 |
ГИГАНТ Компьютерные системы: как бизнесу защитить данные при работе с ИИ
Согласно исследованию «Солар», передача конфиденциальной информации от сотрудников российских компаний в зарубежные ИИ сервисы, такие как Chat GPT, выросла в 30 раз. Насколько серьёзна эта угроза и как бизнесу защитить свои данные? Своим мнением с «Телеспутником» поделились Алексей Колодка, директор по продажам компании «ГИГАНТ Компьютерные системы» и Ярослав Якимов, директор по развитию технологий искусственного интеллекта GS Labs.
Основной причиной участившихся утечек Алексей Колодка называет стремление сотрудников к личной эффективности. В погоне за быстрым решением задач работники часто пренебрегают правилами информационной безопасности. По мнению эксперта, для людей личная эффективность в работе важнее, чем угроза безопасности компании.
По его словам, многие даже не задумываются, какие данные передают и как это может навредить организации. Низкий уровень осведомлённости о киберрисках усугубляет ситуацию — в компаниях редко разъясняют ценность конфиденциальной информации и риски использования западных сервисов.
При этом эксперт призывает не демонизировать ИИ сервисы. Он поясняет, что данные, отправленные в чат, как правило, не покидают серверы платформы и не становятся автоматически достоянием конкурентов. Однако риск возникает при обучении моделей — информация может быть использована для улучшения алгоритмов, что теоретически создаёт потенциальную уязвимость.
Эксперт обращает внимание на отсутствие в большинстве российских компаний регламентов по работе с искусственным интеллектом. Руководство зачастую даже не знает, что сотрудники применяют ИИ в рабочих процессах.
«Без этого нельзя предъявлять сотруднику какие-либо претензии или обвинять его в утечке чувствительной информации», — подчёркивает Алексей Колодка.
Он считает, что внедрение чётких правил и инструкций — первоочерёдная мера для предотвращения утечек как персональных данных, так и коммерческой тайны.
Что касается перехода на отечественные аналоги, такой массовой тенденции пока не наблюдается, отмечает эксперт. Западные сервисы остаются более функциональными и удобными для решения многих задач. Тем не менее, по словам коммерческого директора, российские разработки активно развиваются. В перспективе их возможности будут расти, что позволит бизнесу безопаснее и эффективнее внедрять ИИ технологии в свои процессы, резюмировал эксперт.
Эту логику развивает и Ярослав Якимов. По его мнению, корень проблемы лежит не столько в небрежности сотрудников, сколько в изменении самой культуры труда.
По словам эксперта, ИИ-сервисы стали тем, чем «всего 10 лет назад были Dropbox, мессенджеры и личные почты». Объем задач на сотрудников растет, отмечает эксперт, особенно на фоне кризиса найма «дополнительных рук», и они ищут пути оптимизации своей работы — и бизнес здесь всегда проигрывает гонку удобства.
«Пока в компании не появятся правила использования интеллектуальных помощников, не произойдет их легализация и встраивание в бизнес-процессы, руководители так и будут бороться с последствиями, а не с причиной», — подчеркивает Ярослав Якимов.
Также эксперт подчёркивает, что нынешние тенденции вскрывают слабость классической иерархии: сотрудник с ИИ получает интеллектуальное усиление, которое часто превосходит возможности его руководителя уследить за результатами. Особенно, если через «сарафанное радио» сотрудник распространит идею использовать подобные сервисы между своими коллегами. И даже запреты, по мнению Якимова, на использование таких инструментов перестают работать — остается только управление через правила, доверие и прозрачность. Это системный сдвиг в модели управления, а не временный тренд, резюмирует Якимов.
Итоговым решением, по мнению эксперта, должен стать переход на верифицированные решения — либо развёрнутые на собственных мощностях компании, либо предоставляемые отечественными провайдерами с полным контролем за использованием данных.
Источник: https://telesputnik.ru/materials/tech/news/ii-servisy-protiv-konfidencialnosti-eksperty-o-pricinax-utecek-i-puti-k-bezopasnym-reseniyam
Контактное лицо: ГИГАНТ
Компания: ГИГАНТ
Добавлен: 19:12, 28.03.2026
Количество просмотров: 155
Страна: Россия
| Транспортные документы от Платформы ЭПД можно будет подписать в смартфоне, Платформа ОФД, 17:06, 17.08.2026, Россия626 |
| «Платформа ОФД» присоединилась к соглашению Минцифры России о развитии и внедрении мобильной электронной подписи «Госключ». Сотрудничество направлено на проработку новых сценариев использования сервиса, обмен технологической экспертизой и поддержку интеграции в продукты электронного документооборота. |
| UDV Group: банки столкнутся с ИБ-рисками из-за нейросетей без правил, UDV Group, 17:04, 17.08.2026, Россия616 |
| Российский разработчик решений в области киберустойчивости UDV Group прокомментировал рекомендации Банка России по безопасному использованию искусственного интеллекта финансовыми организациями. По оценке эксперта компании, ИИ постепенно становится для банков не только инструментом автоматизации, но и отдельным объектом управления информационной безопасностью. |
| ActiveCloud запустил в России услугу частного облака, ActiveCloud, 20:34, 16.08.2026, Россия694 |
| Облачный провайдер ActiveCloud запустил в России услугу частного облака для размещения критически важных систем, ресурсоемких приложений и инфраструктуры с повышенными требованиями к безопасности. |
| «НОБИЛИС» ПРЕДСТАВИТ ЦИФРОВУЮ ЭКСПЕРТИЗУ В СФЕРЕ КОРПОРАТИВНОГО ЗДОРОВЬЯ НА ВНОТ-2026, Нобилис ООО, 14:07, 14.08.2026, Россия794 |  |
| ООО «Нобилис», разработчик российской платформы управления корпоративным здоровьем TouchMED, объявляет об участии в ключевом отраслевом событии - XI Всероссийской неделе охраны труда (ВНОТ-2026). В фокусе презентации компании - практические инструменты цифровизации медосмотров, в том числе профилактических и предиктивной аналитики для снижения операционных рисков и повышения эффективности персонала. |
| Nexign: российский бизнес не спешит использовать ИИ для поиска аномалий, Nexign, 14:03, 14.08.2026, Россия136 |  |
| Почти 80% российских компаний уже применяют инструменты мониторинга своей ИТ-инфраструктуры, но лишь каждая шестая использует модели машинного обучения для обнаружения аномалий. Мешают нехватка внутренней экспертизы, низкое качество данных и сложность подсчета окупаемости инвестиций. |
|
|
