97% компаний в России внедряют ИИ, но 54% не видят его ценности

97% компаний в России внедряют ИИ, но 54% не видят его ценности

97% компаний в России внедряют ИИ, но 54% не видят его ценности

UserGate изучила, как российские компании внедряют инструменты на базе ИИ и что мешает делать это быстрее. Опрос прошёл в январе 2026 года, в нём участвовали 335 топ-менеджеров компаний с выручкой от 100 млн рублей в год. Картина получилась довольно показательная: 97% компаний уже используют ИИ, тестируют его в пилотах или собираются внедрять в ближайшее время.

То есть искусственный интеллект из разряда «модного тренда» окончательно перешёл в категорию рабочих инструментов.

Чаще всего ИИ применяют для вполне прикладных задач. На первом месте — генерация отчётов и аналитики (42%). Далее идут оптимизация сетевой инфраструктуры (38%), анализ больших массивов логов (37%), ускорение расследований инцидентов (35%) и повышение эффективности Help Desk (32%).

Иными словами, бизнес в первую очередь использует ИИ там, где он помогает сэкономить время и ресурсы или усилить функции безопасности.

Интересно, что приоритеты зависят от масштаба компании. В корпоративном сегменте более 60% респондентов указали анализ больших логов как ключевое направление — что логично при объёмах данных в крупных ИТ-ландшафтах. В среднем бизнесе на первый план выходит оптимизация сетевой инфраструктуры (45%).

При этом 7% компаний пока вообще не рассматривают внедрение ИИ. Главные причины — неясная ценность технологии (54%) и неопределённость рисков (38%). Также среди барьеров называют отсутствие чёткого распределения ответственности (29%), ограниченные бюджеты (29%) и нехватку экспертизы (17%). По сути, речь идёт не столько о скепсисе, сколько о нехватке понимания, как именно внедрять ИИ и как управлять связанными с ним рисками.

Отдельно респондентов спросили, какие технологии окажут наибольшее влияние на кибербезопасность в ближайшие 12 месяцев. Лидером стали ИИ и машинное обучение — их назвали около половины представителей коммерческого и государственного сегментов. Даже те компании, которые пока осторожничают с практическим внедрением, всё равно рассматривают машинное обучение как ключевой фактор трансформации ИБ в среднесрочной перспективе.

Как отмечает руководитель отдела стратегической аналитики UserGate Юлия Косова, бизнес уже активно использует ИИ в операционных и защитных сценариях, но ожидания рынка зачастую опережают текущую практику. Дальнейший эффект, по её словам, будет зависеть от зрелости процессов, качества данных и способности управлять рисками.

Подпишитесь на новости

Офисные Chrome-аддоны с 2,3 млн установок собирают посещаемые URL

Офисный редактор в браузере может интересоваться не только вашим документом. Bay Area Labs связала с OffiDocs группу из 60 расширений Chrome с суммарно 2,3 млн установок. У 37 из них исследователи обнаружили отправку полных адресов посещённых страниц на серверы, связанные с компанией.

Код, примеры запросов и список расширений опубликованы в исследовании Bay Area Labs.

В группу входят редакторы документов, таблиц и PDF, инструменты работы с изображениями и другие привычные утилиты. Несколько расширений имеют отметку Featured в Chrome Web Store.

По данным исследователей, адреса страниц кодируются в шестнадцатеричный формат и передаются вместе с уникальным идентификатором пользователя. Поскольку это кодирование, восстановить исходный URL несложно.

Полный адрес может содержать поисковый запрос, ссылку для входа или параметры доступа к документу. Поэтому речь не просто о статистике популярных сайтов. Некоторые расширения также способны по ответу сервера перенаправить открытую вкладку на другую страницу.

Отдельные претензии к VPNOnline. По данным отчёта, он использует HTTP-прокси и собирает адреса по списку ключевых слов, который операторы могут менять без обновления расширения.

Кому в итоге передаются собранные данные, исследователи достоверно не установили. Но уже описанного достаточно, чтобы пересмотреть список браузерных помощников.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru