Работа с ИИ без утечек: как бизнес Юга защищает свои секреты от нейросетей

80% российских компаний уже интегрируют искусственный интеллект в бизнес-процессы

, показывает исследование компании «Солар», занимающейся вопросами кибербезопасности. При этом 45% организаций не выделяет бюджет на его защиту, а формализованные политики информационной безопасности для ИИ разработали только 25% компаний.

Сотрудники массово используют публичные ИИ-сервисы в повседневной работе, чтобы оптимизировать рабочее время, однако из-за невысокой цифровой грамотности и несовершенных механизмов мониторинга данных во внешнюю среду могут попасть код, документы, клиентские данные и условия сделок.

«По итогам первого полугодия 2026 года мы выявили, что

38% обращений в ИИ-сервисы содержали конфиденциальную информацию. На команды разработки ПО пришлось 43% таких событий, на коммерческие подразделения — 26%

. Среди обращений с конфиденциальными данными 11% содержали пароли, токены или API-ключи, которые могут предоставить доступ к корпоративным системам», — рассказали в пресс-службе ГК «Солар».

Данные сигнализируют о том, что выстраивать защиту необходимо параллельно с внедрением искусственного интеллекта в бизнес-процессы. Как именно это сделать — рассказывают эксперты по кибербезопасности и предприниматели, которые уже прошли этот путь.

От советника к сотруднику

Компании Юга используют искусственный интеллект в основном для решения нескольких блоков рабочих задач, приводят свои данные в банке «Центр-инвест» — от подготовки черновиков писем и коммерческих предложений до поиска новых рынков, ресурсов, каналов сбыта. Нейросети уже сейчас реально меняют бизнес-процессы на предприятиях и позволяют экономить или больше зарабатывать.

Поделиться

Кирилл Манжура считает ИИ таким же прикладным инструментом, как CRM и BI // Фото предоставлено собеседником

«В корпоративных процессах ИИ меняет две вещи: время и объём работы. Мы сейчас внедряем для компаний системы речевой аналитики, поэтому приведу пример из этой области, — рассказал Кирилл Манжура, CTO IT-компании Aiston. — Чтобы прослушать один звонок, оценить его по критериям и зафиксировать результат, сотруднику требуется 7-10 минут. Даже 100 звонков — это уже 12-17 часов ручной работы. Поэтому контроль обычно остаётся выборочным, обычно до 10%. ИИ позволяет обрабатывать весь массив автоматически, а человеку передавать найденные отклонения и спорные случаи. То есть объём контроля растёт без кратного расширения команды. Сейчас уже понятнее, что в бизнесе ИИ — это такой же прикладной инструмент, какими когда-то стали CRM или BI».

Помимо очевидных задач по анализу данных и составлению разного рода текстов, нейросети могут работать с внутренними знаниями компании, когда ИИ-агент становится полноценным сотрудником.

Переход — от отдельных помощников к AI-агентам, которые работают с корпоративными системами, — сейчас становится одним из основных направлений развития корпоративного ИИ, считает Виталий Арбузов // Фото предоставлено собеседником

«У любой компании после нескольких лет работы появляется огромное количество информации: договоры, регламенты, презентации, переписки, инструкции, базы знаний. И обычно половина проблемы сотрудника заключается не в том, что он не знает ответ, а в том, что он не знает, где этот ответ лежит, — рассуждает сооснователь сервиса доставки Баггаж с филиалами в Москве, Санкт-Петербурге и Сочи Виталий Арбузов. — А можно сделать внутреннего ИИ-ассистента, которому ты задаешь вопрос: “Как мы согласовываем такой договор?” — и он сам идет в корпоративную базу знаний, находит нужные документы и отвечает. Следующим шагом ИИ начинает не только отвечать, но и выполнять действия. Создать задачу, подготовить документ, занести данные в CRM, запустить определенный процесс. Именно такой переход — от отдельных помощников к AI-агентам, которые работают с корпоративными системами, — сейчас становится одним из основных направлений развития корпоративного ИИ». 

Система безопасности против утечек

Но есть и оборотная сторона такого прогресса: как только живой сотрудник или автономный ИИ-агент загружает данные компании на внешний сервер для обработки, возникает риск утечки данных, которые могут попасть конкурентам или злоумышленникам. А когда речь идет о персональных данных людей, утечка также становится причиной санкций со стороны российских контролирующих органов из-за нарушения законодательства о защите персданных. Эксперты сходятся во мнении, что бизнесу необходимо выстроить многоуровневую систему безопасности, которая снижает риск утечек.

Владимир Нелюб выделяет четыре решения для построения системы безопасности при внедрении ИИ-инструментов // Фото предоставлено собеседником

«Базовое решение — закрытый контур. Данные не должны покидать инфраструктуру компании: ни код, ни договоры, ни персональные данные не уходят во внешние сервисы. Второй уровень — контроль и логирование всех действий ИИ-агентов: каждый запрос, каждый ответ, каждое изменение должны быть зафиксированы и доступны для аудита. Третий — минимальные привилегии: ИИ-агент должен иметь доступ только к тем данным и инструментам, которые необходимы для выполнения конкретной задачи. И четвёртое — человеко-машинное согласование по критическим действиям: агент может предложить, но окончательное решение по значимым изменениям остаётся за человеком», — рекомендует Владимир Нелюб, управляющий партнер «Астра ИИ Код», член правления, директор по науке и ИИ ПАО «Группа Астра».

Отдельно эксперт подчеркнул, что необходимо легализовать использование ИИ внутри компании. Запреты не работают — сотрудники всё равно будут использовать удобные инструменты, но уже «из-под полы», без контроля. Нужно дать им безопасную внутреннюю альтернативу публичным сервисам и встроить в неё механизмы защиты.

Руководитель отдела развития платформенных решений и ИТ-школы банка «Центр-инвест» Сергей Задорожный подтверждает, что надёжная защита при работе с ИИ начинается не с запретов, а с понятных правил: что можно загружать в нейросети, что нельзя, кто отвечает за результат и как проверяется качество ответа: «Главный риск — использование ИИ без понимания, а безопасность должна быть многослойной — от запрета передачи конфиденциальных данных во внешние системы до создания защищённых корпоративных ИИ-платформ».

«Центр-инвест» также называет четыре обязательных уровня защиты:

1. Организационный: политика использования ИИ, перечень разрешённых инструментов, запрет на загрузку персональных данных, коммерческой тайны, договоров, клиентских баз и внутренней отчётности в открытые сервисы.
2. Технологический: защищённые корпоративные решения, разграничение доступа, контроль каналов передачи данных.
3. Управленческий: человек всегда проверяет результат ИИ, особенно если речь идёт о клиентах, деньгах, юридических формулировках или управленческих решениях.
4. Образовательный: сотрудники должны понимать не только возможности ИИ, но и риски — от утечек данных до ошибок в ответах модели.

Обучение — это база

Даже если в компании есть регламент по работе с ИИ, сотрудники иногда игнорируют правила. Чаще всего это происходит не из злого умысла, а из-за привычки искать быстрый результат. Сотрудник видит, что нейросеть экономит время: помогает написать письмо, сделать таблицу, подготовить резюме документа. Но если человек не понимает, что открытый сервис — это не внутренний защищённый контур компании, он может случайно передать туда персональные или служебные данные.

«Бороться с этим одними приказами сложно. Запрет без объяснения часто приводит к тому, что сотрудники продолжают пользоваться ИИ неофициально, — говорит Сергей Задорожный. — Поэтому обучение — ключевой элемент безопасности: надо показывать реальные рабочие сценарии, объяснять, какие данные нельзя передавать, давать безопасные шаблоны запросов и разрешённые инструменты. Банк «Центр-инвест» на экспертных площадках отдельно подчёркивает: даже если компания официально не внедрила ИИ, это не значит, что сотрудники не используют его самостоятельно; отсутствие культуры и практик работы повышает риск утечек».

Генеральный директор ростовской ИТ-компании «РНД Софт» Роман Забродин одной из наиболее важных задач для крупного бизнеса, заинтересованного в продаже ИТ-решений, считает подготовку большого числа квалифицированных специалистов в области искусственного интеллекта.

По мнению Романа Забродина, одной из самых важных задач остается подготовка квалифицированных кадров для работы с ИИ // Фото: Эксперт Юг

«Нужно готовить большой пласт специалистов, которые могут выстроить архитектуру, правильно оценить риски, выбрать правильные инструменты, расставить приоритеты внедрения и четко понимать, как работать с данными. Таких курсов единицы».

На юге России в качестве примера подобных обучающих программ можно назвать интенсивы по ИИ, которые проводит банк «Центр-инвест». Специалисты банка обучают безопасной работе с ИИ студентов, госслужащих и бизнес.

«Универсального формата нет: разные группы должны учиться по-разному, — пояснил Сергей Задорожный. — Для топ-менеджмента лучше всего работают короткие стратегические сессии и практикумы на управленческих кейсах: где ИИ может снизить издержки, ускорить процессы, улучшить качество решений, а где риски выше пользы. Руководителям важно понять, как встроить ИИ в стратегию, контроль рисков и ответственность за результат. Для рядовых сотрудников эффективнее всего прикладные тренинги: взять типовые задачи — письмо, отчёт, анализ таблицы, подготовку инструкции, поиск ошибок — и показать, как делать их быстрее и безопаснее».

Обучающие программы банк при помощи региональных органов власти старается сделать массовыми. В 2026 году «Центр-инвест» совместно с Минэкономразвития Ростовской области запустил серию образовательных интенсивов по использованию ИИ для предприятий Дона в рамках федерального проекта «Производительность труда». С Агентством инноваций Ростовской области банк подписал соглашение о сотрудничестве в области развития технологий искусственного интеллекта. Партнёрство направлено на цифровую трансформацию предприятий, внедрение ИИ-решений в государственном и муниципальном управлении, а также на подготовку кадров для ИТ-сферы.

«Мы видим высокий спрос со стороны бизнеса, поэтому такие программы важно развивать дальше: через отраслевые интенсивы, практические разборы кейсов, обучение руководителей и создание безопасной культуры использования ИИ внутри компаний», — сказал эксперт «Центр-инвеста».

Владимир Нелюб из «Группы Астра» также отметил важность повышения общей киберграмотности персонала.

«Обучение должно давать три вещи. Первое — понимание рисков: что такое «теневой ИИ», чем опасны промпт-инъекции и почему даже «безобидный» запрос может привести к утечке. Второе — чёткие правила: какие инструменты разрешены, для каких задач, какие данные нельзя передавать внешним сервисам. Третье — навык критической оценки: как проверить ответ ИИ, когда ему можно доверять, а когда результат требует перепроверки, — сказал эксперт. — Без этого даже самый защищённый контур даст сбой — потому что человек станет слабым звеном. С другой стороны, обученный сотрудник — это не просто «пользователь», который не навредит, а активный участник защиты, способный заметить аномалию и вовремя среагировать».