По данным коммерческого директора ГК «Солар» Николая Сивака, примерно четыре из пяти российских компаний уже используют ИИ в рабочих процессах. Более трети организаций считают его стратегически важным направлением на ближайшие годы. Однако 45% не предусматривают отдельного финансирования для защиты ИИ, а у 25% есть утверждённые правила информационной безопасности для таких сервисов.
Предварительные результаты исследования «Солара», Б1, Ассоциации ФинТех и HiveTrace Сивак представил на сессии «Миллиарды под прицелом. Как управлять процессами, когда киберзащита стоит дороже подписки на ИИ» в рамках ЦИПР-2026.
По словам представителя «Солара», чаще всего ИИ применяют для работы с документами, аналитики и прогнозирования, ведения корпоративных баз знаний, обслуживания клиентов через чат-боты и поддержки контакт-центров. Среди главных рисков компании выделяют утечки информации — на них указали 80% участников исследования. Некорректная генерация контента беспокоит 60% организаций, а компрометация источников данных и баз знаний — 54%.
К основным угрозам для бизнеса респонденты также отнесли автоматизацию сбора информации и кибератак (67%), создание вредоносного кода (54%), а также дипфейки, способные усилить последствия социальной инженерии (51%).
На сессии представители крупных российских компаний поделились опытом использования ИИ. Старший вице-президент по развитию и обеспечению информационной безопасности ПАО «Ростелеком» Алексей Чугунов рассказал, что в компании действует платформа, объединяющая ИИ-технологии и другие решения в едином интерфейсе. Среди внедрённых инструментов — распознавание речи и подготовка ответов для контакт-центра, база внутренних нормативных документов и интеллектуальный помощник для разработчиков, ускоряющий создание рабочих версий продуктов. Кроме того, ИИ помогает проводить триаж — наиболее трудоёмкий этап анализа кода на наличие уязвимостей.
Директор по информационной безопасности «Делимобиля» Александр Тихомиров описал два проекта, которые позволили компании сократить расходы и улучшить клиентский опыт. Один из них — система динамического ценообразования для разных районов Москвы. Она рассчитывает стоимость аренды с учётом погоды, дорожной обстановки, числа автомобилей поблизости и уровня топлива. Благодаря этому компания эффективнее использует автопарк и перемещает машины в соответствии с меняющимся спросом.