Твои сотрудники уже грузят в ChatGPT рабочие отчёты, договоры и базы. Без спроса и без злого умысла — просто так быстрее. И ты, скорее всего, об этом не знаешь.
Это стоит дороже, чем кажется. По отчёту IBM за 2025 год, так называемый shadow AI добавляет к стоимости утечки данных в среднем 670 тысяч долларов.
Разберём, где именно утекают данные, что нельзя отдавать публичным нейросетям и как внедрить ИИ в закрытом контуре под 152-ФЗ.
Что такое shadow AI и сколько он стоит
Shadow AI — это использование сотрудниками публичных нейросетей для рабочих задач без ведома и контроля компании. По отчёту IBM «Cost of a Data Breach» за 2025 год (исследование Ponemon на 600 организациях), shadow AI присутствовал в 20% утечек и добавлял к их стоимости в среднем 670 тысяч долларов. При этом 97% компаний с AI-инцидентом не имели нормального контроля доступа к ИИ.
Проблема не в самих нейросетях, а в том, что их использование никто не видит. По данным Netskope, 47% сотрудников работают с генеративным ИИ через личные аккаунты. По оценке Kiteworks, около 86% организаций вообще не видят, какие данные утекают в ИИ-сервисы.
Как именно утекают данные
Самые известные случаи уже разобраны публично. В 2023 году инженеры Samsung загрузили в ChatGPT исходный код и стенограмму закрытого совещания. Amazon обнаружил, что во внутренних запросах сотрудников всплывает корпоративный код. В том же году сбой в ChatGPT показал части пользователей чужие переписки, имена и платёжные данные.
Российские сценарии те же по сути. Финансовый директор загружает управленческую отчётность, чтобы быстро её свести. Юрист просит разобрать конфиденциальный договор. HR кидает таблицу с данными сотрудников. Каждое такое действие выносит данные за контур компании.
Что нельзя отдавать публичным нейросетям
В публичные нейросети нельзя отдавать персональные данные, договоры, финансовую отчётность, исходный код, базы клиентов и коммерческую тайну. Важный нюанс: платный API по умолчанию не использует твои данные для обучения, в отличие от бесплатного ChatGPT, но это нужно настраивать явно и закреплять договором. Бесплатные потребительские версии данные использовать могут.
То есть вопрос не только «какая модель», но и «через какой доступ и на каких условиях». Один и тот же ChatGPT в бесплатной версии и через корпоративный API с подписанным соглашением — это два разных уровня риска.
Закрытый контур и on-premise: российские варианты
Для чувствительных данных есть рабочие решения, где модель не выходит за пределы твоей инфраструктуры.
- GigaChat (Сбер) — ЦОДы в России, соответствие 152-ФЗ, открытые веса для self-host. Брать для чувствительных данных в российском контуре.
- YandexGPT — данные в РФ, дообучение, изолированные варианты в Yandex Cloud. Для корпоративных сценариев под закон.
- Открытые модели — Llama, Qwen, Mistral, DeepSeek на своём сервере. Полный контроль над контуром.
- Napoleon IT OnPremAI — RAG в закрытом контуре компании: ответы по своим документам без выхода наружу.
152-ФЗ: что грозит
С 2025 года штрафы по 152-ФЗ для юридических лиц выросли: за нарушение правил обработки персональных данных — от 100 до 500 тысяч рублей, а при повторных нарушениях и оборотных штрафах суммы кратно выше. Передача персональных данных в публичную нейросеть без правового основания и согласия — это обработка персональных данных, и отвечает за неё компания.
Редакции закона и размеры штрафов меняются — конкретные суммы стоит сверять с актуальной версией 152-ФЗ на момент решения.
Логика простая: ответственность лежит на компании, а не на сотруднике, который просто хотел быстрее. Поэтому безопасный путь дешевле любого штрафа и репутационного удара.
Маскирование данных: рабочая практика
Если без публичной модели не обойтись, чувствительное заменяют на заглушки перед отправкой: вместо названия компании — [ЗАКАЗЧИК], вместо суммы — [СУММА], вместо реквизитов — [ИНН]. Это снижает риск, но не панацея. Простая замена имени на user_123 не всегда снимает статус персональных данных, если связь можно восстановить по контексту.
Что сделать на понедельник
- Узнай, кто и что уже грузит в публичные нейросети. Без этого ты управляешь вслепую.
- Запрети чувствительные данные в бесплатных сервисах — и сразу дай легальную альтернативу.
- Для чувствительного подключи закрытый контур: GigaChat, YandexGPT или открытую модель на своём сервере.
- Пропиши политику и обучи команду. Shadow AI растёт там, где нет разрешённого удобного пути.
Где это разбирают вживую
Безопасность внедрения — отдельная тема AI Борща. На Open Talk «Как внедрять AI без боли: культура, люди, безопасность» спикеры разбирают, как запускать ИИ в реальном контуре компании, не подставив данные и процессы. 30 июня, Москва, площадка Актион. Билеты на aiborsch.com.
Мнение экспертов AI Борща