Интеллект личного пользования

Около трети сотрудников ИТ-компаний используют бесплатные ИИ-сервисы или оплачивают подписки самостоятельно. Сопоставимая доля пользуется инструментами, предоставленными работодателем. Участники рынка объясняют распространение «теневого» ИИ удобством личных сервисов и ограничениями корпоративных решений. Но вместе с рабочими запросами во внешние системы могут попадать исходный код, договоры и клиентские данные. Компании пытаются решить проблему с помощью локальных моделей и собственных ИИ-сервисов, однако их внедрение требует вложений, а неудобные инструменты рискуют остаться невостребованными.

Примерно 36% сотрудников пользуются сервисами искусственного интеллекта (ИИ), которые работодатели так или иначе предоставили в компании. Но еще около 32% выбирают бесплатные тарифы ИИ или платят самостоятельно, не прибегая к помощи организаций. Такие данные следуют из совместного исследования Cloud.ru и «Хабра», основанного на опросе 173 сотрудников в ИТ-компаниях. Использование только пилотных версий ИИ отметили 9,22% респондентов, а 13,48% сообщили, что такие инструменты в их компаниях не приветствуются, но сотрудники все равно к ним обращаются. По словам оставшихся 9,22%, работодатели пока не определились, стоит ли выделять средства на ИИ.

Сотрудники осваивают ИИ быстрее, чем компании успевают внедрять его в рабочие процессы, отмечает директор по науке и ИИ «Группы Астра» Владимир Нелюб. По его словам, люди выбирают сервисы, позволяющие решить задачу «здесь и сейчас, без долгих согласований». Предпочтение личных инструментов обычно связано с их доступностью, удобством и качеством результата. Распространение «теневого» ИИ, считает господин Нелюб, свидетельствует об уже сформировавшемся спросе, на который работодателю необходимо ответить собственными удобными и защищенными решениями.

Для многих ИИ стал личным инструментом раньше, чем рабочим, добавляет гендиректор Ivideon Заур Абуталимов. Сотрудники привыкают к определенным интерфейсам и сценариям, тогда как корпоративные сервисы изначально настроены с ограничениями и воспринимаются как более жесткие рамки. Есть и менее очевидная причина: в личном сервисе человеку комфортнее проверять идеи и задавать вопросы, которые он может постесняться озвучить коллегам.

Основной спрос при этом приходится на универсальных помощников для работы с текстами, документами, поиска и аналитики, а также на специализированные инструменты для разработки ПО, говорит господин Нелюб. Последние помогают писать и проверять код, искать ошибки и создавать тесты. По мнению господина Абуталимова, для исследований рынка и подготовки материалов сотрудники используют чат-ассистентов, для программирования — инструменты, встроенные в среду разработки, для дизайна — генераторы изображений. Отдельную категорию составляют продукты со встроенным ИИ, в том числе голосовые роботы и системы речевой аналитики.

По данным РБК за август 2026 года, наиболее популярными нейросетями для работы стали ChatGPT и DeepSeek. Среди опрошенных 1257 специалистов их использовали 48% и 46% соответственно, среди руководителей — 55% и 51%. Далее следовали «Алиса AI» или YandexGPT (34%), Gemini (32%) и Claude (25%). При этом личными, преимущественно бесплатными аккаунтами пользовались 65% специалистов и 53% руководителей, а о наличии корпоративного доступа сообщили лишь 20% и 24% соответственно.

Но самостоятельный выбор сервиса создает риски для корпоративной информации. Как поясняет господин Нелюб, сотрудники могут загружать во внешние системы код для исправления ошибок, финансовые таблицы для анализа, договоры для проверки и резюме для отбора кандидатов. Вместе с запросом за пределы компании могут уйти конфиденциальные сведения и персональные данные. Риски возрастают, когда внешнему ИИ-агенту предоставляется доступ к внутренним системам, подчеркивает он. При этом сама по себе платная подписка не гарантирует безопасности.

Финансовые последствия использования «теневого» ИИ оценивали IBM и Ponemon Institute. Согласно их отчету Cost of a Data Breach Report 2025, среди 600 исследованных организаций, столкнувшихся с утечками данных, каждая пятая сообщила об инциденте, связанном с несанкционированным использованием ИИ сотрудниками. В компаниях с высоким уровнем применения таких инструментов средняя стоимость утечки была на $670 тыс. выше, чем в организациях, где их использовали мало или не использовали вовсе.

Риск определяется прежде всего тем, какие сведения попадают в инструмент, согласен господин Абуталимов. По его словам, пользователи не всегда задумываются, где будут храниться загруженные договоры, клиентские базы или расшифровки переговоров и как их могут использовать дальше. Данные, подчеркивает он, надо разделять по чувствительности: работу с открытыми источниками и неконфиденциальным кодом допускают во внешних сервисах, а задачи, связанные с клиентскими данными и ядром платформы, переводят на локальные модели. Например, ИИ-ассистент техподдержки работает на открытой модели, развернутой на сервере компании, а продуктовая команда использует локальную транскрибацию и обработку записей.

Одних ограничений для упорядочивания работы с ИИ недостаточно, считает руководитель направления исследований и разработок в области ИИ Cloud.ru Михаил Дремин. По его словам, работодателям необходимо выяснить, какие задачи сотрудники уже решают с помощью нейросетей и почему выбирают определенные инструменты, после чего предложить удобную корпоративную альтернативу. Это позволит установить единые правила обращения с данными и требования к безопасности, а успешные сценарии распространить внутри организации.

Впрочем, создание собственной инфраструктуры требует затрат. По оценке господина Абуталимова, сервер для полноценной работы крупной модели может обойтись примерно в 20 млн руб., что доступно далеко не каждой компании. Поэтому он ожидает распространения гибридной схемы: компактные модели внутри корпоративного контура будут обрабатывать чувствительную информацию, а облачные сервисы российских провайдеров — выполнять остальные задачи. Закупки, по его мнению, необходимо планировать вместе с сотрудниками: если предложенный инструмент окажется неудобным, они продолжат пользоваться личными сервисами.

Спрос на суверенные решения будет расти, но одного происхождения модели для этого недостаточно, полагает Владимир Нелюб. Бизнесу нужны качество, приемлемая стоимость, контроль над данными, размещением и обновлениями. С этим согласен и заместитель директора исследовательского центра стратегического анализа технологического развития ВШССН МГУ Тимофей Воронин. Он также допускает появление правовых механизмов, стимулирующих применение российских разработок в профессиональной деятельности. Но, как следует из оценок участников рынка, корпоративным решениям предстоит конкурировать за сотрудника не только уровнем защиты, но и удобством ежедневной работы.