Одна из причин, почему крупные компании осторожно относятся к публичным нейросетям, — информационная безопасность.

И это абсолютно логично.

В рабочем Excel могут находиться цены, поставщики, номера договоров, объемы, сроки и другая информация, которую нельзя передавать во внешние сервисы.

Но это не всегда означает, что ИИ вообще нельзя использовать при работе с таблицами.

Для решения конкретной задачи не обязательно передавать модели исходный файл целиком.

Представим рабочую таблицу на несколько тысяч строк.

Нужно, например: — классифицировать номенклатуру; — привести наименования к единому формату; — распределить позиции по категориям; — обработать отдельный перечень данных.

Если для задачи нужен только один столбец с наименованиями, зачем передавать таблицу вместе с ценами, поставщиками, договорами и остальной информацией?

Можно подготовить только тот набор данных, который необходим для конкретной операции и разрешен к передаче.

ИИ обрабатывает этот фрагмент.

А полученный результат затем можно вернуть в исходную рабочую таблицу средствами Excel — например, через ВПР, XLOOKUP или Power Query.

Получается довольно простой принцип:

ИИ не обязательно должен получать весь исходный массив данных, чтобы помочь решить отдельную задачу.

Но здесь есть важная оговорка.

Даже один столбец может содержать конфиденциальную информацию или данные, которые корпоративная политика запрещает передавать во внешние сервисы.

Поэтому сначала — требования информационной безопасности.

И только потом — выбор технического способа решения задачи.

На мой взгляд, именно так и должно выглядеть применение публичных ИИ-инструментов в корпоративной среде: не «загрузить весь файл и посмотреть, что получится», а сначала определить, какие данные действительно нужны для задачи и можно ли вообще передавать их внешнему сервису.

Как этот вопрос решается у вас: ИИ полностью запрещен для работы с корпоративными данными или существуют разрешенные сценарии?