ИИ захватывает контент: кто уже использует нейросети?.

По данным Solar Dozor (материал опубликован в журнале «Компания»), 38% обращений сотрудников к публичным нейросетям содержат конфиденциальную корпоративную информацию — это не гипотеза про «утечки когда-нибудь потом», а зафиксированная статистика первого полугодия 2026 года. Параллельно агентство Go Influence фиксирует: 73% российских компаний уже работают с генеративным ИИ для производства контента. Для тех, кто собирает рабочий стек, эти два числа складываются в одну практическую задачу — какой лимит выставлять сразу.

Масштаб внедрения

В выборке Go Influence разрыв между бизнесом и авторами есть, но он не такой резкий, как рисуют заголовки. 73% компаний уже подключили генеративные сервисы к производству контента, ещё 12% планируют запуск в ближайшее время. Принципиально отказались от идеи только 6%. Среди отдельных авторов цифры скромнее: 45% применяют ИИ, 21% — в очереди на внедрение, 9% ещё не пробовали, но держат задачу в плане. Ключевой сдвиг — компании внедряют инструмент чаще, чем сами креаторы; значит, настройка процессов и регламентов теперь обгоняет «живой» опыт исполнителей.

Что утекает через промпт

Solar Dozor проанализировал 12 000 взаимодействий сотрудников с публичными нейросетями в 150 компаниях (финсектор, промышленность, ретейл, телеком, ИТ, госсектор) с января по июнь 2026 года. Структура данных, которые сотрудники отправляют вовне:

• 41% — исходный код и конфигурации;
• 30% — персональные, финансовые и прочие чувствительные данные;
• 18% — объекты интеллектуальной собственности (договоры, внутренние отчёты, презентации, результаты исследований);
• 11% — пароли, токены и API-ключи — категория с прямым доступом к корпоративным системам.

По командам картина предсказуемая, но цифры её подтверждают статистически. Технические подразделения формируют 43% всех «утечных» взаимодействий — разработчики шлют в модели фрагменты кода, логи ошибок, описания архитектуры. Коммерческий блок отвечает за 26%: CRM, история переговоров, клиентские базы. Аналитики, маркетологи, HR и финансы — 23%, остальные отделы — 8%. «Для бизнеса публичный ИИ — уже не эксперимент, а инструмент повседневной работы. Но вместе с пользой появляется новый управленческий риск: конфиденциальные данные могут попасть во внешний сервис в процессе решения рутинной рабочей задачи», — формулирует Али Гаджиев, руководитель продукта Solar Dozor ГК «Солар».

Где границы и что отслеживать

Параллельное исследование УЦСБ и «Солара» показывает, что 82,8% компаний допускают использование генеративного ИИ в работе технических специалистов. При этом 42,4% подозревают утечки через нейросети, а 8,1% уже зафиксировали реальные инциденты. Главный тревожный параметр: 33,3% опрошенных не применяют вообще никаких специальных мер защиты ИИ/ML-систем. Среди тех, кто пока не внедрил ИИ, 42,5% назвали риски безопасности главным барьером. Дополнительный фактор — finance.mail.ru отмечает удорожание китайской нейросети, что напрямую бьёт по бюджетам компаний, встроивших зарубежные модели в свои процессы. Универсального рецепта нет, но минимальный набор действий для итерации понятен: разделить контексты по уровням критичности, вынести код и токены в отдельный периметр, ограничить длину сессий, фиксировать логи обращений. Тем, кто только входит в тему, имеет смысл начинать с разрешённого списка сервисов и понятного регламента — это снимает основной риск до того, как первая итерация обернётся утечкой.