45% российских компаний внедряют ИИ без бюджета на его защиту

45% российских компаний внедряют ИИ без бюджета на его защиту

45% российских компаний внедряют ИИ без бюджета на его защиту

На ЦИПР-2026 представили первые данные исследования «Солара», Б1, Ассоциации ФинТех и HiveTrace о внедрении ИИ в российских компаниях. Картина получилась ожидаемая: бизнес активно тащит нейросети в процессы, но безопасность местами опять идёт где-то следом.

По данным исследования, около 80% российских компаний уже в том или ином виде интегрируют ИИ в бизнес-процессы.

Ещё 35% считают его стратегическим приоритетом на ближайшие годы. При этом 45% компаний не выделяют отдельный бюджет на защиту ИИ, а формализованные политики ИБ для ИИ-сервисов есть только у 25%.

То есть ИИ уже помогает писать код, обрабатывать документы, отвечать клиентам, прогнозировать спрос, искать недвижимость, оценивать чистоту автомобилей и даже подбирать шихтовые материалы для сталеплавильной печи. Но отдельный вопрос «а кто всё это будет защищать?» у многих пока обходится стороной.

В рамках сессии на ЦИПР-2026 эксперты привели кейсы «Ростелекома», «Делимобиля», Альфа-Банка, «АльфаСтрахования», ТМК и «Циана». Компании используют ИИ в контакт-центрах, базах знаний, разработке, триаже уязвимостей, динамическом ценообразовании, оценке фото, модерации, поиске недвижимости и промышленных расчётах.

При этом сами участники рынка хорошо понимают, где болит. Среди ключевых рисков использования ИИ компании называют утечки данных — их отметили 80% респондентов. Ещё 60% опасаются некорректной генерации контента, а 54% — компрометации источников данных и баз знаний.

Есть и внешние угрозы. Российские компании считают наиболее опасными автоматизацию разведки и атак с помощью ИИ (67%), генерацию вредоносного кода (54%) и дипфейки, которые усиливают социальную инженерию (51%).

Подпишитесь на новости

Codex и Kimi провалили задачи после перевода промптов на русский

Попросили ИИ исправить код по-русски, а он сразу же решил обойтись без интернета и начал придумывать решение. Такое поведение заметила автор проекта worklore Валентина Конюхова: в её эксперименте Codex и Kimi K3.1 пропускали поиск, которым пользовались при англоязычных заданиях.

Подробности и методику она опубликовала на Хабре.

Автор провела 1350 прогонов: шесть задач, девять конфигураций агентов, задания на русском и английском (с подсказками и без них). У всех был доступ в интернет.

На одной задаче Codex с низким уровнем рассуждений нашёл нужный формат на форуме и справился во всех пяти англоязычных прогонах.


С русским заданием он ни разу не обратился в Сеть и получил ноль успешных решений. У Kimi K3.1 похожий провал произошёл на задаче с OAuth.

Зато заметка с нужным фактом возвращала результат до пяти успешных результатов из пяти. В среднем подсказки повышали успешность на 33 процентных пункта для английских заданий и на 39 — для русских. Язык самой заметки почти ничего не менял.


Стоит учитывать, что задач в примере было всего шесть, повторов немного, а причину изменения поведения автор не проверяла. Но на всякий случай смотрите в логи, искал ли агент ответ.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru