Современные предприятия стремительно внедряют технологии искусственного интеллекта, особенно генеративного ИИ, который обещает революционизировать бизнес-процессы и повысить производительность. От Microsoft 365 Copilot до ChatGPT Enterprise — эти инструменты уже получили широкое распространение и становятся неотъемлемой частью корпоративной инфраструктуры. Однако за привлекательными возможностями скрывается серьезная угроза — фрагментация корпоративных знаний, которая может привести к росту рисков, избыточным затратам и потере контроля над важной информацией. Технологии ИИ, чтобы эффективно работать, требуют глубокого доступа к внутренним данным компании, таким как электронная почта, документы, базы данных и прочие информационные активы. Каждый из провайдеров ИИ создаёт собственные индексы и «встраивания» (embedding) — математические представления смысла контента — что ведёт к множественным параллельным хранилищам данных.
Такое дублирование не просто усложняет управление информацией, но и увеличивает уязвимость компании перед потерей контроля над знаниями и безопасности. Традиционный поиск по ключевым словам постепенно уступает место семантическому поиску на основе embedding, который умеет искать не просто совпадения слов, а смысловые соответствия. Это значительно повышает качество выдачи и помогает находить связанную информацию даже при отсутствии точных ключевых совпадений. Тем не менее, эффективная работа таких систем требует постоянного обновления и согласования embedding моделей и данных. Каждая модель генеративного ИИ имеет свою специфику в построении embedding.
Например, OpenAI GPT, Google Gemini или Anthropic Claude используют разные алгоритмы, что создает несовместимость между индексами, если использовать разные провайдеры. Следовательно, если контент был проиндексирован одной моделью, запросы, сформированные другой, могут некорректно интерпретировать данные, что ведет к ошибкам в поиске и обработке информации. Сложность использования искусственного интеллекта усиливается еще и тем, что предприятия вынуждены предоставлять широкие разрешения на доступ к критически важным системам и данным. Для работы с большим объемом информации ИИ-системы требуют доступ на уровне приложений, чтобы получать информацию из почты, файловых хранилищ, CRM и других инструментов. Это создает дополнительные риски безопасности, ведь при таком подходе несколько внешних поставщиков получают полный доступ к данным, что увеличивает вероятность утечки или некорректного использования информации.
Распространенной проблемой становится недостаточно виртуозное воспроизведение политик доступа и разрешений. Внутренние системы, такие как SharePoint или Google Drive, имеют сложную и многоуровневую структуру прав пользователей, варьирующуюся от отдельного документа до общей папки. Перенос и поддержание этих настроек в индексах, которые находятся у внешних провайдеров, часто осуществляется с ошибками, что приводит к несанкционированному раскрытию данных или наоборот — к ограничению доступа к необходимой информации. Примеры реальных инцидентов показывают, что такие уязвимости не гипотетичны: уязвимости при работе с Microsoft 365 Copilot и Slack уже демонстрировали, как ошибки в логике доступа и управление ACL (Access Control Lists) приводили к раскрытию конфиденциальных данных, что стало тревожным сигналом для многих компаний. В такой ситуации предприятиям становится ясно, что недостаток единой стратегии управления корпоративными знаниями и индексированием ставит бизнес под угрозу.
Вместо того чтобы контролировать, как данные организуются и используются, компании фактически отдают это право внешним поставщикам, что ведет к росту затрат, дублированию усилий технических команд и слабой прозрачности. Чтобы выйти из этого ловушка, организации рекомендуют выработать комплексный подход к управлению знаниями. Начинается он с тщательного инвентаря всех информационных активов — от писем и документов до тикетов и чатов — чтобы понять, где именно находятся данные и кто несет ответственность за них. Последующая ясность в распределении ответственности устраняет разрозненность, позволяя лучше координировать процесс обновления и контроля данных. Важным элементом стратегии является интеграция.
Старые корпоративные системы, зачастую не ориентированные на задачи ИИ, требуют специальной адаптации — создания API, оберток или коннекторов, которые позволят безопасно и эффективно обеспечивать доступ к данным. Если организация не возьмет на себя инициативу построения таких мостов, то сделают это вендоры, что увеличит зависимость и затраты. Разработка и поддержка инфраструктуры доступа к данным должны учитывать особенности разных систем и создавать единый интерфейс с согласованной логикой разрешений. Это может быть централизованное хранилище embedding, защищенное и управляемое непосредственно организацией, либо федеративный протокол, позволяющий взаимодействовать с разрозненными системами без передачи данных во внешние сервисы. Централизованный подход предполагает создание единой платформы, где все данные индексируются один раз и доступны для всех ИИ-инструментов в компании.
Это помогает укрепить контроль, повысить безопасность и снизить накладные расходы на многократное индексирование одних и тех же данных. Однако такой способ требует серьезных технических инвестиций и может встретить сопротивление со стороны вендоров. Альтернативой является федеративный подход, когда каждая система остается ответственна за собственное хранение и индексирование данных, а ИИ-платформа обращается к ним через стандартизированный протокол с сохранением нативных политик доступа. Такой метод облегчает подключение разнородных систем и более гибок, но зачастую ограничен по возможностям продвинутого семантического поиска. В большинстве случаев оптимальным становится гибридное решение, сочетающее преимущества централизованного и федеративного методов.
Некоторые данные и рабочие нагрузки лучше обрабатывать в централизованном индексе с продвинутой семантикой, в то время как чувствительные и специфичные активы остаются под управлением локальных систем с собственными встроенными механизмами контроля. Понимание важности построения открытой, масштабируемой и безопасной архитектуры корпоративных знаний уже становится стратегическим приоритетом ведущих компаний. На фоне конкуренции за лидерство на рынке корпоративного ИИ, контроль над внутренними данными растет как ключевой актив, обеспечивающий преимущества в работе агентов, копилотов и интеллектуальных рабочих процессов. В заключение следует отметить, что цифровая трансформация и развитие искусственного интеллекта находятся на ранней стадии, а будущие стандарты и протоколы все еще формируются. Однако уже сегодня можно выделить фундаментальные принципы, которые необходимо учитывать при проектировании решений.
