Стратегия ИИ Влияние ИИ на кибер устойчивость в различных секторах

Исследование LevelBlue показывает: хотя руководители осознают неизбежность кибератак на базе ИИ, большинство не готово к защите от них

Исследование LevelBlue выявило растущий разрыв в киберустойчивости:лишь 29% глобальных руководителей чувствуют себя готовыми к сложным киберугрозам на базе ИИ

Внедрение технологий ИИ создало разрыв в киберустойчивости среди глобальных организаций,согласно новому исследованию от LevelBlue, совместного предприятия WillJam Ventures и американской телекоммуникационной multinational AT&T.

Этот разрыв между ожиданиями и готовностью вызывает растущую озабоченность по мере того, как технологии ИИ становятся все более сложными.

В опросе участвовали руководители из секторов: энергетика и ЖКХ, финансовые услуги, здравоохранение, производство, розничная торговля, транспорт, а также государственные и местные органы власти США и высшее образование.

Опасения по поводу дипфейков растут на фоне пробелов в защите

Среди конкретных угроз,выявленных в отчете, наибольшее беспокойство у руководителей вызывают дипфейки — синтетические медиа, где внешность человека заменяется чужой с помощью ИИ, — и атаки с использованием синтетических личностей.

Только 32% лидеров считают, что их организации готовы противостоять угрозам дипфейков, несмотря на то, что 44% ожидают столкнуться с такими атаками.

Более того, растущая сложность атак с применением ИИ создает трудности для сотрудников: 59% руководителей признают, что сотрудникам трудно отличить легитимные угрозы безопасности от обычной активности.

«Вычислительные технологии развиваются с головокружительной скоростью», — констатирует LevelBlue в отчете.

LevelBlue — это совместное предприятие WillJam Ventures и американского телеком-гиганта AT&T

«При таких быстрых изменениях необходим баланс между инновациями и риском— это означает согласование приоритетов бизнес-направлений и кибербезопасности.

Мы обнаружили, что ИИ является разрушительной силой в 2025 году, но лишь 29% лидеров признают, что они готовы к угрозам на базе ИИ».

Однако, несмотря на эти опасения, нежелание внедрять инструменты ИИ из-за рисков кибербезопасности остается ограниченным: лишь 29% руководителей выражают подобные опасения.

Эта статистика позволяет предположить, что скорость инноваций в области ИИ продолжает опережать развитие стратегий безопасности, способных противостоять угрозам, созданным с помощью ИИ.

Вовлеченность руководства растет вместе с укреплением киберустойчивости Согласно выводам LevelBlue,за последний год концепция киберустойчивости набрала популярность на уровне руководства.

Доля руководителей, которые рассматривают киберустойчивость как общеорганизационный приоритет, выросла с 27% до 45% за последние 12 месяцев.

Кроме того, две трети сообщают, что команды кибербезопасности теперь работают в согласии с бизнес-единицами, что означает отход от традиционных изолированных подходов к безопасности.

Такая согласованность, по-видимому, создает больше возможностей для инноваций: 79% организаций с высокой киберустойчивостью сообщают, что их адаптивный подход к кибербезопасности позволяет больше innovровать и рисковать.

Вовлеченность советов директоров также возросла:43% лидеров в киберустойчивых организациях отмечают более частые обсуждения вопросов устойчивости на уровне правления.

В отчете рекомендуются четыре конкретных подхода для достижения киберустойчивости:

1. Повышение приоритета киберустойчивости в организации.
2. Внедрение ответственности за кибербезопасность по всей организации.
3. Применение проактивных, а не реактивных мер безопасности.
4. Приоритет устойчивости в цепочке поставок программного обеспечения.

Согласовав действия руководства, инвестируя в проактивную защиту и внедряя устойчивость во всем предприятии, организации смогут лучше подготовиться к следующей волне угроз на базе ИИ, предполагает LevelBlue.

«Наше исследование показывает, что лидеры становятся более осведомленными о стоящих перед ними угрозах и соответствующим образом повышают меры киберустойчивости», — добавляет Тереза.

«Однако они по-прежнему недооценивают потенциальный риск кибератак на базе ИИ, и им предстоит большая работа по надлежащей подготовке и защите».

Ознакомьтесь с последним выпуском AI Magazine и примите участие в нашей глобальной серии конференций Tech & AI LIVE.

Откройте для себя все наши предстоящие мероприятия и забронируйте билеты уже сегодня.

А также подпишитесь на нашу бесплатную еженедельную рассылку, чтобы получать последние инсайты и истории прямо на свою почту.

Компания OpenAI демонстрирует впечатлительные темпы роста числа платных пользователей.

От отдельного инструмента к комплексной платформе.

Такой резкий рост стал результатом стратегических обновлений продукта, которые преобразовали ChatGPT из мощного AI-ассистента в универсальную платформу «всё в одном».

«ChatGPT становится единым приложением для бизнеса и нашей личной жизни, — говорит Саймон Смит, исполнительный вице-президент по генеративному ИИ в компании Klick. — Шаг за шагом, это становится реальностью».

Ускоренное внедрение ChatGPT в корпоративной среде связано со стратегическими изменениями, произошедшими за кулисами. Вместо того чтобы оставаться самостоятельным ассистентом, OpenAI преобразовала ChatGPT в комплексную корпоративную платформу, которая обеспечивает бесшовную интеграцию с повседневными бизнес-инструментами.

Благодаря прямым подключениям к таким сервисам, как GitHub, Google Docs, Gmail, Microsoft SharePoint, Outlook, OneDrive, HubSpot и Dropbox, OpenAI значительно увеличила свое присутствие на рынке. Этот подход призван устранить барьеры, которые ранее мешали широкомасштабному внедрению ChatGPT в компаниях.

Устранение разрозненности данных (Data Silos)

В последние годы разрозненность данных (data silos) стала серьезной проблемой для бизнеса. Это явление возникает, когда департаменты, команды или информационные системы работают изолированно, что затрудняет эффективный обмен данными.

Фрагментированность данных была одним из ключевых препятствий для внедрения ИИ, с которым пришлось столкнуться таким компаниям, как OpenAI.

Инновационная система коннекторов ChatGPT решает эту проблему, предоставляя единый интерфейс для работы с корпоративной информацией.

Работа с несколькими источниками данных.

Эксперты отрасли высоко оценили это нововведение.

«Сегодня OpenAI объявила о том, что сделала устаревшими специализированные бизнес-инструменты ИИ для централизации и поиска данных, — говорит Норман Полсен, глава инженерного отдела Stealth Startup. — Этот шаг лишает смысла существование многих посреднических B2B-решений в сфере ИИ».

Партнерства как основа роста.

Подход ChatGPT отличается фокусом на прямую интеграцию, а не на использование внешних соединителей.

Благодаря партнерствам с ведущими программными компаниями OpenAI гарантирует бесперебойную передачу данных с соблюдением существующих протоколов безопасности и прав доступа.

Сотрудничество с HubSpot — идеальный пример этого подхода.

Решение ключевых рабочих задач.

Значительный вклад в расширение корпоративного использования ChatGPT внесла его способность решать рабочие задачи.

Запуск «Режима записи» напрямую касается одного из самых трудоемких аспектов операционной деятельности: документирования совещаний и планирования последующих действий.

Эта функция фиксирует, расшифровывает и суммирует содержание встреч, а затем автоматически создает организованные списки задач, стратегии и даже фрагменты программного кода на основе обсуждения.

Конкурентное преимущество.

Такая ценовая политика создает серьезные проблемы для специализированных поставщиков, которые пытаются конкурировать по стоимости.

Стратегия единого приложения.

Достижение OpenAI, увеличившей корпоративную аудиторию на 50% за шесть месяцев, наглядно демонстрирует эффективность платформенного подхода в развитии искусственного интеллекта.

Бот нового поколения: как LLM изменил общение с клиентами

До прихода в IT-разработку я занимался медиа сферой, развитием YouTube каналов, рекламой и изучением такого феномена, как удержание внимания. Почему одна компания растет и набирает обороты, а другую не замечают, хотя бюджеты идентичны.

Как работает LLM?

Банальный пример

Представим франшизу ювелирного магазина, у которого тысячи позиций из золота, серебра и бриллиантов.

Подключаем LLM-агента связываем с CRM и теперь бот знает, какие украшения в наличии, из какого материала, где находится магазин и время работы. Теперь клиент получает нормальный, связный ответ, с уточнением деталей и предложением.

LLM-агент создаст заявку в CRM, предложит время встречи, отправит напоминание и зафиксирует заявку одновременно в нескольких диалогах.

Такой умный бот понимает собеседника, подстраивается под настроение и тему разговора. Это — следующий этап. Технология, которая меняет правила общения между бизнесом и клиентом.

Как внедрить LLM-агента в свой бизнес?

Четвёртое — безопасность. LLM — инструмент, которому нужны границы. Что можно говорит, какие действия выполняет сам, а какие только с одобрением.

И, наконец, бот продолжит обучаться после запуска. Вы можете обновлять базу, анализировать диалоги, корректировать логику — без привлечения разработчиков.

Это не разовый продукт, а инструмент, который развивается вместе с задачей.

Что умеет LLM-агент: на примере медицинской клиники

Затем агент проверяет расписание в базе, предлагает окно, записывает, отправляет подтверждение, оформляет заявку в CRM и информирует администратора.

Допустим, пациент спрашивает, какие анализы нужны перед приёмом. Агент открывает сайт, находит раздел, извлекает данные и пересказывает клиенту экономя время.

Если нужно, агент сгенерирует и отправляет PDF-файл приема: согласие на обработку данных, направление и счёт. При этом ФИО, дата, врач — подставляются автоматически. LLM-Бот принимает голосовые — пациент диктует вопрос, а бот распознаёт речь и отвечает.

А если после визита пациент просит копию заключения — бот найдет файл и отправит.

LLM-агент в клинике — это связующее звено между сайтом, администраторами, пациентами и системой. Бот снизит нагрузку, повысит точность, ускорит обслуживание.

Распространённые мифы про LLM-агентов

Это обычный чат-бот, только с другим названием

LLM-агент — это не кнопки и не сценарий. Он понимает, что говорит человек, и отвечает по смыслу. Без жёстких шаблонов, без «выберите из списка». Такой агент ведёт диалог, а не листает скрипт.

Будет ошибаться и путаться в ответах

Ошибки бывают, если бот не знает, на что опираться. Поэтому мы даём ему точные данные: тексты, базы, инструкции. Агент говорит только то, что знает. Его можно ограничить по темам и действиям.

Может раскрыть личные данные

Можно настроить так, чтобы бот не отправлял ничего лишнего. Доступы, шифрование, логика ответа — всё задаётся вручную. Система не выходит наружу и работает только внутри безопасного окружения.

Такие решения — для корпораций с миллионами

LLM-агент — не история про «только для больших». Можно начать с малого: один процесс, одна задача. Посмотреть, как работает, и уже потом расширять. Так делают и клиники, и школы, и онлайн-магазины.

В завершение:

Я давно занимаюсь разработкой и знаю: сильный продукт начинается с понимания задачи.

Если эта статья оказалась полезной — дайте знать. Вы можете оставить комментарий там, где её нашли. Я всегда читаю обратную связь и беру её в работу.

Спасибо, что дочитали 👋