Коммерческий директор ГК «Солар» Николай Сивак сообщил, что около 80% российских компаний уже используют ИИ в бизнес-процессах, а свыше трети считают его внедрение одним из стратегических приоритетов на ближайшие годы. При этом 45% организаций не предусматривают отдельного бюджета на защиту ИИ, и лишь у каждой четвертой есть официальные правила информационной безопасности для таких сервисов.
Первые результаты совместного 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 искусственный интеллект применяют для работы с документами, аналитики и прогнозирования, наполнения корпоративных баз знаний, поддержки клиентских чат-ботов и обслуживания контакт-центров. В числе главных опасений бизнеса — утечка данных (80%), создание ИИ неверного контента (60%) и компрометация источников информации и баз знаний (54%).
Среди основных угроз компании также выделили автоматизацию сбора данных для разведки и проведения атак (67%), создание вредоносных программных кодов (54%) и дипфейки, способные усилить воздействие социальной инженерии (51%).
На сессии участники поделились опытом внедрения ИИ в крупных российских компаниях. Старший вице-президент по развитию и обеспечению информационной безопасности «Ростелекома» Алексей Чугунов рассказал, что в корпорации действует единая платформа, объединяющая ИИ-технологии и решения.
В компании используют распознавание речи и генерацию ответов в контактном центре, базу внутренних нормативных документов и интеллектуального помощника для разработчиков, ускоряющего подготовку рабочих версий продуктов. Кроме того, ИИ упрощает триаж — наиболее трудоемкий этап анализа кода на наличие уязвимостей.
Директор по информационной безопасности «Делимобиля» Александр Тихомиров описал два примера применения ИИ, которые помогли компании снизить затраты и улучшить клиентский опыт. Один из них — система динамического ценообразования для разных районов Москвы. Она прогнозирует стоимость аренды с учетом погоды, дорожной ситуации, числа автомобилей поблизости и уровня топлива.
Благодаря этому «Делимобиль» эффективнее использует автопарк и распределяет машины с учетом спроса.