Если вам нельзя загружать рабочие данные в нейросети — значит ли это, что ИИ вам беспол...
Если вам нельзя загружать рабочие данные в нейросети — значит ли это, что ИИ вам бесполезен? На одном из недавних тест-драйвов была очень показательная ситуация 👇🏻 У участницы в KPI на год стоит задача разобраться, как ИИ можно применять в работе её отдела. Компания оплачивает обучение и сама заинтересована во внедрении технологии.У участницы в KPI на год стоит задача разобраться, как ИИ можно применять в работе её отдела. Компания оплачивает обучение и сама заинтересована во внедрении технологии. Но после серьёзного инцидента с данными требования безопасности максимально жёсткие. Передавать рабочую информацию во внешние сервисы практически нельзя. Даже запись бюджетных комитетов возможна только через специально согласованный внутренний инструмент. И получается довольно типичный для крупных компаний парадокс: «ИИ внедрять нужно. Данные наружу передавать нельзя». 🤔 На тест-драйве мы разбирали в том числе задачу, где нужно сравнивать большие Excel-файлы и находить изменения в значениях и формулах. Можно было бы сказать: раз файлы нельзя загружать в нейросеть — значит, задача для ИИ закрыта. Но решение оказалось другим. ИИ здесь нужен не для того, чтобы обрабатывать рабочие данные. Он помогает создать локальный инструмент — скрипт, который затем работает уже на компьютере пользователя. Реальные файлы во внешний сервис не передаются. И это принципиально важная мысль: «Нельзя загружать данные в ChatGPT» и «нам нельзя использовать ИИ» — не одно и то же.«Нельзя загружать данные в ChatGPT» и «нам нельзя использовать ИИ» — не одно и то же. Для одной и той же рабочей задачи могут быть разные сценарии: 📌 обезличить данные, если это допускают правила компании; 📌 работать только со структурой файла и логикой процесса; 📌 описать последовательность действий и с помощью ИИ создать локальный скрипт; 📌 использовать корпоративное решение или локально развёрнутую модель; 📌 или признать, что конкретные данные передавать модели нельзя вообще. И последний вариант — тоже нормальный профессиональный ответ. Обезличивание не даёт универсальной гарантии безопасности и не отменяет корпоративных регламентов. Скрипты требуют проверки, а использование данных и инструментов — согласования с теми, кто отвечает за информационную безопасность. Профессиональная работа с ИИ — это не умение любой ценой заставить нейросеть решить задачу. Это умение выбрать способ, который даст результат и при этом не создаст новый риск для компании ❗️ Поэтому безопасность — одна из первых тем моего авторского курса «ИИ для финансистов».«ИИ для финансистов». Мы разбираем не только, что можно и нельзя передавать публичным моделям, но и какие варианты остаются, если работать с реальными данными напрямую нельзя: маскировка, учебные и обезличенные данные, локальные инструменты, корпоративная среда. Чтобы после фразы «нам ничего нельзя загружать» у вас не заканчивался разговор про ИИ, а начинался вопрос: «Хорошо. Тогда какой вариант решения допустим в наших условиях?» ——— 👉🏻 Подробная программа, тарифы, кейсы и отзывы: https://www.marinaodinova-businessai.ru/new_course 👉🏻 Если у вас в компании тоже есть ограничения по работе с ИИ и вы не понимаете, насколько курс вообще применим в вашей ситуации — напишите мне @OdinovaM. Посмотрим именно ваши условия.