Исследование рассматривает искусственный интеллект как стратегический двигатель трансформации библиотечных экосистем на фоне ускоряющегося роста данных и усложнения информационных запросов, что делает переход от цифровых сервисов к интеллектуальным инфраструктурам знаний насущной задачей. Целью является количественно обоснованная модель внедрения ИИ, которая повышает релевантность поиска, персонализирует взаимодействие и поддерживает управление знаниями. Применен системный подход с сравнительным анализом и моделированием, эмпирическая база включает 95 ведущих библиотек из 18 стран за период 2019 по 2023 годы, изучены стратегии, отчеты и программные стеки, проведен опрос 250 специалистов. Для анализа использованы R и Python с тематическим моделированием LDA и векторными представлениями Word2Vec, для онтологий и графов знаний применялись Protégé и Neo4j. Предложен индекс интеллектуализации библиотечной системы LII как взвешенная композиция автоматизации рутинных операций, внедрения когнитивных сервисов и зрелости аналитической инфраструктуры. Результаты показывают высокую завершенность базовой цифровизации со средним значением 89,5 процента при низкой доле продвинутых ИИ сервисов 35,1 процента и редкости полноценных интеллектуальных инфраструктур 10,3 процента, лидируют исследовательские университетские библиотеки, заметно отстают публичные. Семантический поиск на моделях типа BERT демонстрирует точность 85,7 процента и полноту 82,3 процента при среднем времени 55,9 секунды, что статистически превосходит альтернативы p 0,001. Персонализация повышает индексы вовлеченности до 0,79 и удержание до 78,2 процента, прирост длительности сессии достигает 58,1 процента, зависимость носит нелинейный характер. Корреляция между базовой автоматизацией и внедрением ИИ умеренная r=0,58, регрессионная модель объясняет до 72 процентов вариации вовлеченности, ключевые предикторы связаны с зрелостью продвинутых сервисов и точностью поиска. Обсуждаются риски нового технологического неравенства, потребность в новых компетенциях и этических принципах, предложена дорожная карта поэтапной интеллектуализации и направления для масштабируемых открытых платформ. Практическая ценность выражается в рекомендациях по формированию компетентностных профилей сотрудников, внедрению открытых стандартов обмена метаданными, развитию интероперабельных API и графов знаний, настройке прозрачных метрик качества, управлению рисками конфиденциальности и смещения, а также планированию финансирования и пилотных этапов. Перспективы включают открытые репозитории моделей и совместные консорциумы для библиотечного сектора.