Используя сайт, вы предоставляете согласие на обработку ваших персональных данных с помощью сервисов веб-аналитики.
Согласен
ИИ уже используется внутри компаний —
даже если его официально не внедряли
Сотрудники применяют внешние ИИ-сервисы для подготовки документов, анализа данных, написания кода, работы с отчетами, коммуникации и поиска решений. Это ускоряет работу, но одновременно создает новые риски для бизнеса и информационной безопасности.
Без контроля со стороны ИТ и ИБ возникают следующие проблемы:
  • Корпоративные данные могут передаваться во внешние LLM;
  • Сотрудники используют неразрешенные ИИ-сервисы;
  • Отсутствуют единые правила работы с ИИ;
  • Возникает Shadow AI — теневое использование ИИ внутри компании;
  • Не определены владельцы ИИ-сервисов и зоны ответственности;
  • Риски использования ИИ-агентов и RAG-систем остаются неоцененными.
Микроаудит помогает быстро перейти от неопределенности к понятной картине рисков и конкретному плану действий.
Микроаудит будет полезен, если:
  • Сотрудники используют ChatGPT, Copilot или другие ИИ-сервисы без единых правил.
  • В компании уже есть ИИ-ассистенты, RAG-системы или ИИ-агенты.
  • Руководство требует регламент использования ИИ.
  • ИБ-служба не видит полной картины использования ИИ.
  • Есть риск передачи корпоративных данных во внешние LLM.
  • Нужно быстро понять, с чего начать построение LLMSecOps-подхода.
  • Требуется быстро оценить безопасность уже внедренного ИИ-решения.
Варианты микроаудитов
4 варианта, которые избавят вас от многих проблем:
№1
Аудит ИИ
Для кого. Для компаний, которые не понимают, где у них уже используется ИИ.

Мы помогаем выявить, какие ИИ-сервисы и инструменты применяются внутри компании, кто ими пользуется, какие подразделения вовлечены и какие риски возникают.

Что делаем:
  • Проводим интервью с ИТ и ИБ;
  • Анализируем используемые ИИ-сервисы;
  • Выявляем Shadow AI;
  • Формируем карту использования ИИ.
  • Результат:
    • Список используемых ИИ-сервисов;
    • Владельцы и ключевые пользователи;
    • Основные риски;
    • Рекомендации по контролю и дальнейшим действиям.
№2
Аудит утечек данных через ИИ
Для кого. Для компаний, которые хотят понять, какие данные могут уходить во внешние ИИ-сервисы.

Сотрудники могут использовать внешние LLM для подготовки документов, анализа файлов, работы с кодом, отчетами и внутренней информацией. Это создает риск неконтролируемой передачи корпоративных данных.

Что делаем:
  • Проводим интервью с ключевыми подразделениями;
  • Анализируем процессы использования ИИ;
  • Определяем типы данных, которые могут передаваться в LLM;
  • Оцениваем риски утечки данных.
  • Результат:
    • Карта рисков;
    • Перечень критичных данных;
    • Рекомендации по организационным и техническим мерам контроля.
№3
Ускоренная разработка политик использования ИИ
Для кого. Для компаний, которым нужно быстро подготовить правила работы с ИИ.

Если сотрудники уже используют ИИ, а единых правил нет, компания сталкивается с рисками неконтролируемого применения LLM, передачи данных во внешние сервисы и отсутствия ответственности за ИИ-процессы.

Включает в себя:
  • Проводим 2–3 интервью;
  • Анализируем текущие сценарии использования ИИ;
  • Адаптируем шаблоны политик под особенности компании;
  • Формируем базовый комплект документов.
  • Результат:
    • Политика использования ИИ;
    • Регламент для сотрудников;
    • Памятка для руководителей.
№4
Быстрая оценка безопасности LLM
Для кого. Для компаний, где уже используется Copilot, GPT, RAG или собственное ИИ-решение.

Мы оцениваем, насколько безопасно устроено текущее LLM-решение, какие данные доступны модели, как реализован контроль доступа и какие уязвимости могут привести к утечкам или несанкционированному использованию.

Включает в себя:
  • Проверяем архитектуру решения;
  • Анализируем риски;
  • Оцениваем доступ LLM к корпоративным данным;
  • Выявляем уязвимости и слабые места.
  • Результат:
    • Список уязвимостей;
    • Первоочередные меры по снижению рисков
    • Дорожная карта дальнейших улучшений.
Что вы получите
По итогам микроаудита вы получаете не общий отчет,
а практический набор материалов для управления
ИИ-рисками.
  • Карту текущего использования ИИ
    Показываем, какие ИИ-сервисы, LLM, ИИ-ассистенты, RAG-системы или ИИ-агенты уже применяются внутри компании и в каких подразделениях.
  • Список ИИ-сервисов и сценариев использования
    Вы поймете, какие инструменты используют сотрудники, для каких задач они применяются и какие процессы уже зависят от ИИ.
  • Владельцев и ключевых пользователи ИИ-инструментов
    Помогаем определить, кто отвечает за использование конкретных ИИ-сервисов, кто принимает решения и какие подразделения вовлечены в работу с ИИ.
  • Карту рисков
    и слепых зон
    Фиксируем основные угрозы: утечки данных, использование внешних LLM без контроля, отсутствие регламентов, Shadow AI, неуправляемые ИИ-агенты и слабые места в текущем ИИ-контуре.
  • Перечень критичных данных и процессов
    Показываем, какие типы корпоративной информации требуют особого контроля при работе с ИИ.
  • Оценку зрелости управления ИИ
    Помогаем понять, на каком уровне находится компания: от хаотичного использования ИИ отдельными сотрудниками до управляемого подхода с политиками, ролями и контролями.
  • Рекомендации по снижению ИИ-рисков
    Они содержат практические организационные и технические меры, которые позволяют снизить риски утечек, неконтролируемого использования ИИ и нарушений требований ИБ.
  • Первоочередные меры по улучшению ситуации
    Короткий список действий, которые можно выполнить быстро и без масштабного проекта.
  • Основу для политик и регламентов использования ИИ
    Материалы микроаудита помогают подготовить или уточнить внутренние правила работы с LLM, внешними ИИ-сервисами, корпоративными данными и ИИ-агентами.
  • Дорожную карту дальнейших шагов
    Показываем, что делать после микроаудита: какие риски закрывать в первую очередь, какие процессы формализовать, какие технические меры рассмотреть и как развивать LLMSecOps-подход.
  • Аргументы для руководства
    Результаты микроаудита можно использовать для обоснования дальнейших действий перед руководством: разработки политик, внедрения контролей, обучения сотрудников или запуска полноценной программы LLMSecOps.
  • Понятную точку для старта LLMSecOps
    Компания получает не абстрактное понимание проблемы, а конкретную отправную точку для построения безопасного и управляемого ИИ-контура.
Хотите быстро оценить риски использования ИИ в вашей компании?
Оставьте заявку и мы свяжемся с вами для подбора оптимального варианта микроаудита.
Заявка на микроаудит
Как проходит микроаудит
5 простых и понятных шагов.
Короткая вводная встреча
Обсуждаем текущую ситуацию, используемые ИИ-инструменты, задачи ИТ и ИБ-служб, а также выбираем подходящий формат микроаудита.
Интервью и сбор информации
Проводим интервью с ИТ, ИБ и при необходимости бизнес-подразделениями, которые уже используют ИИ в рабочих процессах.
Анализ рисков и слепых зон
Оцениваем текущие процессы, используемые сервисы, возможные сценарии утечки данных, отсутствие политик и другие зоны риска.
Подготовка рекомендаций
Формируем практические выводы, список рисков, приоритетные действия и рекомендации по развитию LLMSecOps.
Итоговая встреча
Презентуем результаты, отвечаем на вопросы и предлагаем дальнейшие шаги по безопасному использованию ИИ.
Мы помогаем не запрещать ИИ, а использовать его безопасно
Смартехснаб рассматривает LLMSecOps как систему процессов, политик, практик и технических мер, которые позволяют компаниям безопасно использовать LLM, генеративный ИИ и ИИ-агентов.
Мы помогаем компаниям
Понять реальные масштабы использования ИИ внутри организации.
01
Снизить риски утечки корпоративных данных.
02
Выявить Shadow AI.
03
Подготовить политики и регламенты.
04
Выстроить основу для безопасного масштабирования ИИ.
05
Контактная информация
Вы можете связаться с нами по телефону, электронной почте или заполнить контактную форму.
Мы всегда рады помочь вам!
+7 919 45 000 91
sales@smartechsnab.ru
г. Москва, ул. Нарвская, д. 2, корпус 3
Нажимая на кнопку, вы даете согласие на обработку персональных данных и соглашаетесь c политикой конфиденциальности.