Поделиться

Что будет, если сотрудник загрузит в нейросеть клиентскую базу, ИИ ошибется в ответе потребителю или алгоритм отсеет кандидата по спорному признаку? Во всех этих ситуациях бизнес не сможет просто сослаться на сбой модели. Компания отвечает за то, как она выбрала ИИ, какие данные ему дала и где использовала результат. Разбираем типовые ошибки при работе с нейросетями и меры, которые помогут бизнесу избежать претензий клиентов, работников и регуляторов.

Сотрудники используют ИИ без правил

Когда возникает риск. Компания официально не внедряла ИИ, но сотрудники уже пользуются нейросетями через личные аккаунты. Они проверяют договоры, переписывают письма, готовят презентации, анализируют таблицы, загружают резюме, клиентские базы или внутренние материалы.

В чем проблема. Компания не видит, какие данные сотрудники отправляют во внешний сервис и что потом происходит с этой информацией. В нейросеть могут попасть персональные данные, коммерческая тайна, материалы под NDA, исходный код, адвокатская или другая профессиональная тайна. Для сотрудника это может выглядеть как обычная помощь в работе, а для компании — как раскрытие закрытой информации.

Что с этим делать. Нужно ввести понятные правила работы с ИИ. В них стоит указать, какими сервисами можно пользоваться, какие задачи можно отдавать нейросети, какие данные туда нельзя загружать и кто проверяет результат перед использованием. Просто запретить ИИ обычно не помогает — безопаснее признать, что сотрудники им пользуются, и поставить понятные ограничения.

Подробнее — в материале «Политика работы с ИИ: зачем она нужна и какие правила стоит зафиксировать».