Каждая шестая компания в логистике столкнулась с утечкой данных через ИИ-инструменты
Около 16% компаний в сфере логистики, дистрибуции и оптовой торговли за последний год столкнулись с инцидентами, при которых данные поставщиков или клиентов были раскрыты через инструменты на основе искусственного интеллекта. Такие результаты показал отраслевой опрос, проведенный компанией InstaLILY среди 250 руководителей и менеджеров.
Масштаб доступа ИИ к чувствительной коммерческой информации оказался значительным. 78% респондентов сообщили, что ИИ-инструменты их компаний имеют доступ к клиентским ценам и маржинальности, а 67% – к ценам поставщиков и данным о ребейтах. При этом 63% опрошенных признали, что на их платформах, включая ИИ-системы, существует пересечение данных поставщиков и клиентов.
Парадокс в том, что уверенность в защите остается высокой: 87% заявили, что их ИИ-инструменты надежно разделяют информацию контрагентов. Однако факты говорят об обратном – инциденты происходят, а контрагенты уже реагируют. 63% компаний получали запросы от поставщиков или клиентов о том, как именно защищаются их данные. В 30% случаев такие запросы повлияли на выбор ИТ-поставщика или ИИ-инструмента.
«Скорость мало что значит, если быстрый ответ стоит вам отношений, которые строились годами. ИИ в дистрибуции должен понимать, что контрактная цена одного клиента не может оказаться в коммерческом предложении другого»
– отметил Адам Айзенберг, руководитель направления дистрибуции в InstaLILY.
Проблема выходит далеко за пределы логистики. По данным отчета IBM о стоимости утечек данных за 2025 год, 13% организаций пережили утечку, связанную с ИИ-моделями или приложениями. Среди них 97% не имели надлежащего контроля доступа к ИИ-системам. Отдельная угроза – так называемый «теневой ИИ», когда сотрудники используют неавторизованные инструменты. Утечки с участием таких инструментов обходились в среднем на $670 тыс. дороже.
Главным препятствием для разделения данных поставщиков и клиентов респонденты назвали то, что существующие ИИ-инструменты изначально не проектировались с учетом этого требования (22%). Далее идут высокая стоимость внедрения (21%) и нехватка технической экспертизы (20%).
При этом запрос рынка очевиден: 9 из 10 опрошенных заявили, что предпочли бы ИИ-решение, специально разработанное для цепочек поставок, если оно обеспечит более строгий контроль над данными контрагентов. 92% назвали разделение данных высоким или средним приоритетом на ближайший год. Среди рекомендаций – тестировать ИИ-системы на реальных бизнес-сценариях (например, может ли инструмент подготовить клиентское предложение, не раскрыв закупочные цены) и определить, в каких случаях перед действиями ИИ необходимо одобрение человека.
