Искусственный интеллект всё активнее внедряется в корпоративные контуры: от аналитики и планирования до RPA, компьютерного зрения и LLM-ассистентов.
Однако в промышленности и крупном бизнесе ИИ — это не только про эффективность, но и про ответственность, регуляторику и юридические последствия.
Разберём ключевые риски и то, как ими управлять на практике.
1. Риск утечки и неправомерного использования данных
ИИ-модели работают на данных, и если:
• используются облачные LLM без изоляции;
• в промпты попадают коммерческие, технологические или персональные данные;
• отсутствуют политики классификации информации;
компания фактически теряет контроль над тем, куда и как уходят данные.
📎 Практический кейс
В одной из промышленных компаний сотрудники начали использовать публичные LLM для подготовки отчётов и технических описаний.
В результате:
• в модель передавались фрагменты технологических регламентов;
• служба ИБ выявила риск утечки ноу-хау;
• использование ИИ было временно полностью запрещено.
Как снижать риск:
• разделять данные по уровням доступа;
• использовать корпоративные или on-premise LLM;
• запрещать загрузку конфиденциальных данных в публичные сервисы;
• формализовать, что ИИ можно и нельзя «видеть».
2. Регуляторные требования и соответствие законодательству РФ
Для российских компаний ключевые зоны риска:
• 152-ФЗ (персональные данные);
• требования по защите коммерческой тайны;
• отраслевые требования (промышленная безопасность, ВПК, критическая инфраструктура).
ИИ не освобождает от ответственности — решения, принятые с его участием, всё равно остаются решениями компании.
Типовая ошибка - использование ИИ для:
• отбора персонала;
• оценки эффективности сотрудников;
• рекомендаций по кадровым решениям;
• без юридического обоснования и прозрачной логики.
💬 Это может быть трактовано как дискриминация или нарушение трудового законодательства.
Рекомендации:
• не использовать ИИ как «чёрный ящик» для юридически значимых решений;
• сохранять финальное решение за человеком;
• документировать логику работы ИИ-моделей.
3. Риск «теневого ИИ» внутри компании
Даже если ИИ официально не внедрён, сотрудники:
• используют LLM для расчётов;
• автоматизируют процессы через сторонние сервисы;
• обмениваются данными вне корпоративного контура.
💬 Это создаёт неконтролируемую цифровую зону, которая опаснее официального внедрения.
Что работает лучше запретов:
• корпоративные инструменты ИИ;
• обучение сотрудников;
• понятные правила использования;
• поддержка со стороны IT и ИБ.
4. Лицензирование, авторские права и обучающие данные
ИИ-модели могут:
• использовать тексты, код, изображения с неясным правовым статусом;
• генерировать контент, права на который юридически спорны.
Для корпоративных компаний это риск, при использовании ИИ-контента:
• в документации;
• в маркетинге;
• в технических материалах.
Рекомендации:
• проверять лицензионную чистоту решений;
• ограничивать использование ИИ-контента во внешних материалах;
• фиксировать правила использования результатов генерации.
Что делать компаниям уже сейчас:
- Разработать политику использования ИИ;
- Определить разрешённые сценарии применения;
- Разделить роли: ИИ — помощник, не «решающий орган»;
- Привлечь юристов и ИБ на этапе внедрения;
- Начинать с пилотов, а не с масштабного внедрения.
⭐️ ИИ — мощный инструмент роста и эффективности, но в промышленности и корпоративном секторе он требует управления, правил и ответственности.