Даже ключевые поля метаданных — авторство, язык, аффилиация — долго оставались несопоставимыми. Лишь к 2020-м годам утвердили систему идентификаторов, сопоставимую с международными DOI и ORCID. Третья проблема — культурная. Долгое время открытый обмен данными воспринимался как риск — потеря приоритета, возможность некорректного использования. Пришлось формировать новую культуру обращения со знанием, где прозрачность — не угроза, а ресурс ускорения. 

И, наконец, вопрос доверия. Любая централизованная система требует обратной связи. Создавая PubScholar и отраслевые платформы вроде AstroCloud, Китай искал баланс между единством архитектуры и свободой исследовательских инициатив. Сегодня этот баланс выстраивается через региональные хабы и модель «федеративной инфраструктуры». И здесь нам тоже важно понять, что инфраструктура должна расти не быстрее, чем культура, которая ею пользуется.

Есть и общая для всех проблема — кадровая. Системы НТИ требуют новой профессии: метадата-инженеров, кураторов данных, специалистов по научным коммуникациям. Ни в США, ни в Европе, ни в Китае эти кадры не появились сразу, их готовили «по ходу», и именно поэтому внедрение новых стандартов часто буксовало. Так что за внешней стройностью зарубежных моделей стоит огромная работа по преодолению разобщённости и выработке доверия. И в этом смысле наш путь ничем не отличается: мы просто делаем этот шаг уже в цифровую эпоху, когда скорость ошибок и скорость исправлений стали гораздо выше.

— Вернемся к целям, которые поставлены перед ТГУ и его партнерами в рамках федерального проекта «Развитие научно-технических библиотек».

— Эти цели прагматичны. Первое — единая информационная система, способная собирать и связывать разнородные результаты НИОКТР. Второе — цифровой реестр НТ-библиотек: кто, где, какими фондами и сервисами располагает. Третье — целевая модель самой библиотеки как сервис-центра знаний, встроенного в научно-образовательную и промышленную экосистемы. На выходе у нас должны сложиться не только регламенты и «картинки архитектуры», а вполне осязаемые вещи: выверенные профили метаданных и идентификаторов, типовые процессы сбора/обработки информации, требования к качеству, прикладные сценарии для отраслей и, главное, подготовленные люди. И всё это прямо «питает» формирование ГСНТИ: что не будет собрано и стандартизовано «на местах», не появится в «едином окне» ни для исследователя, ни для заказчика из индустрии.

— За что в проекте отвечает непосредственно ТГУ и в чём, если можно так выразиться, специфика его роли?

— ТГУ, прежде всего, отвечает за «склейку смысла и технологии». Во-первых, за научно-методическое ядро: мы проектируем вариативную модель НТ-библиотеки под разные контексты — университет, отраслевой НИИ, провайдер дополнительного профобразования. Это не одна «идеальная» схема, а набор проверенных конфигураций: какие фонды и процессы нужны, как выстроить приведение данных к единому профилю метаданных, где включать идентификаторы (ГРНТИ, DOI, ORCID, ROR), как организовать качество и маршруты данных до интеграционного контура. Во-вторых, как я уже отметил выше, мы отвечаем за кадровый контур, для этого запускаем программы ДПО для сотрудников библиотек. В-третьих, ТГУ ответственен за регламенты и «стыки»: участвуем в настройке правил — от требований к описанию результатов НИОКТР и их идентификации до сценариев доступа, каталога сервисов и API для науки, образования и отраслей. И, наконец, за проверку гипотез в полевых условиях: в октябре 2025 года на базе Научной библиотеки ТГУ было проведено масштабное исследование сети НТ-библиотек, его результаты были представлены на Всероссийском форуме «Университетская библиотека: на шаг впереди». Они помогут составить эмпирическую рамку, на которой и будет собрана целевая модель.

Если говорить о некой специфике или даже уникальности нашей роли, то она заключается в соединении традиций классического университета и актуальной национальной методологической повестки. Мы одновременно держим лабораторию и библиотеку, образовательную траекторию и технологический трек, то есть умеем переводить «язык данных» на «язык обучения и внедрения». 

Томск исторически силён экосистемным мышлением: у нас выстроены консорциумы, инженерные школы, практика совместных проектов с индустрией, и теперь этот опыт переносится в НТИ. По сути, мы создаём модель НТ-библиотеки как сервисного центра знаний: с понятной архитектурой процессов, с живыми учебными модулями под каждую роль, с измеримыми требованиями к качеству метаданных и с цепочками доставки знаний до пользователя — исследователя, преподавателя, инженера или отраслевого заказчика. Можно сказать, что это — «добавленная стоимость» университета: мы не только описываем, «как должно быть», — мы готовим людей, кто это сделает, и площадки, где это можно быстро проверить и масштабировать.

— Кстати, если переходить к людям — на уровень пользователя? Что конкретно получат исследователь, руководитель лаборатории, индустриальный партнёр?

— Для исследователя это, прежде всего, «единое окно» с нормальными описаниями и идентификаторами: нашёл статью — сразу видишь связанные датасеты, отчёты по проекту, заявки на патенты, прототипы, коллег и организации через ORCID/ROR. Исчезает бесконечный «ручной поиск» по разным уголкам, время уходит не на перепроверку, а на работу. Плюс автоматизация рутины: корректные метаданные «подхватываются» в отчётность, грантовые формы, институциональные профили; ссылки и цитирования не надо ловить вручную — они приезжают вместе с записью.

Руководитель лаборатории получает панель управления реальной, а не бумажной динамикой: что уже сделано, что в пути, где дубли и «узкие места», какие результаты готовы к передаче в обучение или в технологический контур. Видны все связи: от решённой научной задачи к учебному модулю, к договору с индустрией, к заявке на интеллектуальную собственность. Это снижает риски «внутренних потерь» и позволяет управлять не только публикациями, но и оборотом знания в широком смысле.

Индустриальный партнёр, наконец, получает прозрачный «радар» технологий: каталоги результатов, отраслевые аналитические панели, понятные точки входа в университет или НИИ и API, через которые можно встраивать данные в свои процессы. Плюс важная гарантия порядка: режимы доступа и правила повторного использования заданы заранее и не нужно на каждой сделке заново изобретать правовую схему.

— Как всё это отразится на «скорости» научного цикла?

— «Скорость» здесь — не метафора, а управляемый параметр. Она растёт сразу в трёх петлях. Первая — поисково-аналитическая: единый профиль метаданных и идентификаторы уменьшают время от вопроса до корпуса релевантных материалов. Вторая — воспроизводимость и доработка: связность публикаций, данных и прототипов сокращает лаг между «прочитал» и «проверил/улучшил». Третья — трансфер: прослеживаемость от гранта до пилотного внедрения убирает тормоза на стыке науки и отрасли, получается меньше дублирования, меньше «потерь при передаче». Отсюда и новые KPI: время на поиск/верификацию, доля результатов с корректными метаданными и идентификаторами, время от завершения проекта до появления в каталоге и особенно до заключения отраслевого соглашения. Когда у страны появляется возможность эти метрики не просто считать, но и целенаправленно уменьшать, «скорость оборота знаний» становится управляемой величиной и это, по сути, ключ к технологическому лидерству.

— Если говорить о технологическом лидерстве страны, то что принципиально нового даст система, помимо «скорости» и «единого окна»?

— Если без лишней технической детализации, я бы отметил несколько вещей, которые обычно остаются «за кадром», но именно они делают технологический рывок воспроизводимым. Когда у страны появляется не просто «единое окно», а живая картина того, где у нас провалы в компетенциях и незакрытые задачи, приоритезация перестаёт быть интуитивной. Мы видим, какие исследования добавят наибольший эффект к общей траектории развития, и под это перестраиваем планы университетов и отраслей. Параллельно исчезает бесконечная бюрократическая рутина: исследователь один раз корректно описывает результат, а дальше система сама «донесёт» его в нужные контуры отчётности и аналитики. Это не мелочь, это — тысячи часов, возвращённых на собственно науку и инженерную работу.

Есть и ещё один важный слой: защита от хождения по кругу. Когда публикации, данные, прототипы и даже неудачные попытки связаны в одну историю, система раньше подаёт сигнал: «здесь уже пробовали и вот почему не получилось». Мы экономим ресурсы на уровне программ и ведомств и быстрее двигаем то, что действительно готово к следующему шагу, от лабораторного образца к испытаниям и пилотам. А дальше включается регуляторная механика: если эффект новых решений прозрачно виден, проще запускать «песочницы», быстрее превращать временные правила в устойчивые стандарты.

Отдельный разговор — про людей. Новые роли не родятся из презентаций, их надо выращивать «в потоке». Когда учебные модули встроены прямо в реальные процессы системы, то студенты и молодые специалисты приходят в профессию без «разгона», а качество данных и сервисов растёт здесь и сейчас. Появляется то, что я называю «устойчивой памятью», что делает науку и разработки менее уязвимыми к турбулентности.

И наконец, капитализация. Когда происхождение данных прозрачно, права на повторное использование прописаны, а маршруты передачи результатов типизированы, у нас снижаются транзакционные издержки, меньше месяцев уходит на согласования между университетом и индустрией. Плюс появляется экспортируемый продукт — наши практики управления знаниями, стандарты описания, учебные решения. Их можно тиражировать между регионами и секторами, а где-то и предлагать на внешних рынках. В сумме это и есть рабочая логика лидерства: не разовые «чудеса», а серийное производство решений, которое держится на видимости, воспроизводимости и ответственности.

— Если свести разговор к одному тезису: чему должна научиться страна благодаря новой ГСНТИ и чем можно будет измерить результат этой титанической работы — реализации федерального проекта и создания ГСНТИ?

— Если свести всё к одному тезису, то он будет таким: мы делаем ставку не на некую новую информационную платформу, а на новую дисциплину страны, которая будет держаться на утверждении «ничего не теряем, не делаем дважды, доводим до применения». Итогом должна стать новая культура работы с технической информацией: в лаборатории коллеги будут корректно описывать результаты, в библиотеке — поддерживать их «живыми», в управлении — опираться на общие правила, в индустрии — возвращать быструю обратную связь. Лицо этой реформы — не серверная, а люди: библиотекарь нового типа, метадата-инженер, архитектор данных, преподаватель, который учит этому с первых курсов. Когда эта культура закрепится, скорость и результативность просто станут побочным эффектом нормальной работы.

А прогресс мы будем мерить тем, как уменьшается путь от результата до использования, как сокращаются «потери при передаче», как растёт число случаев, когда знание вовремя находит адресата. И будем делать это открыто — с понятной картой задач, с пилотами, где каждый видит свою роль. Если нам удастся удержать эту человеческую и профессиональную рамку, технологическое лидерство страны будет всем нам наградой.