Почему корпоративный ИИ — не готовое решение, а источник новых рисков
Вот представим, вы внедряете RAG в работе через n8n или Make. Вроде бы всё просто: подключили внешнюю AI-систему, сделали цепочку, клиент доволен. Но главное — не терять из виду, как работает вся эта архитектура. Если AI-модель чёрного ящика, вы не знаете, что сливается наружу. То есть, контроль размыт. Решение? Сначала прописать, какие данные идут в облако, как хранятся промежуточные ответы. Потом отдельно выносить элементы, требующие полного доверия, на собственные серверы. Всегда держать мониторинг автоматизаций и лог на всех этапах — вот это и есть практический вывод.
