Интеллектуальные средства разработки и управления стандартами и нормативами (ИСРУСН)

Интеллектуальные средства разработки и управления стандартами и нормативами (ИСРУСН, англ. Standards and Regulations Development and Management Intelligent Tools, SRDM) – это комплекс программных решений, использующих технологии искусственного интеллекта для автоматизации процессов создания, обновления и управления стандартами, нормативами и регламентами. Они помогают анализировать большие объёмы данных, выявлять несоответствия и тенденции, а также предлагают рекомендации по улучшению и оптимизации стандартов и нормативов.

Разработка и управление стандартами и нормативами представляет собой систематическую деятельность, направленную на создание, актуализацию, контроль и применение правил, требований и рекомендаций, которые обеспечивают единообразие и качество продукции, услуг и процессов в различных отраслях. Эта деятельность включает анализ существующих практик, выявление потребностей в стандартизации, разработку новых и корректировку действующих документов, мониторинг их соблюдения, а также оценку эффективности и влияния стандартов на бизнес-процессы и рыночные отношения. Она требует междисциплинарного подхода, привлечения экспертов из разных областей и использования современных аналитических инструментов для обработки значительного объёма данных и выявления закономерностей.

Ключевые аспекты данного процесса:

• анализ текущего состояния стандартизации в отрасли,
• определение ключевых параметров и требований для стандартизации,
• разработка проектов стандартов и нормативов,
• согласование и утверждение документов,
• внедрение стандартов в производственные и управленческие процессы,
• мониторинг применения стандартов,
• оценка эффективности стандартов и их корректировка.

В современных условиях возрастающего объёма информации и усложнения бизнес-процессов особую значимость приобретают цифровые (программные) решения, позволяющие автоматизировать и оптимизировать работу со стандартами и нормативами. Интеллектуальные средства разработки и управления стандартами и нормативами (ИСРУСН) на базе технологий искусственного интеллекта существенно повышают эффективность анализа данных, упрощают выявление несоответствий и тенденций, а также способствуют выработке обоснованных рекомендаций по совершенствованию стандартов.

Интеллектуальные средства разработки и управления стандартами и нормативами в основном используют следующие группы пользователей:

• регуляторные и надзорные органы для разработки и актуализации нормативных актов и контроля их соблюдения;
• крупные корпорации и холдинги для унификации внутренних стандартов и оптимизации бизнес-процессов;
• научно-исследовательские организации при разработке технических и отраслевых стандартов;
• консалтинговые компании для анализа соответствия деятельности клиентов действующим нормативам;
• ассоциации и союзы отраслевых предприятий для создания и продвижения единых стандартов в отрасли.

На основе своего экспертного мнения Соваре рекомендует наиболее внимательно подходить к выбору решения. При выборе программного продукта класса Интеллектуальные средства разработки и управления стандартами и нормативами (ИСРУСН) необходимо учитывать ряд ключевых факторов, которые определят пригодность продукта для решения конкретных бизнес-задач. Прежде всего, следует оценить масштаб деятельности организации: для крупных корпораций с разветвлённой структурой и множеством подразделений потребуются решения с расширенными возможностями интеграции и масштабируемости, в то время как для небольших компаний могут быть достаточны более простые и экономичные варианты. Также важно учитывать отраслевую специфику и соответствующие требования к стандартам и нормативам, наличие необходимых модулей для работы с регламентирующими документами определённой сферы, совместимость с существующими информационными системами и базами данных, уровень безопасности и защиты данных, возможности аналитики и отчётности, а также наличие функций машинного обучения и обработки естественного языка для анализа текстов стандартов и нормативов.

Ключевые аспекты при принятии решения:

• соответствие функциональности продукта задачам организации (например, возможность автоматического выявления противоречий в документах, генерация отчётов по анализу стандартов, поддержка версий документов и история изменений);
• поддержка необходимых форматов данных и интеграция с другими системами (например, ERP, CRM, системами электронного документооборота);
• наличие механизмов обеспечения безопасности и конфиденциальности данных (например, шифрование, разграничение прав доступа, аудит действий пользователей);
• возможности масштабирования и адаптации под растущий объём данных и усложняющиеся задачи;
• наличие инструментов для визуализации данных и построения аналитических дашбордов;
• поддержка работы с международными и отраслевыми стандартами (например, ISO, ГОСТ, специфические стандарты отдельных отраслей);
• наличие обучающих материалов, документации и технической поддержки;
• совместимость с используемой в организации ИТ-инфраструктурой и операционными системами.

После анализа перечисленных факторов следует провести пилотное тестирование или демонстрацию продукта, чтобы оценить его удобство использования, скорость работы и соответствие реальным рабочим процессам. Также целесообразно изучить отзывы других пользователей, работающих в схожей отрасли и с сопоставимым масштабом деятельности, и оценить репутацию разработчика программного продукта. В конечном счёте выбор ИСРУСН должен обеспечивать не только выполнение текущих задач, но и возможность развития и адаптации к будущим требованиям и изменениям в законодательстве и отраслевых стандартах.

Интеллектуальные средства разработки и управления стандартами и нормативами (ИСРУСН) предоставляют значительные возможности для оптимизации процессов в различных организациях. Они способствуют повышению эффективности работы с нормативными документами, снижению количества ошибок и ускорению принятия решений. Основные преимущества и выгода от применения ИСРУСН включают:

• Автоматизация рутинных процессов. ИСРУСН автоматизируют рутинные операции по созданию и обновлению стандартов, что позволяет существенно сократить временные затраты сотрудников и снизить вероятность человеческих ошибок.
• Анализ больших объёмов данных. Системы способны обрабатывать и анализировать значительные массивы данных, выявляя скрытые закономерности и тенденции, которые могут быть незаметны при ручном анализе.
• Выявление несоответствий. ИСРУСН помогают оперативно обнаруживать противоречия и несоответствия между различными стандартами и нормативами, что способствует повышению качества нормативной базы.
• Оптимизация стандартов и нормативов. На основе анализа данных системы предлагают рекомендации по улучшению и оптимизации стандартов, что ведёт к повышению эффективности бизнес-процессов и снижению издержек.
• Ускорение принятия решений. Благодаря быстрому анализу и обработке информации ИСРУСН позволяют ускорить процесс принятия решений в области стандартизации и регулирования, что особенно важно в динамично изменяющихся отраслях.
• Повышение прозрачности и доступности информации. Системы обеспечивают централизованное хранение и удобный доступ к нормативной информации, что упрощает работу с документами и повышает прозрачность процессов стандартизации.
• Интеграция с другими системами. ИСРУСН могут быть интегрированы с корпоративными информационными системами и другими программными продуктами, что позволяет создать единую информационную среду и улучшить взаимодействие между различными подразделениями и процессами.

Классификатор программных продуктов Соваре определяет конкретные функциональные критерии для систем. Для того, чтобы быть представленными на рынке Интеллектуальные средства разработки и управления стандартами и нормативами, системы должны иметь следующие функциональные возможности:

• автоматизация процессов создания и обновления стандартов и нормативов с использованием алгоритмов машинного обучения,
• выявление противоречий и несоответствий в существующих стандартах и нормативах посредством методов интеллектуального анализа данных,
• прогнозирование изменений в стандартах и нормативах на основе анализа трендов и исторических данных,
• генерация рекомендаций по оптимизации и улучшению стандартов с учётом анализа больших объёмов данных и выявления лучших практик,
• поддержка семантического поиска и классификации стандартов и нормативов с применением технологий обработки естественного языка.

По аналитическим данным Соваре, в 2025 году на рынке интеллектуальных средств разработки и управления стандартами и нормативами (ИСРУСН) можно ожидать усиления тенденций к интеграции мультимодальных моделей искусственного интеллекта, расширения возможностей анализа неструктурированных данных, повышения уровня автоматизации процессов валидации и верификации стандартов, развития механизмов объяснимости и прозрачности алгоритмов, а также усиления акцента на кибербезопасности и соответствию регуляторным требованиям.

• Интеграция мультимодальных моделей ИИ. Использование моделей, способных обрабатывать текст, изображения и другие типы данных, для более глубокого анализа и выявления скрытых закономерностей в стандартах и нормативах.
• Расширение анализа неструктурированных данных. Развитие алгоритмов для обработки и анализа неструктурированных данных (например, научных статей, отчётов) с целью выявления актуальных тенденций и предложений по обновлению стандартов.
• Автоматизация валидации и верификации. Внедрение автоматизированных систем для проверки соответствия разработанных стандартов установленным требованиям и нормам, что снизит вероятность человеческих ошибок.
• Механизмы объяснимости ИИ. Разработка инструментов, позволяющих пользователям понимать логику и основания, на которых строятся рекомендации ИИ, что повысит доверие к системам ИСРУСН.
• Кибербезопасность и защита данных. Усиление мер по защите данных и обеспечению соответствия регуляторным требованиям в области кибербезопасности при работе с конфиденциальной информацией.
• Интеграция с системами управления знаниями. Создание более тесных связей между ИСРУСН и корпоративными системами управления знаниями для улучшения доступа к актуальным данным и повышения эффективности разработки стандартов.
• Применение методов машинного обучения для прогнозирования изменений. Использование алгоритмов машинного обучения для прогнозирования будущих изменений в стандартах и нормативах на основе анализа исторических данных и текущих тенденций.