Голосом просит «сгенерируй отчёт», а заодно — увозит вашу BI-аналитику на сервера в США.

AI-ассистенты вроде ChatGPT, Gemini и Copilot стремительно проникают в корпоративный стек. От автоматизации SLA-отчётов до анализа клиентского поведения в real time — это уже не пилоты, а продакшн.

Согласно Gartner, 54% компаний в 2025 году планируют использовать LLM-ассистентов в бэкофисе, финансах и ITSM. Один из крупнейших ритейлеров РФ уже интегрировал GPT-модель в цепочку MLOps для предиктивного ценообразования.

Но вместе с ростом эффективности — новые риски: данные из промышленных отчётов «залипаются» в память модели модели «дрейфуют», а контроль промптов — отсутствует инфраструктурная зависимость от вендора становится фактором SLA

Алексей Гриневич, CIO в производственном холдинге:

«Проблема даже не в том, что ассистент “слишком умный”. А в том, что никто из бизнеса не понимает, насколько он умный — и что он уже знает о вашей компании».

AI как инструмент — или как тень, которая растёт за спиной CIO? Где у вас на схеме контроля выход на LLM-запросы? И кто отвечает за тонкую настройку модели под NDA?