На протяжении предыдущих десятилетий ОСИНТ развивался как преимущественно ручная дисциплина: аналитик последовательно посещал источники, фиксировал данные и выстраивал логические связи. Этот подход работал, пока объём публично доступной информации поддавался человеческому восприятию.

Сегодня ситуация изменилась принципиально. По данным IDC, ежедневно генерируется около 2,5 квинтиллиона байт данных; только в социальных сетях публикуются сотни миллионов единиц контента в сутки. Ни один аналитик — и ни одна команда аналитиков — не способны обработать этот поток вручную. Тут не то, что ленивым, тут и трудолюбивым осинтерам становится тяжко.

Приходится применять ИИ модели для сбора и обработки данных. Пока что он не заменяет аналитика — он снимает с него операционную нагрузку, делегируя машине сбор, первичную фильтрацию и структурирование данных, и тем самым высвобождает внимание для того, что машина делает хуже всего: контекстуальной интерпретации, этического суждения и вывода. То есть, нам еще есть чем заняться.

Тем не менее.... Генеративный ИИ был охарактеризован ведущими практиками как «крупнейший сдвиг в ОСИНТ за последние двадцать лет» — своего рода начало эпохи OSINT 3.0, в которой скорость, масштаб и мультимодальность становятся базовыми характеристиками разведывательного процесса, а не конкурентным преимуществом.