Агент, который читает тринадцать баз, сломал барьеры, державшиеся сами собой. Раньше за чужой зарплатой надо было идти в бухгалтерию, теперь хватает вопроса на русском.

Это реальный проект, а не демо. Заказчик — компания, которая подключала ИИ к корпоративным данным. Когда ИИ ходит в 13 баз сразу, вся безопасность держится на правах доступа, а не на неудобстве интерфейса. Поэтому проект оказался про управление доступом, а не про ИИ.

Я построил защиту слоями, и каждый закрывает свой класс риска: ролевая модель, запреты на уровне кода, детектор обращений к чувствительным данным, контур стоимости, журнал аудита и разделённые технические учётные записи.

Что изменилось: было → стало

• Утечки персональных данных через ИИ-контур: риск был открыт, теперь ни одного случая

• Зарплатные базы закрыты для всех ролей

• Наборы прав сотрудников: было 56, стало 10

• Фактический доступ к кадрам и бухгалтерии не расширился

• Стоимость: вместо непредсказуемых расходов около трёх долларов за 50 содержательных запросов

Главный итог — ИИ не добавил никому прав сверх тех, что были. Сократив 56 наборов до 10, мы заодно навели порядок, который давно откладывали.

Честно скажу и про открытое: многослойная защита закрывает не всё. Остаточные риски я разобрал отдельно, потому что эффект проекта не в том, что их нет, а в том, что они известны и измеримы.

Вывод простой: прежде чем подключать ИИ к данным, проверьте, кто и что в них видит сегодня. ИИ только покажет те дыры, которые были всегда. А вы знаете, у кого в вашей компании есть доступ к зарплатным данным?

Полный разбор с деталями кейса →

Кейсы: как бизнес зарабатывает на ИИ-агентах

НейроШтат — внедрение ИИ-агентов

Посмотреть кабинет онлайн-школы на демо-данных

Канал в Telegram

Канал в MAX