Лишь пятая часть объектов КИИ готова к новым требованиям закона об ИИ

3 часа назад

© Сгенерировано ИИ

Data-инфраструктура только 20% объектов критической информационной инфраструктуры (КИИ) полностью соответствует 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 становится обязательной 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 низкая 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».

Читайте также: Владимир Перминов: "Как обеспечитьбезопасный информационный обмен на крупных предприятиях и объектах КИИ"