Назад
OPSEC Notice // Public Release

Аналітичний департамент та наші автоматизовані системи опрацьовують тисячі спостережень. З міркувань операційної безпеки, переважна більшість звітів поширюється лише для Сил оборони України. У публічний доступ потрапляють лише поодинокі, ретельно відібрані фрагменти, очищені від глибинної аналітики та ключових висновків.

Матеріали відкритого доступу

Замикання петлі зворотного зв'язку: обмін даними між розробниками систем AI-донаведення та бойовими підрозділами

REPORT ID: AI-01
CLEARANCE: UNCLASSIFIED
DATE: Q2 2026

Розвиток систем AI-донаведення стримує не технологія, а розірвана петля зворотного зв'язку. Обмін даними між розробниками та екіпажами на передовій лишається неформальним і фрагментованим: без уніфікованого протоколу збору даних виробники не можуть стабільно вдосконалювати вироби, а екіпажі перевантажені дублюванням запитів — це сповільнює адаптацію зброї до швидкозмінного бойового середовища.

Операційний виклик

Комунікація між розробниками та екіпажами має ситуативний характер і відбувається у двох неформальних напрямах: виробники самостійно звертаються до екіпажів із запитом щодо роботи системи, а екіпажі повідомляють про некоректну роботу чи помилки. Кожен виробник вибудовує власний підхід до збору даних — визначає формати, вимоги до маркування та канали передачі. Відсутність єдиного стандарту фрагментує ці процеси і ускладнює узгоджену роботу між сторонами.

Чинна модель покладає значне навантаження на військовослужбовців, перекладаючи частину збору даних на самі екіпажі. Це живить стійке сприйняття тестування «сирих» рішень як використання армійського ресурсу в комерційних цілях. Там, де зворотний зв'язок не дає видимих покращень, мотивація екіпажів до співпраці зникає — а разом із нею якість і безперервність даних, від яких залежать системи.

Хід аналізу

Оцінка ґрунтується на якісному дослідженні: п'ятнадцять напівструктурованих глибинних інтерв'ю (N=15) з операторами ударних і розвідувальних БпАК на передовій, розробниками AI-модулів донаведення, представником національної оборонно-технологічної платформи та профільним експертом. Збір даних — лютий–березень 2026, аналіз — березень–квітень 2026. Вибірка цілеспрямована та самовідбіркова, тому результати відображають позиції окремих учасників у межах цієї проблематики.

Виявлено три першопричини.

1. Немає погодженого протоколу взаємодії. Військовослужбовці не мають чіткого переліку необхідних даних і періодичності їх передачі. Відсутнє спільне розуміння: що збирати, як маркувати та яким каналом надсилати.

2. Брак координації між розробниками щодо потреб і можливостей екіпажів. Виробники не завжди враховують реальні можливості екіпажів у бойових умовах. Як наслідок, військові паралельно взаємодіють із кількома розробниками й передають ту саму інформацію повторно, що створює дублювання і зайве навантаження. Технічні рішення, які мінімізували б ручну участь екіпажу, лишаються поодинокими і не масштабуються.

3. Немає координаційної структури в галузі. Періодичні зустрічі для обміну не гарантують виробникам стабільного потоку даних, а військовим — спрощеного збору. Координація має не лише збирати очікування, а й створювати єдиний стандарт збору та передачі інформації.

Висновки та Рекомендації

Чинна модель взаємодії між розробниками систем AI-донаведення та екіпажами децентралізована, фрагментована і будується переважно на неформальних особистих контактах. Відсутність єдиних стандартів і протоколів передачі перевантажує військовослужбовців, змушує розробників дублювати зусилля та сповільнює адаптацію технічних рішень до швидкозмінного бойового середовища.

Подолання цих бар'єрів потребує переходу до системної координації: єдиного безпечного каналу та уніфікованого протоколу збору даних. Пріоритет — автоматизація збору телеметрії, що мінімізує втручання людини. Принципово, щоб стандартизація стосувалася лише форматів даних і користувацького досвіду — вона не повинна обмежувати конкуренцію чи інноваційний потенціал розробників. У робочій моделі екіпажі передають дані не окремим розробникам, а координаційному суб'єкту, який забезпечує первинну фільтрацію, обробку та зберігання з контрольованим доступом. Стандарт, валідований безпосередніми користувачами, має значно більші шанси на швидке впровадження та масштабування, бо враховує реальні потреби й обмеження тих, хто застосовує системи.

Один урок рідко показує повну картину. Дивимось ширше

Пов'язаний стратегічний напрям Штучний інтелект та використання даних