Нейросети становятся частью повседневной работы компаний. Сотрудники используют их для анализа документов, подготовки текстов, работы с кодом и обработки больших объемов информации. Но вместе с удобством появляется новый риск: вместе с запросом во внешний ИИ-сервис могут уйти данные, которые компания не планировала передавать за пределы своего контура.

По данным исследования ГК «Солар», в 2025 году объем конфиденциальной информации, которую сотрудники российских компаний отправляли в общедоступные ИИ-сервисы, вырос в 30 раз. Исследование охватило 150 компаний. При этом около 60% организаций не имели установленных правил использования ИИ.

О том, какие данные нельзя передавать внешним сервисам и как выстроить безопасную работу с нейросетями, рассказывают генеральный директор ООО «Декодика» Наталья Кошеляева и директор по развитию продуктов ООО «Декодика» Елена Стаценко.

Один из самых распространенных сценариев выглядит безобидно. Сотруднику приходит большой внутренний документ, который нужно быстро изучить. Он загружает файл в публичный ИИ-сервис и просит выделить основные выводы.

Задача решена за несколько секунд. Но вместе с запросом внешний сервис получил содержимое документа.

Поэтому при работе с ИИ важно оценивать не только сам запрос, но и информацию, которую сотрудник передает системе.

В первую очередь это персональные данные:

Отдельные требования установлены для специальных и биометрических персональных данных. Их обработку регулирует Федеральный закон № 152-ФЗ «О персональных данных», а ответственность за нарушения устанавливает статья 13.11 КоАП РФ. Для компаний штраф за неправомерную передачу специальных категорий персональных данных может достигать 15 млн рублей, а за биометрические данные — 20 млн рублей.

Но персональные данные — только одна из категорий, которую необходимо защищать.

Не стоит передавать во внешний ИИ информацию, которая представляет для компании ценность. Например:

Такие данные могут не подпадать под законодательные ограничения на обработку персональных данных, но их раскрытие все равно способно создать коммерческие и репутационные риски.

Особенно легко столкнуться с этим при работе с документами и кодом. Сотрудник может отправить договор, чтобы нейросеть проверила на ошибки его структуру, или фрагмент программы. Для него это обычная рабочая операция, а для компании — потенциальная передача внутренней информации внешнему сервису.

Удалить ФИО перед загрузкой документа — полезная мера, но не универсальное решение.

Человека или компанию можно определить по совокупности других сведений: номеру договора, должности, реквизитам, финансовым показателям, дате и обстоятельствам конкретной ситуации.

Поэтому компании важно заранее определить не только порядок обезличивания, но и категории данных, которые в принципе запрещено передавать во внешние системы.

Публичные нейросети не обязательно полностью запрещать. Их можно использовать для задач, в которых нет чувствительной корпоративной информации.

Например, сотрудник может:

При этом важно оценивать каждый запрос целиком. Даже безопасный на первый взгляд шаблон может стать чувствительным, если добавить в него реальные данные клиента, сотрудника или компании.

Если каждый сотрудник самостоятельно решает, что можно отправлять нейросети, риск ошибочной передачи данных возрастает. Поэтому компаниям стоит заранее сформировать понятные правила работы с ИИ.

В них можно определить:

Правила важно дополнять обучением. Сотрудник должен не просто знать о запрете, а понимать, почему нельзя загрузить в публичный чат договор или внутреннюю инструкцию даже ради простой задачи.

Если нейросети становятся частью регулярных бизнес-процессов и сотрудники постоянно работают с корпоративными документами, одного обучения может быть недостаточно.

Компания может ограничить доступ к внешним ИИ-сервисам или организовать контролируемый доступ к ним с помощью специальных защитных механизмов. Например, система может проверять информацию перед отправкой и блокировать передачу запрещенных данных.

Другой вариант — внутренний контур с собственными ИИ-моделями. В этом случае компания контролирует инфраструктуру, доступ к информации и правила ее обработки.

Такой подход особенно актуален для организаций, где ИИ используется не отдельными сотрудниками время от времени, а становится частью постоянных рабочих процессов.

Внедрение нейросетей не означает, что компания должна отказаться от внешних сервисов. Но вместе с появлением нового инструмента должны появиться и правила его использования.

Сотрудник должен понимать простую последовательность: сначала определить, что содержится в данных, затем оценить, можно ли передавать их внешнему сервису, и только после этого выбирать инструмент для работы.

Для компаний, которые регулярно используют ИИ, следующий шаг — автоматизировать и сам контроль за передачей информации. Тогда безопасность перестает зависеть только от внимательности отдельных сотрудников и становится частью технологического процесса.