Риски применения искусственного интеллекта в компании
План статьи
Искусственный интеллект за очень короткое время стал неотъемлемой частью бизнес-процессов почти каждой компании. Его используют для аналитики, маркетинга, управления персоналом, разработки и поддержки клиентов. Однако вместе с полученными выгодами от новой технологии растут и риски применения искусственного интеллекта, которые многие компании недооценивают. ИИ становится не только драйвером эффективности, но и объектом, использование которого требует обязательного мониторинга и защиты.
Классификация рисков применения ИИ
Необходимо понимать ключевую классификацию рисков, с которыми сталкиваются компании при внедрении и использовании искусственного интеллекта. Чаще всего это:
- риски информационной безопасности;
- юридические и регуляторные риски;
- репутационные риски;
- операционные и управленческие риски;
- кадровые и организационные риски.
Риски информационной безопасности
Все модели искусственного интеллекта работают с данными, а значит автоматически расширяется поверхность потенциальной атаки на используемую информацию. В таком случае ключевая опасность ИИ для бизнеса заключается в отсутствии контроля каналов передачи информации, через которые данные уходят за пределы управляемого контура компании.
Например, при использовании ИИ-сервисов сотрудники могут передать в запросах фрагменты договоров, клиентские базы, финансовые показатели, техническую документацию или переписку. Без централизованного контроля такие действия остаются незамеченными, а данные фактически выводятся за пределы периметра безопасности, где компания теряет над ними контроль и не может гарантировать ни конфиденциальность, ни последующее удаление.
Дополнительный риск — несанкционированное использование корпоративной информации для обучения моделей. При отсутствии жестких политик доступа и фильтрации каналов передачи информации это создает угрозу утечки коммерческой тайны и персональных данных.
Юридические и регуляторные риски
Во время использования ИИ-моделей вместе с общим пулом информации могут отправляться персональные данные сотрудников, партнеров или клиентов. Это нарушает законодательные требования о нераспространении подобного рода информации. А в случае дальнейшего распространения персональных данных ИИ-моделью — может привести даже к регуляторным ограничениям и штрафам.
Репутационные риски
Даже технически корректно работающая модель может стать источником серьезных репутационных потерь для компании. На практике репутационные риски применения ИИ могут быть реализованы по нескольким сценариям:
- генерация моделью дискриминирующих, некорректных или этически неприемлемых ответов;
- публикация недостоверной, ложной статистической информации и исследований от имени компании, в том числе в клиентских каналах коммуникации;
- несанкционированное раскрытие данных клиентов и партнеров при использовании ИИ-инструментов.
При обнаружении этих инцидентов в условиях публичности и открытости бизнеса это может негативно сказаться на репутации компании и восприятии экспертности сотрудников.
Операционные и управленческие риски
Частая ошибка применения искусственного интеллекта заключается в том, технология внедряется фрагментарно, без мониторинга использования, по наитию самими сотрудниками. В бизнес-управлении это дает дополнительную нагрузку, поскольку при применении ИИ не учитываются все этапы процессов управления, части или целые процессы подменяются автоматизированными решениями без должного контроля. Это приводит к слепому доверию выводам ИИ-моделей без критической оценки со стороны ответственных сотрудников и снижению качества управленческих решений.
В результате риски применения искусственного интеллекта выходят за рамки информационных технологий и информационной безопасности и напрямую влияют на операционную устойчивость, непрерывность бизнеса и качество управленческих решений.
Кадровые и организационные риски
Чаще всего представлены в виде:
- дефицита специалистов, способных оценивать работу ИИ;
- неконтролируемого теневого использования ИИ сотрудниками;
- снижения ответственности персонала за принимаемые решения.
Понимание рисков компаниями помогает перейти от хаотичного использования искусственного интеллекта к системному управлению, где сочетаются безопасность и польза от передовой технологии.
Основные сценарии рисков при использовании ИИ
Риски от использования искусственного интеллекта в бизнесе спровоцированы типичными алгоритмами работы этих сервисов. Чаще всего пользователи не понимают напрямую, как каждая конкретная модель использует данные, где они хранятся и какому кругу лиц в итоге доступна.
| Сценарий риска | Описание риска | Какие данные под угрозой | Потенциальные последствия для бизнеса |
|---|---|---|---|
| Передача конфиденциальной информации в публичные ИИ-сервисы | Использование сотрудниками публичных ИИ-инструментов вне корпоративного периметра без контроля каналов передачи и хранения данных | Персональные данные, коммерческая тайна, финансовые показатели, результаты внутренних обсуждений, интеллектуальная собственность | Неконтролируемые утечки данных, потеря конфиденциальности, репутационный ущерб, нарушение ИБ-политик |
| Обучение моделей на чувствительных данных | Возможность прямого или косвенного использования пользовательских данных для дообучения ИИ при отсутствии прозрачности со стороны поставщика | Персональные данные, отраслевая и коммерческая информация, чувствительные бизнес-данные | Регуляторные санкции, юридическая ответственность, нарушение требований отраслевого комплаенса |
| Потеря контроля над хранением и повторным использованием данных | Отсутствие информации о месте хранения, сроках, доступах и повторном использовании данных, переданных ИИ-сервисам | Все категории переданных данных, включая логи запросов и кэшированные ответы | Появление «невидимых» точек утечек, выход данных за пределы контролируемого периметра |
| Недостоверные ответы и ложные рекомендации | Генерация ИИ логичных, но ошибочных выводов из-за галлюцинаций, искажения данных или отсутствия отраслевого контекста | Управленческие, финансовые, юридические и операционные данные | Принятие ошибочных решений, финансовые потери, стратегические просчеты |
| Отсутствие прозрачности и объяснимости моделей (Black Box) | Невозможность понять логику принятия решений ИИ и проверить их обоснованность | Решения в финансовых, юридических, кадровых и управленческих процессах | Невозможность аудита, сложности с соответствием регуляторным требованиям, размывание ответственности, рост неконтролируемых рисков |
Почему это опасно для бизнеса?
Риски использования ИИ опасны не сами по себе, а в сочетании с высоким уровнем доверия и отсутствием человеческого контроля. Без обязательной верификации результатов, ограничений на использование технологии в критических сценариях и механизмов мониторинга компания рискует принимать стратегические решения на основе недостоверной или непроверенной информации, сгенерированной ИИ, не осознавая масштаба угрозы.
Усиление киберугроз с помощью ИИ
Искусственный интеллект радикально трансформирует ландшафт киберугроз. Если ранее ИИ рассматривался преимущественно как инструмент повышения эффективности защиты, то сегодня он становится полноценным усилителем атакующих возможностей. Злоумышленники используют ИИ для повышения скорости, точности и масштабируемости атак, что приводит к качественному сдвигу в модели угроз и снижению эффективности традиционных средств защиты. В 2026 году сформировалось несколько трендов усиления киберугроз с помощью ИИ.
Тренды усиления киберугроз с помощью ИИ
- Новый уровень генеративного фишинга и социальной инженерии
Характерен отказ от массового, шаблонного подхода, трансформация в высокоточные, контекстные атаки, ориентированные на конкретных сотрудников и бизнес-процессы. Используется персонализированная коммуникация, сформированная ИИ, имитирующая стиль переписки конкретных сотрудников, учитывающая внутренний контекст организации и подтвержденная сгенерированными поддельными документами. Такие атаки сложно выявить как на уровне пользователя, так и с помощью классических антифишинговых и антиспам-решений, поскольку они не содержат очевидных признаков компрометации и выглядят логично в рамках бизнес-контекста.
- Автоматизированные атаки и снижение порога входа для злоумышленников
Инструменты для атак, ранее доступные ограниченному кругу профессиональных групп, становятся массовыми за счет ИИ-автоматизации: проведения разведки цифровой инфраструктуры и выявления потенциальных уязвимостей, генерации вредоносного кода, эксплойтов и сценариев атак с минимальным участием человека, масштабирования атак на тысячи и десятки тысяч целей одновременно без пропорционального роста затрат и ресурсов.
- Атаки на цепочку поставок и риски ИИ-генерации кода
Отдельного внимания заслуживает рост рисков в цепочках поставок программного обеспечения, напрямую связанных с использованием ИИ при разработке кода. Это создает ряд системных угроз: использование кода с уязвимостями, не учитывающего требования безопасной разработки, эксплуатация ИИ-галлюцинаций, включая ссылки на несуществующие или вредоносные библиотеки кода.
Как управлять рисками применения ИИ
Эффективное управление рисками применения искусственного интеллекта требует системного подхода, при котором ИИ рассматривается не как изолированный ИТ-инструмент, а как часть бизнес-процессов и контуров информационной безопасности.
Для управления рисками применения ИИ необходимо:
- Рассматривать ИИ системно, не как отдельный ИТ-инструмент, а как часть бизнес-процессов и контура информационной безопасности, встроенную в общую модель управления рисками.
- Формализовать правила использования технологии через корпоративную политику, определяющую цели применения, зоны ответственности и требования к защите данных.
- Зафиксировать допустимые и запрещенные сценарии использования. Дать четкое определение: какие типы данных можно передавать в ИИ-системы, в каких бизнес-процессах допустимо использование ИИ-ассистентов, где требуется обязательное участие человека и дополнительная проверка результатов.
- Контролировать каналы передачи информации. Использовать DLP-системы и поведенческую аналитику для выявления утечек данных, обхода политик безопасности и снижения рисков «теневого ИИ».
- Выбирать безопасную архитектуру ИИ, отдавая приоритет локальным или корпоративным ИИ-моделям, развернутым внутри защищенного периметра.
- Работать с человеческим фактором через обучение сотрудников, повышение осознанности, разбор практических кейсов и регулярного напоминания о рисках и правилах использования ИИ.
- Интегрировать ИИ в управление безопасностью, преобразуя технологию из источника рисков в управляемый инструмент, повышающий эффективность бизнеса без ущерба для ИБ.
Реализованный пример снижения риска использования ИИ в бизнесе с помощью DLP-системы представлен в новом релизе Falcongaze SecureTower NEON. Презентация в видео.
Заключение
Искусственный интеллект применим сегодня почти во всех сферах бизнеса. Поэтому для использования этой современной технологии необходимо наладить эффективную и безопасную структуру управления рисками применения ИИ, выгодную для предприятия.
.jpg)
