Эффективность ИИ без ИИ-стратегии как предварительного условия? Почему компаниям не стоит слепо полагаться на ИИ

Переосмысление ИИ: ИИ — это не инструмент. Переход от установки ПО к стратегии.

Реальность немецких компаний отрезвляет: хотя 63% компаний уже используют ИИ, лишь 6% разработали продуманную стратегию его внедрения. Это несоответствие объясняет, почему многие инициативы в области ИИ терпят неудачу на стадии пилотных проектов или прекращаются спустя короткий промежуток времени. Причина редко кроется в самой технологии, скорее в отсутствии стратегической подготовки.

Компании часто относятся к ИИ как к обычной реализации программного обеспечения, но это фатальное заблуждение. ИИ — это больше, чем просто инструмент, это смена парадигмы, которая трансформирует процессы, роли, процесс принятия решений и всю корпоративную культуру. Исследование Rand показывает, что в 80% случаев внедрение ИИ терпит неудачу не из-за технологий, а из-за отсутствия стратегической подготовки, отсутствия культурных изменений и неадекватного управления изменениями.

Почему компании строят крышу раньше фундамента?

Этот подход — сначала крыша, а потом фундамент — наглядно проявляется в нескольких областях: во-первых, семь из десяти сотрудников используют инструменты ИИ без одобрения компании. В некоторых отраслях использование так называемого теневого ИИ увеличилось на 250%. Во-вторых, его неструктурированное использование создаёт значительные риски безопасности.

Последствия уже очевидны: часто используются незащищённые цифровые «хабы», через которые инструменты ИИ взаимодействуют друг с другом и обмениваются данными. Если они не защищены, хакеры могут перехватывать весь трафик данных. Исследователи выявили критическую уязвимость в таком интерфейсе с чрезвычайно высоким уровнем риска 9,6 (из 10), которая позволяет злоумышленникам удалённо выполнять собственный вредоносный код. Эксперты, такие как Докер, предупреждают о «кошмаре безопасности», который подвергает компании риску потери данных, захвата целых систем и атак на цифровую цепочку поставок.

Насколько опасны атаки с применением быстрых инъекций?

Атаки с использованием мгновенных инъекций представляют собой особенно коварную форму манипуляции. Они могут осуществляться как напрямую, так и косвенно. При косвенных атаках злоумышленники скрывают вредоносные инструкции в электронных письмах, PDF-документах или на веб-сайтах. Например, белый текст на белом фоне в PDF-файлах невидим для пользователя, но обрабатывается искусственным интеллектом и может спровоцировать его на выполнение нежелательных действий.

Научное исследование задокументировало более 208 095 уникальных попыток атак со стороны 839 участников в реалистичной ситуации с электронной почтой. Эти атаки могут в лучшем случае привести к повышению рейтинга научных статей при оценке чат-ботами, но в худшем — раскрытию коммерческой тайны.

Каковы риски теневого ИИ?

Под теневым ИИ понимается несанкционированное использование инструментов ИИ сотрудниками без одобрения ИТ-отдела или отдела управления данными. Эта практика создаёт ряд критических рисков: утечки данных из-за неконтролируемой обработки данных, непоследовательность в принятии решений из-за использования разрозненных инструментов и нарушения нормативных требований.

Типичный сценарий: представитель службы поддержки клиентов использует неавторизованный чат-бот для ответов на запросы клиентов вместо того, чтобы обращаться к официальным ресурсам компании. Это может привести к предоставлению неверной информации, недопониманию с клиентами и угрозам безопасности, если в запрос включены конфиденциальные данные компании.

Каковы риски, связанные с коммерческой тайной?

Неструктурированное использование ИИ ставит под угрозу коммерческую тайну на нескольких уровнях. Прямой ввод конфиденциальной информации сотрудниками в системы ИИ может привести к её постоянному сохранению в системе и использованию для обучения. Выводы, основанные на распознавании образов, позволяют системам ИИ восстанавливать конфиденциальную информацию из, казалось бы, безобидных данных.

Это становится особенно критическим, когда системы искусственного интеллекта обучаются непосредственно на внутренних данных компании. Это создаёт риск «утечки данных» – непреднамеренного раскрытия коммерческой тайны. С юридической точки зрения это означает, что внесение коммерческой тайны в системы искусственного интеллекта считается недопустимым раскрытием, которое может иметь серьёзные последствия, включая утрату статуса защищенной информации.

Почему одних технических решений недостаточно?

Уязвимости системы безопасности выходят за рамки чисто технических аспектов. Незащищённые цифровые интерфейсы без аутентификации пользователей и шифрования данных создают значительные риски безопасности. Исследователи обнаружили 492 такие незащищённые системы, которые предоставляют злоумышленникам прямой доступ к конфиденциальным корпоративным данным. Успешная атака может привести к полному захвату системы.

В то же время во многих компаниях отсутствуют фундаментальные структуры управления. 40% руководителей технологических компаний считают существующие меры управления недостаточными для обеспечения безопасности и соответствия требованиям в проектах ИИ. 53% корпоративных архитекторов обеспокоены утечками данных и рисками безопасности.

Как следует разрабатывать стратегию ИИ?

Успешная стратегия развития ИИ начинается с чёткой организационной структуры. Разработанная Databricks система управления ИИ (DAGF) охватывает 43 ключевых направления деятельности, разделённых на пять основных пунктов: организационная интеграция с чётким соответствием целей развития ИИ стратегическим корпоративным принципам; соблюдение правовых норм для обеспечения соблюдения нормативных требований; управление рисками для систематической оценки и управления рисками, связанными с ИИ; этическая ответственность как основа надёжного использования ИИ; и техническое управление для безопасного и контролируемого внедрения.

Стратегия должна быть междисциплинарной. Структура управления ИИ требует взаимодействия различных отделов: отделов ИТ-безопасности, защиты данных, комплаенса, управления рисками и других, которые должны работать скоординированно. Отдел комплаенса может выступать в качестве консультативного, координирующего и консолидирующего органа.

Какие правовые рамки необходимо соблюдать?

В связи с Законом об искусственном интеллекте (ИИ) и действующим GDPR компании сталкиваются с плотным переплетением юридических обязательств. Регламент об искусственном интеллекте (ИИ) основан на риск-ориентированном подходе: к высокорискованным приложениям предъявляются строгие требования, а критически важные системы уже запрещены. При этом GDPR сохраняет полную применимость к обработке персональных данных.

В своих рекомендациях от июня 2025 года Немецкая конференция по защите данных (DSK) разработала практическую основу для использования систем искусственного интеллекта в соответствии с GDPR. Эти рекомендации определяют основные принципы GDPR для приложений искусственного интеллекта и, среди прочего, предусматривают технические и организационные меры (ТОМ), масштабируемые в зависимости от риска соответствующей системы искусственного интеллекта.

Новое измерение цифровой трансформации с «Управляемым ИИ» (искусственным интеллектом) – платформа и решение B2B | Xpert Consulting - Изображение: Xpert.Digital

Здесь вы узнаете, как ваша компания может быстро, безопасно и без высоких барьеров для входа внедрять индивидуальные решения на основе ИИ.

Управляемая платформа ИИ — это ваш комплексный и простой в использовании пакет решений для искусственного интеллекта. Вместо того, чтобы разбираться со сложными технологиями, дорогостоящей инфраструктурой и длительными процессами разработки, вы получаете готовое решение, адаптированное под ваши потребности, от специализированного партнера — часто в течение нескольких дней.

Краткий обзор основных преимуществ:

⚡ Быстрое внедрение: от идеи до внедрения в эксплуатацию — всего за несколько дней, а не месяцев. Мы предлагаем практичные решения, которые приносят мгновенную пользу.

🔒 Максимальная безопасность данных: Ваши конфиденциальные данные остаются у вас. Мы гарантируем безопасную и соответствующую требованиям обработку данных без передачи третьим лицам.

💸 Отсутствие финансового риска: вы платите только за результат. Высокие первоначальные вложения в оборудование, программное обеспечение или персонал полностью исключены.

🎯 Сосредоточьтесь на своей основной деятельности: сосредоточьтесь на том, что у вас получается лучше всего. Мы возьмём на себя всю техническую реализацию, эксплуатацию и обслуживание вашего ИИ-решения.

📈 Перспективность и масштабируемость: ваш ИИ растёт вместе с вами. Мы обеспечиваем постоянную оптимизацию и масштабируемость, а также гибко адаптируем модели к новым требованиям.

Подробнее об этом здесь:

• Управляемое решение на основе ИИ — промышленные услуги ИИ: ключ к конкурентоспособности в секторах услуг, промышленности и машиностроения

Как можно минимизировать риски, связанные с защитой данных?

Принципы конфиденциальности по умолчанию и конфиденциальности по умолчанию должны быть интегрированы в системы ИИ с самого начала. Компании должны гарантировать, что всегда выбираются наиболее эффективные с точки зрения данных и конфиденциальности настройки. Для обеспечения соответствия работы систем ИИ требованиям защиты данных необходимы регулярные аудиты.

Оценка воздействия на защиту данных (DPIA) часто является обязательной для систем ИИ, особенно когда они создают «высокие риски» для субъектов данных, например, посредством профилирования или автоматизированного принятия решений. Проблема: в самообучающихся системах ИИ сам алгоритм часто перестает быть понятным разработчикам — так называемая «проблема чёрного ящика».

Каковы конкретные шаги по реализации?

Успешное внедрение ИИ требует структурированного подхода, состоящего из трёх этапов: Этап 1 (1–3 месяца): подготовка и разработка стратегии с определением целей, анализом рисков и созданием структуры управления. Этап 2 (4–9 месяцев): этап пилотного проекта с контролируемым тестированием выбранных вариантов использования и постоянной оптимизацией. Этап 3 (10–18 месяцев): масштабирование и консолидация с внедрением в масштабах всей компании и установленными процессами управления.

Выбор первоначальных пилотных проектов имеет решающее значение. Они должны быть сосредоточены на областях с высоким потенциалом и низким уровнем риска, таких как автоматизация повторяющихся задач в бухгалтерском учете или оптимизация прогнозов в управлении запасами. Необходимы четкие критерии успеха и тщательная оценка эффективности.

Как успешно вовлекать сотрудников?

Обучение сотрудников критически важно для успеха внедрения ИИ. 69% компаний считают нехватку специалистов по ИИ препятствием. Эту проблему можно решить с помощью целевого обучения существующих сотрудников. Междисциплинарные команды, объединяющие экспертов по ИИ и специалистов в предметной области, гарантируют практическую значимость разрабатываемых решений в области ИИ.

Открытая культура ошибок необходима для снижения уровня страха и поощрения сотрудников к активному использованию и предоставлению обратной связи. Регулярное информирование о преимуществах ИИ способствует его принятию и снижению сопротивления. В то же время необходимо чётко разъяснить, какие инструменты ИИ можно использовать, а какие нельзя.

Какую роль играет постоянный мониторинг?

Проекты ИИ — это не разовое мероприятие; они требуют постоянной поддержки. Необходимо наладить обратную связь для постоянного совершенствования моделей ИИ. Производительность систем ИИ должна регулярно анализироваться и адаптироваться к меняющимся бизнес-условиям.

Документирование всех действий, связанных с ИИ, необходимо как для соблюдения законодательства, так и для дальнейшего развития. Передовой опыт и накопленный опыт должны быть документированы для ускорения внедрения в других подразделениях компании. Это требует гибкости — стратегия должна быть адаптируемой по мере необходимости.

Как оправдать инвестиции?

Готовность инвестировать в ИИ постоянно растёт, но компании ожидают измеримых результатов. Согласно исследованию IW, ИИ может утроить годовой рост производительности труда в Германии в долгосрочной перспективе и сэкономить около 3,9 млрд рабочих часов к 2030 году. Однако для этого требуется стратегическое, а не слепое внедрение.

С самого начала необходимо определить чёткие ключевые показатели эффективности (KPI) и измеримые цели. Это может включать в себя снижение затрат, рост доходов или улучшение качества обслуживания клиентов. Успешные пилотные проекты следует постепенно масштабировать на другие направления бизнеса, используя опыт, полученный в ходе первоначальных внедрений.

Что компании могут внедрить немедленно?

Немедленные меры включают разработку политики в отношении ИИ, которая четко регламентирует, какие данные могут быть введены в те или иные системы ИИ. Законодательство требует заключения соглашений о неразглашении для сотрудников, работающих с инструментами ИИ. Необходимо внедрить технические меры безопасности, такие как шифрование и надежные пароли.

Управление доступом должно ограничивать количество сотрудников, работающих с коммерческой тайной с использованием ИИ, до необходимого минимума. Необходимо организовать регулярное обучение безопасному использованию инструментов ИИ. Выбор системы должен быть тщательно продуман: следует избегать облачных сервисов, если к одной и той же системе имеют доступ несколько компаний.

Почему сейчас самое время действовать?

Разрыв между пионерами в области ИИ и колеблющимися компаниями растёт. Компании, действующие стратегически, могут добиться решающих конкурентных преимуществ уже сегодня. Нормативная база становится всё более чёткой: Руководящие принципы DSK 2025 года и Закон об ИИ предоставляют практические рекомендации.

В то же время, меры федерального финансирования, такие как создание реальных лабораторий ИИ, программы создания гигафабрик и внедрение Закона об ИИ, благоприятствующего инновациям, быстро исчерпаются. Ранние действия могут обеспечить решающие конкурентные преимущества. Ждать нельзя – реальность уже наглядно демонстрирует риски, связанные с неструктурированным использованием ИИ.

Стратегия важнее технологий

Технологии сами по себе не гарантируют успешной трансформации ИИ. Без стратегической подготовки даже самые передовые инструменты ИИ останутся неэффективными или даже будут представлять угрозу безопасности. Текущие разработки в области теневого ИИ, уязвимостей безопасности и утечек данных наглядно демонстрируют, что компаниям необходимо провести тщательную подготовку, прежде чем внедрять ИИ.

Продуманная стратегия ИИ

Охватывает организационную структуру, соблюдение правовых норм, управление рисками, этическую ответственность и техническое управление. Это требует междисциплинарного сотрудничества и постоянного развития. Компании, заложившие такой фундамент, смогут безопасно и успешно использовать ИИ. Те же, кто продолжает строить крышу, не закладывая фундамент, рискуют не только потерять коммерческие тайны, но и поставить под угрозу всю свою цифровую трансформацию.

Первый шаг — всегда останавливаться: проанализируйте текущее использование ИИ, выявите теневой ИИ и разработайте стратегический план. Только после этого можно начинать контролируемое внедрение ИИ. Инвестиции в продуманную стратегию внедрения ИИ окупятся в долгосрочной перспективе благодаря безопасному, эффективному и соответствующему законодательству использованию ИИ.

Независимые платформы ИИ как стратегическая альтернатива для европейских компаний — Изображение: Xpert.Digital

Ki-GameChanger: наиболее гибкие решения AI-Tailor, которые снижают затраты, улучшают свои решения и повышают эффективность

Независимая платформа искусственного интеллекта: интегрирует все соответствующие источники данных компании

• Быстрая интеграция AI: специально разработанные решения для ИИ для компаний в течение нескольких часов или дней вместо месяцев
• Гибкая инфраструктура: облачный или хостинг в вашем собственном центре обработки данных (Германия, Европа, свободный выбор местоположения)

• Самая высокая безопасность данных: использование в юридических фирмах является безопасным доказательством
• Используйте в широком спектре источников данных компании
• Выбор ваших собственных или различных моделей искусственного интеллекта (DE, EU, USA, CN)

Подробнее об этом здесь:

• Независимые ИИ-платформы против гиперскейлеров: какое решение подойдет именно вам?

☑️ Поддержка МСП в разработке стратегии, консультировании, планировании и реализации.

☑ Создание или перестройка стратегии ИИ

☑️ Пионерское развитие бизнеса

Конрад Вольфенштейн

Буду рад стать вашим личным консультантом.

Вы можете связаться со мной, заполнив контактную форму ниже, или просто позвонить мне по телефону +49 89 89 674 804 (Мюнхен) .

Я с нетерпением жду нашего совместного проекта.

Xpert.Digital — это промышленный центр с упором на цифровизацию, машиностроение, логистику/внутреннюю логистику и фотоэлектрическую энергетику.

С помощью нашего решения для развития бизнеса на 360° мы поддерживаем известные компании, начиная с нового бизнеса и заканчивая послепродажным обслуживанием.

Аналитика рынка, маркетинг, автоматизация маркетинга, разработка контента, PR, почтовые кампании, персонализированные социальные сети и привлечение потенциальных клиентов являются частью наших цифровых инструментов.

Дополнительную информацию можно узнать на сайте: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus