"Солар": 45% российских компаний не выделяют бюджет на защиту ИИ

Искусственный интеллект стремительно становится неотъемлемой частью корпоративной среды: компании все активнее используют его для автоматизации рутинных операций, ускорения анализа данных, поддержки клиентов и повышения эффективности внутренних процессов. По словам коммерческого директора ГК «Солар» Николая Сивака, около 80% российских компаний уже интегрируют ИИ в бизнес-процессы, а более трети считают развитие таких технологий одним из ключевых стратегических приоритетов на ближайшие годы.

В последние годы искусственный интеллект все активнее становится частью корпоративных процессов, помогая компаниям ускорять рутинные операции, снижать нагрузку на сотрудников и повышать точность обработки информации. По словам представителя ГК «Солар», чаще всего ИИ внедряют в системы обработки документов, аналитические и прогнозные сервисы, корпоративные базы знаний, клиентские чат-боты, а также в работу контакт-центров. Такие решения позволяют бизнесу быстрее находить нужные данные, автоматизировать типовые запросы и улучшать качество обслуживания клиентов.

Одновременно с ростом интереса к ИИ компании все чаще обращают внимание на сопутствующие риски. Среди ключевых угроз бизнес называет утечки данных, которые отмечают 80% респондентов, некорректную генерацию контента — 60%, а также компрометацию источников данных и корпоративных баз знаний — 54%. Особенно опасным компании считают ситуацию, когда ИИ начинает использоваться без должного контроля, поскольку ошибки модели могут привести к искажению информации и принятию неверных управленческих решений.

Кроме того, российские компании выделяют и более широкий спектр киберугроз, связанных с использованием ИИ злоумышленниками. В их числе — автоматизация разведки и атак, которую назвали 67% опрошенных, генерация вредоносного кода — 54%, а также дипфейки, усиливающие эффект социальной инженерии, — 51%. В результате искусственный интеллект становится не только инструментом повышения эффективности, но и фактором, который требует повышенного внимания к защите данных, контролю качества и выстраиванию надежных механизмов кибербезопасности.

Современные компании все активнее используют искусственный интеллект для автоматизации повседневных задач, повышения скорости принятия решений и снижения нагрузки на сотрудников. На практике это уже перестало быть экспериментом и стало частью реальных бизнес-процессов, особенно в крупных организациях с большим количеством данных и обращений.

Участники сессии поделились примерами того, как ИИ внедряется в работу крупных российских компаний и помогает повышать эффективность внутренних сервисов. Отдельное внимание было уделено тому, что такие решения позволяют не только ускорять обработку запросов, но и улучшать качество обслуживания, делая процессы более удобными и технологичными.

В частности, старший вице-президент по развитию и обеспечению информационной безопасности ПАО «Ростелеком» Алексей Чугунов, чьи слова были приведены в компании «Солар», отметил, что в корпорации уже развернута единая платформа, объединяющая ИИ-технологии и различные цифровые решения в одном окне. Такой подход позволяет сотрудникам быстрее находить нужные инструменты и использовать их без лишних переключений между системами.

Среди примеров внедрения ИИ в бизнес-процессы — технологии распознавания речи и генерации ответов в контактном центре, где искусственный интеллект помогает оперативнее обрабатывать обращения клиентов. Также используется база знаний по внутренним нормативным документам, которая упрощает поиск нужной информации и сокращает время на работу с корпоративными регламентами. Еще одним важным направлением стал интеллектуальный помощник разработчика: он ускоряет подготовку рабочей версии продукта и помогает командам эффективнее решать технические задачи.

Кроме того, искусственный интеллект применяется для оптимизации наиболее трудоемкого этапа анализа кода на уязвимости — триажа. Это особенно важно в сфере информационной безопасности, где скорость и точность проверки напрямую влияют на устойчивость цифровой инфраструктуры. Таким образом, ИИ в «Ростелекоме» используется не точечно, а как системный инструмент, который помогает компании развивать процессы, повышать производительность и снижать операционные издержки.

В целом опыт крупных российских компаний показывает, что внедрение ИИ становится важным фактором цифровой трансформации. По мере развития технологий такие решения будут все глубже интегрироваться в корпоративную среду, открывая новые возможности для бизнеса, ИТ-команд и специалистов по безопасности.

Искусственный интеллект все активнее становится инструментом, который помогает бизнесу не только автоматизировать рутинные процессы, но и принимать более точные управленческие решения. В таких сферах, как каршеринг, где особенно важны скорость реакции, гибкость и точное понимание спроса, технологии ИИ дают заметный практический эффект. Именно этот подход был продемонстрирован в кейсах компании «Делимобиль». Директор по информационной безопасности «Делимобиля» Александр Тихомиров рассказал о двух примерах, в которых использование искусственного интеллекта позволило компании снизить затраты и одновременно повысить качество клиентского опыта. Одним из решений стала система динамического ценообразования для разных районов Москвы: она помогает заранее прогнозировать стоимость аренды с учетом погодных условий, дорожной загруженности, количества доступных машин в конкретной зоне и уровня топлива в автомобилях. Такой подход позволяет компании точнее управлять спросом и быстрее реагировать на изменения городской среды. Благодаря этому «Делимобиль» смог повысить эффективность использования своего автопарка, оперативно перераспределяя автомобили в те районы, где потребность в них выше. В результате улучшается не только экономическая эффективность, но и доступность сервиса для клиентов, которым проще найти свободную машину в нужный момент. Подобные решения показывают, что ИИ может приносить пользу сразу по нескольким направлениям: оптимизировать внутренние процессы, сокращать издержки и делать продукт более удобным для пользователей.

Еще один показательный пример — автоматизированная оценка чистоты автомобиля по фотографиям, которые водитель отправляет после завершения аренды. Такой подход позволяет быстрее принимать решение без лишнего участия человека и делает процесс более прозрачным для всех сторон. ML-модель помогла найти разумный баланс между риском негативного пользовательского опыта из-за грязной машины и риском дополнительных издержек, если чистый автомобиль ошибочно отправят на мойку. Кроме того, подобные решения позволяют учитывать не только сам факт загрязнения, но и его степень, что особенно важно в сервисах с большим количеством операций и высоким уровнем доверия к данным.

Тихомиров также отметил, что в подобных проектах изначально закладываются механизмы защиты от подмены и манипуляций с информацией. Для этого проводится оценка согласованности между разными источниками данных, проверяется их целостность, а также выстраивается защита границ модели, чтобы снизить риск внешнего вмешательства и ошибок в работе системы. На практике это особенно важно, поскольку даже небольшое искажение входных данных может повлиять на итоговое решение. Поэтому надежность ИИ-решений строится не только на качестве модели, но и на продуманной архитектуре безопасности вокруг нее.

В свою очередь, директор по искусственному интеллекту в ИТ Альфа-Банка Святослав Соловьев подчеркнул, что в финтехе в первую очередь необходимо думать о клиентах, включая вопросы безопасности ИИ. По его словам, внедрение интеллектуальных технологий должно не только повышать эффективность процессов, но и сохранять доверие пользователей, защищать их данные и минимизировать возможные риски. Именно поэтому компании в финансовой сфере уделяют особое внимание контролю качества моделей, прозрачности решений и устойчивости ИИ-систем к потенциальным угрозам. Такой подход позволяет использовать искусственный интеллект не просто как инструмент автоматизации, а как надежную основу для развития клиентских сервисов.

Искусственный интеллект все активнее становится частью цифровой трансформации страхового бизнеса, помогая компаниям быстрее внедрять новые решения и повышать качество обслуживания клиентов. ИТ-директор «АльфаСтрахования» Владимир Муравьев отметил, что в компании ИИ применяется, в том числе, для оптимизации самого ИТ-производства — от обсуждения идеи и разработки концепции до внедрения готового решения и последующего мониторинга результатов. Такой подход позволяет сократить время на запуск проектов, повысить точность принимаемых решений и лучше контролировать эффективность изменений.

Кроме того, в большой сети страховых агентов важно, чтобы каждый специалист мог уверенно ориентироваться во всех продуктах компании и одинаково понятно объяснять их клиентам. Однако на практике это не всегда возможно, поскольку ассортимент страховых услуг широк, а условия по полисам могут существенно различаться. Чтобы устранить этот разрыв в знаниях, был внедрен ИИ-помощник — набор интеллектуальных агентов, который помогает выравнивать уровень подготовки сотрудников и поддерживает их в общении с потенциальными покупателями.

По словам Владимира Муравьева, такой инструмент особенно полезен при моделировании реальных диалогов с клиентами, поскольку позволяет отрабатывать типовые вопросы, выявлять слабые места в коммуникации и быстрее обучать новых сотрудников. В результате компания получает более единый стандарт продаж и консультаций, а клиенты — более точные и понятные ответы на свои вопросы. Использование ИИ в подобных сценариях становится не просто технологическим новшеством, а практическим инструментом повышения эффективности бизнеса и качества сервиса.

Современные промышленные предприятия все активнее используют цифровые технологии, чтобы повышать точность производственных процессов и снижать влияние человеческого фактора. В металлургии это особенно важно, поскольку даже небольшие отклонения в составе сырья или параметрах плавки могут повлиять на качество конечной продукции. Именно поэтому внедрение искусственного интеллекта становится одним из ключевых направлений развития отрасли.

Заместитель генерального директора Трубной металлургической компании (ТМК) по информационным технологиям Дмитрий Якоб отметил, что использование ИИ уже позволило существенно уменьшить риск ошибок персонала и сократить издержки при выплавке стали различных марок. Система подбирает наиболее подходящий набор шихтовых материалов, ориентируясь на заданные параметры производства и требования к готовому металлу. Это помогает не только повысить стабильность технологического процесса, но и улучшить экономическую эффективность предприятия.

Кроме того, в компании применяются гибридные модели искусственного интеллекта, которые работают в сочетании с физико-химическими уравнениями плавки. Такой подход делает прогнозирование более точным и позволяет заранее оценивать ключевые параметры процесса: температуру, особенности шлакообразования и глубину обезуглероживания. Благодаря этому специалисты могут оперативно корректировать режимы работы и добиваться более высокого качества стали.

Не менее важную роль играют и технологии машинного зрения. Они используются для анализа сырья на соответствие сортам, уровня загрязненности и наличия потенциально опасных предметов, включая взрывоопасные. Это дает возможность лучше контролировать качество поступающих материалов, быстрее выявлять несоответствия и упрощать претензионную работу с поставщиками. В результате предприятие получает более надежный инструмент для контроля всей цепочки поставок и производства.

Таким образом, внедрение ИИ и систем компьютерного анализа становится для металлургии не просто технологическим новшеством, а практическим инструментом повышения безопасности, качества и эффективности. Подобные решения помогают предприятиям точнее управлять сложными производственными процессами и уверенно двигаться в сторону более современной и устойчивой промышленности.

В современных компаниях вопрос безопасного использования искусственного интеллекта становится одним из ключевых, особенно когда речь идет о работе с корпоративными данными и внутренними процессами. Директор по информационной безопасности «Циана» Евгений Радько рассказал, что в компании уже работает ИИ-платформа — единый внутренний контур генеративного искусственного интеллекта, который помогает сотрудникам использовать технологии ИИ в повседневных задачах. Платформа предоставляет доступ сразу к нескольким крупным языковым моделям для всех сотрудников и выстроена так, чтобы применение новых инструментов не создавало дополнительных рисков для бизнеса.

По словам Радько, в состав решения входит GPT Gateway, отвечающий за маршрутизацию запросов и фильтрацию персональных данных, а также другой чувствительной информации. Это позволяет контролировать, какие сведения могут быть переданы в систему, и снижает вероятность утечек или некорректной обработки данных. Такой подход особенно важен в условиях, когда ИИ все чаще используется не только для генерации текста, но и для поддержки аналитики, автоматизации рутинных операций, подготовки материалов и оптимизации бизнес-функций.

Таким образом, «Циан» стремится не просто внедрять современные технологии, а делать это с учетом требований информационной безопасности и внутренних стандартов компании. Сотрудники получают возможность быстрее и эффективнее решать рабочие задачи, а сама организация — использовать преимущества генеративного ИИ без ущерба для защиты конфиденциальной информации. В итоге ИИ-платформа становится для компании инструментом повышения производительности, который помогает сочетать инновации, удобство и безопасность в единой рабочей среде.

Сегодня компании все чаще рассматривают искусственный интеллект не как экспериментальную технологию, а как полноценный инструмент для повышения эффективности бизнеса, ускорения процессов и создания новых цифровых сервисов. На этом фоне особенно заметно растет значение защиты данных, инфраструктуры и моделей ИИ, поскольку любое внедрение интеллектуальных решений требует выстроенного и надежного контура безопасности.

Представленные на ЦИПРе кейсы, по мнению участников дискуссии, демонстрируют практический опыт лидеров рынка во внедрении ИИ и могут служить ориентиром для других организаций. Такие проекты показывают, что искусственный интеллект уже становится частью реальной бизнес-повестки, а не только перспективной технологией. При этом использование нейросетей, ИИ-агентов и цифровых сервисов существенно повышает роль кибербезопасности в технологических инициативах на базе ИИ, поскольку новые сценарии применения технологий одновременно создают и новые риски.

Именно поэтому защита ИИ превращается в один из ключевых факторов устойчивого развития цифровой среды. Это формирует новый драйвер роста рынка информационной безопасности и усиливает спрос на специализированные решения, способные учитывать специфику работы с данными, моделями и интеллектуальными системами. В компании «Солар» подчеркивают, что развитие технологий защиты ИИ ведется с фокусом как на текущие задачи российского бизнеса, так и на его долгосрочные потребности, связанные с масштабированием цифровых инициатив и повышением их надежности.

Как отметил коммерческий директор ГК «Солар», итоги дискуссии подтверждают: накопленный рынок опыт уже сегодня можно использовать для более широкого внедрения ИИ-подходов в разных отраслях. При этом успешная цифровая трансформация невозможна без комплексного подхода к ИБ, особенно когда речь идет о системах, основанных на машинном обучении и генеративных технологиях.

В совместном исследовании «Солара», Б1, Ассоциации ФинТех и HiveTrace приняли участие представители ИТ- и ИБ-подразделений почти 100 крупных российских компаний из 10 отраслей. В их числе были и наиболее цифрово зрелые направления — финансовый сектор, ритейл, электронная торговля, ИТ-индустрия и промышленность. Такой охват позволил получить более полную картину того, как российский бизнес оценивает потенциал ИИ, какие барьеры видит при его внедрении и какие требования предъявляет к безопасности интеллектуальных решений.

Источник и фото - ria.ru