Лишь пятая часть объектов КИИ готова к новым требованиям закона об ИИ
Только 20% объектов критической информационной инфраструктуры (КИИ) полностью соответствуют требованиям законопроекта № 243-ФЗ "О поддержке развития технологий искусственного интеллекта в РФ". Согласно исследованию компании "К2Тех", материалы которого приводит ComNews, 55% организаций потребуется доработка текущих систем, а 25% - масштабная трансформация всей инфраструктуры работы с данными.
Суть регуляторных норм
Новое законодательство вводит понятия суверенных и национальных ИИ-моделей, определяя правила использования нейросетей в государственных системах и на значимых объектах КИИ. Для них становятся обязательными обработка и хранение информации строго на территории России, а также соблюдение стандартов безопасности.
Организации обязаны четко фиксировать:
- какие ИИ-модели и внешние сервисы применяются в корпоративном контуре;
- к каким информационным системам и реестрам они имеют доступ;
- какие массивы данных передаются алгоритмам;
- кто из сотрудников несет персональную ответственность за результаты работы нейросетей.
Проблема качества и разметки данных
Основным барьером при внедрении ИИ-систем эксперты называют неготовность самих исходных данных:
- Разметка и адаптация: только у 20,3% опрошенных компаний массивы полностью размечены и готовы к обучению моделей.
- Необходимость очистки: в 42,6% организаций данные требуют глубокой очистки или консолидации.
- Системный барьер: четверть респондентов (25%) считают низкое качество информации определяющим препятствием для запуска ИИ-проектов.
Оценки экспертов и риски рынка
Комментируя причины низкой готовности рынка, директор департамента реализации инфраструктурных проектов "Софтлайн Решения" Виталий Попов обратил внимание на отсутствие централизованного контроля за использованием нейросетей в организациях:
"Требования закона затрагивают не только сами модели ИИ или вычислительные ресурсы. Компания должна сформулировать весь жизненный цикл ИИ. На практике задача обычно распределена между несколькими бизнес-юнитами. При этом общей стратегии и централизованного контроля может не быть. Компания даже не всегда знает, что условный аккаунт-менеджер приобрел платную подписку на ChatGPT и выгружает туда какие-то данные".
В свою очередь, управляющий директор ООО "Экспанта" Илья Измайлов подчеркнул, что внедрение алгоритмов бессмысленно без предварительной систематизации информации:
"Проблема обычно не в нехватке данных, а в том, что они дублируются, хранятся в разных форматах, заполняются вручную и не имеют понятного владельца внутри бизнеса. ИИ лишь масштабирует качество исходной информации. Если данные неполные или противоречивые, модель будет быстрее выдавать такой же противоречивый результат, поэтому сложные ИИ-проекты фактически начинаются не с алгоритма, а с наведения порядка в данных".
Оценивая сроки адаптации бизнеса, основатель компании "Интернет-розыск" Игорь Бедеров выразил опасение, что сжатые сроки могут спровоцировать замедление инноваций:
"Успеть провести глубокую модернизацию за короткое время смогут единицы - в основном те, кто уже вложился в data-инфраструктуру и имеет выделенные команды дата-инженеров. Остальным придется имитировать готовность через формальный слой отчетности, что создаст иллюзию безопасности, но не саму безопасность. Основной риск заключается в том, что компании начнут ограничивать применение ИИ в чувствительных зонах, чтобы не попасть под регуляторный каток, а это замедлит инновационный цикл".
Источник:
