72% компаний используют несколько ИИ-платформ — избегают зависимости
Компании массово внедряют ИИ, но не выстраивают единой стратегии: большинство используют сразу несколько платформ, стараясь не зависеть от одного вендора. В итоге контроль и безопасность оказываются слабее, чем считают сами компании.
Компании массово внедряют ИИ, но не выстраивают единой стратегии: большинство используют сразу несколько платформ, стараясь не зависеть от одного вендора. В итоге контроль и безопасность оказываются слабее, чем считают сами компании.
По данным исследования VentureBeat, 72% организаций используют сразу две и более платформы, которые считают «основными», — от решений Microsoft, Google, OpenAI и Anthropic до корпоративных сервисов вроде Workday и ServiceNow. В результате вместо единой стратегии формируется разрозненная инфраструктура, которую авторы отчета называют «миражом управления».
Распределение компаний по числу используемых ИИ-платформ. Источник: VentureBeat.
Уверенность компаний не соответствует реальной ситуации, считают исследователи. 56% респондентов заявили, что «очень уверены» в способности обнаружить сбои в работе ИИ, однако почти треть признала, что у них нет системных механизмов мониторинга — проблемы выявляются уже постфактум. Это критично на фоне роста рисков: по данным Wiz, 34% инцидентов с генеративным ИИ связаны с утечками телеметрии, а средняя стоимость утечки данных достигла $4,4 миллиона.
Ответственность за внедрение ИИ также размыта. Только 43% компаний сообщили, что управление ИИ сосредоточено в одной команде. В остальных случаях ответственность либо не определена (23%), либо распределена между командами (20%), либо вообще не формализована (6%). При этом отсутствие руководителя ИИ-направления назвали одной из главных проблем — 29% респондентов указали это как ключевое препятствие.
Использование решений OpenAI в качестве инструмента ИИ-безопасности. Источник: VentureBeat.
Дополнительную сложность создает рост числа ИИ-агентов от разных поставщиков. Они работают по-разному, и компаниям приходится строить собственные системы координации. Проблема усугубляется распространением «теневого ИИ». По словам представителя разработчика корпоративного ПО Red Hat Брайана Грейсли, использовать такие инструменты крайне просто, но потом наступают последствия.
«Начать очень легко. Но на второй день приходит счет», — пояснил Грейсли. Он привел пример: один из банков-клиентов обнаружил, что до 10 тысяч сотрудников уже внедряют агентные инструменты без какого-либо контроля. По данным IBM, такие инциденты обходятся компаниям в среднем на $670 тысяч дороже обычных утечек.
Ключевые барьеры управления ИИ в корпоративной среде. Основными препятствиями являются непрозрачность вендоров (31%) и отсутствие единого центра ответственности (29%). Это указывает на институциональные проблемы в построении систем управления ИИ. Источник: VentureBeat.
Парадоксально, но те же платформы, которые создают риски, часто используются для их контроля. В отчете это описывается как ситуация «просить лису охранять курятник». Например, 26% компаний указали решения OpenAI как основной инструмент безопасности.
На фоне нестабильности рынка компании не спешат делать ставку на одного поставщика. «Все меняется так быстро, что сложно понять, кто в итоге окажется лидером», — отметил топ-менеджер страховой компании MassMutual Сирс Мерритт.
Рост внедрения решений Anthropic в корпоративном сегменте (январь–февраль 2026 года). Источник: VentureBeat.
В итоге многие компании оказываются в ловушке: они не доверяют ни одному вендору полностью, но и не способны построить собственную систему с нуля. Эксперты считают, что выходом может стать создание единого уровня контроля. «Нам нужна большая красная кнопка: остановить всё», — говорит директор по технологиям американской медицинской системы Mass General Brigham Наллан Шрираман.
Релоцировались? Теперь вы можете комментировать без верификации аккаунта.