Глава корпорации Microsoft Сатья Наделла выступил с серьезным предупреждением для бизнеса, активно внедряющего технологии искусственного интеллекта. По его словам, поспешная интеграция сторонних ИИ-решений без должного контроля может лишить компании их главного нематериального актива — уникального практического опыта и коммерческих тайн.
Как сообщает профильное издание Nerds.xyz, Наделла описывает эту проблему как «парадокс обратного обмена информацией».
По мнению руководителя Microsoft, компании, использующие внешние ИИ-системы, фактически платят за технологии дважды:
- Финансово — оплачивая подписки, API и вычислительные мощности.
- Информационно — передавая ИИ-моделям свои конфиденциальные данные, сведения о внутренних процессах, исправления ошибок, оценки сотрудников и накопленный годами корпоративный опыт.
«По сути, вы платите за интеллект дважды: сначала деньгами, а затем тем, что имеет еще большую ценность — уникальными знаниями, которые приходится раскрывать, чтобы этот интеллект приносил пользу»
— подчеркивает Наделла.
Главная опасность заключается не только в прямой загрузке конфиденциальных документов или таблиц в чат-боты. Системы искусственного интеллекта непрерывно обучаются на так называемом «информационном выхлопе» (information exhaust). Он включает в себя:
- формулировки поисковых запросов (промптов);
- особенности взаимодействия сотрудников с инструментами;
- регулярные исправления ответов нейросети;
- внутренние оценки и принятые управленческие решения.
Наделла отмечает, что любое исправление, внесенное специалистом в работу ИИ, трансформируется в новый опыт системы. В результате ценные экспертные знания, которые конкуренты никогда не смогли бы купить, «утекают» практически незаметно — крупица за крупицей.
Что делать бизнесу в 2026 году
Для минимизации рисков Сатья Наделла рекомендует придерживаться нескольких правил:
- Сохранять независимость от одной модели. Компании должны быть готовы безболезненно заменить одну ИИ-модель на другую в случае изменения тарифов или закрытия сервиса.
- Контролировать организационную память. Обучение ИИ должно происходить в изолированных корпоративных средах, где данные не используются для улучшения публичных моделей.
- Создавать кастомные решения. Каждому бизнесу со временем потребуются собственные специализированные модели, адаптированные под его конкретные задачи.
Крупные корпорации уже сегодня обладают достаточным бюджетом для развертывания гибридных систем ИИ и согласования жестких индивидуальных контрактов с вендорами. В то же время малый и средний бизнес по-прежнему стоит перед сложным выбором: либо полностью отказаться от передовых ИИ-инструментов, либо соглашаться на настройки по умолчанию, безвозвратно передавая свою экспертизу ИТ-гигантам.
Пока нет комментариев. Будьте первым!