Сейчас ИИ всё активнее внедряется в рабочие процессы компаний. Несомненно, это позволяет быстрее выполнять рутинные задачи и обрабатывать большой объём информации. Но вопрос не в том, насколько хорошо или плохо работает ИИ. Важно понимать, с чем можно столкнуться, какие возникают риски, и кто будет отвечать за результат, если система ошибётся.

ИИ меняет привычную модель аутсорсинга?

При обычном аутсорсинге компания контролирует работу подрядчика и результат. Если в процессе используется ИИ, нужно учитывать ещё и то, как именно используется технология.
Например, подрядчик обрабатывает обращения клиентов. Для этого он может использовать CRM заказчика, собственную систему, языковую модель, облачное хранилище и другие сервисы. И в итоге данные проходят через несколько систем.
Поэтому заказчику недостаточно знать, что делает подрядчик. Нужно понимать, какие технологии он использует, как обрабатываются данные и куда они попадают.

Сначала нужно разобраться с данными

Один из главных вопросов – какие данные вообще можно передавать внешней команде и ИИ-системам. Если в процессе используются персональные данные, коммерческая информация, сведения о клиентах или внутренние документы, то необходимо заранее определить порядок их обработки.
В 2024 году в законодательстве о персональных данных появились новые правила работы с обезличенной информацией. Поэтому подход «мы просто загрузим всё в нейросеть и посмотрим, что получится» для бизнеса становится всё менее приемлемым. Стоит заранее определить какие данные можно передавать подрядчику и в каком виде.

Важно понимать, какую модель ИИ использует подрядчик

За словами «мы используем искусственный интеллект» может скрываться что угодно. Подрядчик может применять собственную модель, корпоративный ИИ-сервис, API внешнего поставщика или сразу несколько инструментов.
Перед началом работы стоит выяснить:

  какая модель или сервис используется;
  какие данные передаются;
  где они обрабатываются и хранятся;
  используются ли данные клиентов для обучения модели;
  кто имеет к ним доступ;
  как данные удаляются после завершения работы;
  что происходит при ошибке или сбое.

Чем конкретнее ответы, тем меньше неожиданностей возникнет в дальнейшем.

Кто отвечает за ошибку ИИ?

Компания считает: если ответ подготовил ИИ, то ответственность за ошибку лежит на технологии.
На практике бизнесу важно заранее определить человеческую ответственность. Например, ИИ сформировал ответ клиенту и допустил ошибку. Кто должен был её проверить? Если подрядчик просто использовал нейросеть как инструмент, это не означает, что контроль качества исчезает.
Особого внимания требуют процессы, в которых ошибка может привести к финансовым потерям, спору с клиентом, нарушению закона или репутационному ущербу.
Для компании безопаснее работать по понятной схеме: данные → инструмент → обработка → проверка → результат.

Поэтому в каждом процессе стоит заранее определить:

  что делает ИИ автоматически;
  что проверяет сотрудник;
  какие решения нельзя принимать без человека;
  кто отвечает за итоговый результат.

Что изменится с новым регулированием ИИ

26 июля 2026 года был принят Федеральный закон № 243-ФЗ «О поддержке развития технологий искусственного интеллекта в Российской Федерации». Закон регулирует разработку, внедрения и применения больших фундаментальных моделей ИИ и вводит риск-ориентированный подход. Основная часть закона начинает действовать с 1 сентября 2026 года, отдельные положения – с 1 марта 2027 года.
В документе также предусмотрены категории суверенных и национальных моделей, а для отдельных случаев устанавливаются требования, связанные с обработкой и хранением данных на территории России.
Для бизнеса это означает, что использовать ИИ можно и нужно, но подход к нему постепенно становится более системным. Особенно это касается компаний, которые работают с большими массивами данных и передают процессы внешним исполнителям.

По итогу ИИ способен существенно ускорить аутсорсинговые процессы. Но вместе с эффективностью появляются новые вопросы: данные, безопасность, контроль, ответственность и требования законодательства. Поэтому перед началом работы с подрядчиком стоит проверить не только его опыт и стоимость услуг.