Теневые ИТ 2.0: создание решений на основе ИИ вне ИТ-инфраструктуры выявляет слабые места в управлении данными компаний

Компания Panorama Vibe Coding Brasil указывает, что основными узкими местами являются разрозненные данные, устаревшие системы и отправка информации на внешние серверы

Популяризация генеративного искусственного интеллекта позволяет специалистам из разных областей создавать автоматизации, приложения, панели мониторинга и интеграции внутри компаний. Однако большая часть этого процесса происходит вне формальных технологических процессов и без четких правил относительно того, какие корпоративные данные могут циркулировать в рамках этих инструментов. Именно это показывает исследование Panorama Vibe Coding Brasil, проведенное бразильской компанией Skyone, специализирующейся на облачных технологиях, данных, искусственном интеллекте и кибербезопасности, в партнерстве с TNS Group. Результаты были представлены во вторник, 6 октября, на мероприятии в штаб-квартире Skyone в Сан-Паулу.

Из 1971 участника 50% заявили, что они сами или их компании уже разработали подобное решение без формального ИТ-проекта. Эта тенденция относительно новая: 43% опрошенных заявили, что это произошло за последние шесть месяцев. Среди тех, кто уже что-то создал, 85,2% сделали это без формального участия со стороны технологического сектора. Из этого числа 51,1% разработали решение самостоятельно, а 34,1% — со своей командой. Только 14,8% получали периодическую поддержку от ИТ-специалистов.

В исследовании феномен назван «теневыми ИТ 2.0», расширением традиционной концепции теневых ИТ, связанной с разработкой программного обеспечения без знания технологической области. С появлением вибрационного кодирования — практики создания систем на основе инструкций на естественном языке для инструментов искусственного интеллекта — из-под контроля ИТ-специалистов теперь выходят и приложения, разработанные самими сотрудниками.

Результаты представили Юлия Травайоли, Марсела Лахоз и Габриэлла Буссе из отдела коммерции и партнерских отношений компании Skyone. Травайоли напомнила, что «вайб-кодирование» было выбрано словарем Collins словом 2025 года. По ее словам, в исследовании этот термин рассматривается как поведение, а не как конкретная технология: специалист описывает проблему, ИИ пишет большую часть кода, а пользователь тестирует и корректирует результат. По оценке Юлии, модель отходит от традиционного сценария, в котором запрос превращается в заявку и застревает в очереди технического отдела. То, что раньше занимало недели, теперь можно превратить в прототип за один день.

Согласно представленным данным, ожидается, что объем мирового рынка вибрационного кодирования достигнет приблизительно 7 миллиардов долларов США в 2026 году и 15 миллиардов долларов США в 2031 году, что представляет собой прогнозируемый рост на 17% в год.

Марсела Лахоз подчеркнула, что почти для половины респондентов ИИ уже является основным инструментом поиска информации на работе, опережая традиционные поисковые системы. По ее словам, те, кто уже разработал собственное решение, в два раза чаще обращаются непосредственно к крупномасштабной языковой модели (LLM).

Марсела также оспорила идею о том, что такой профиль сосредоточен среди молодых людей в сфере технологий. Доля тех, кто уже создал решения вне ИТ-сферы, достигает 62,7% среди руководителей высшего звена в сфере технологий, 57% среди аналитиков и специалистов, 55,1% среди менеджеров и координаторов, 51,8% среди разработчиков и 50,5% среди руководителей высшего звена в бизнесе. Эта практика также более распространена в крупных организациях: 58,9% специалистов в компаниях с численностью персонала более тысячи человек уже создали что-то самостоятельно, по сравнению с 40% в компаниях с численностью персонала до 50 человек. По мнению Марселы, это делает крупные компании более склонными к использованию решений, не прошедших проверку в ИТ-сфере. Исследование не указывает на причины этой разницы.

Среди тех, кто уже разработал решения, 52% создали системы автоматизации процессов, 47,6% — внутренние приложения или системы, 33% — агентов или помощников на основе ИИ, 18,7% — интегрировали системы и 14,4% — разработали чат-боты. На вопрос допускались различные варианты ответа.

Исследования показывают, что правила корпоративного использования данных, полученных с помощью ИИ, по-прежнему плохо определены. 42,9% респондентов заявили, что в их компаниях отсутствуют руководства относительно того, какие данные можно использовать в этих инструментах. Еще 26,3% сообщили о наличии четких и формализованных правил, 18,6% заявили, что руководства существуют, но плохо донесены до общественности, а 12,2% не знали, как ответить.

Внедрение ИИ также фрагментировано. 26,8% используют инструменты самостоятельно, без официальных рекомендаций. Еще 24,2% говорят, что каждая область выбирает решения самостоятельно, без стандартизации, а 18,8% работают в компаниях, которые поощряют ИИ, но без четко определенных руководящих принципов. Только 25,1% сообщают о формальном поощрении, сопровождаемом четкими правилами.

Наибольший из трех выявленных профилей внедрения, называемый «создание с фрагментарными указаниями», составляет 42,7% выборки. В этой группе 59,2% уже создали какое-либо решение, 60,9% указывают на отсутствие руководящих указаний по данным, а 86,4% созданных решений были разработаны без формального участия ИТ-специалистов.

По словам Габриэллы Буссе, которая вела заключительную часть презентации, гибкость реальна, но скорость затрудняет отслеживание того, кто еще в компании знаком с решением и какая информация вводится в инструменты ИИ. Она задалась вопросом, что происходит с этими приложениями и связанными с ними данными, когда специалист, создавший их, покидает компанию. По мнению Габриэллы, такой сценарий делает управление информацией и безопасность более сложными и дорогостоящими. Она связала это с временем отклика ИТ-отдела: респонденты сообщают о сроках выполнения запросов от менее чем одного дня до более чем двух недель.

Фелипе Вассерман, директор по маркетингу и развитию компании Skyone, считает, что искусственный интеллект снизил барьер для разработки решений, позволяя приложениям появляться и масштабироваться до того, как потребуется пройти корпоративный контроль. По его словам, когда инструмент начинает получать доступ к корпоративным данным, обслуживать множество людей или поддерживать важный процесс, отсутствие прозрачности становится проблемой управления. Для руководителя риск заключается не в экспериментах, а в отсутствии знаний о том, что уже создано, кто этим пользуется, какие данные циркулируют и кто несет ответственность за любые сбои.

В ходе дискуссии, последовавшей за презентацией, Реннан Санчес, технический директор Skyone, заявил, что в настоящее время основными проблемами на пути преобразования экспериментов с ИИ в бизнес-результаты являются организация и управление данными. По его оценке, создание решений бизнес-подразделениями является позитивным первым шагом, поскольку это приближает разработку к тем, кто понимает проблемы. Однако следующий шаг включает в себя безопасность, управление и подключение к основным источникам транзакционных данных, и именно здесь, по словам руководителя, начинаются проблемы.

По словам Санчеса, исходным материалом для применения ИИ в бизнесе являются частные и транзакционные данные, которые организованы и структурированы. Без них приложения, как правило, ограничиваются такими задачами, как исследования и поиск новых знаний. В качестве примера разрозненности данных он привел розничную торговлю продуктами питания: информация о продажах (POS) поступает в систему управления складом (WMS), проходит через другие инструменты проверки, а затем попадает в ERP-систему. Каждая система концентрирует ценные данные, но эти данные обычно разрознены и плохо интегрированы.

По мнению технического директора, путь к ИИ начинается с предоставления доступа к этим данным, миграции в облако для достижения масштабируемости и безопасности. Затем следует централизация различных источников и, только потом, подключение агентов и других приложений. Он указал на устаревшие системы как на одно из главных препятствий для масштабируемости ИИ, поскольку старое транзакционное программное обеспечение часто имеет плохую связь, низкий уровень доступности API и большие базы данных.

Санчес также упомянул концепцию «фабрики ИИ», используемую рынком для описания цепочки, идущей от чипа и энергии к генеративным моделям, агентам и платформам, которые достигают конечного пользователя.

Отвечая на вопрос о риске утечки данных, технический директор заявил, что специалисты отправляют отчеты, отчеты о прибылях и убытках, данные о выставлении счетов и списки клиентов инструментам искусственного интеллекта. По его словам, при непосредственном использовании периферийных моделей данные покидают компанию. Помимо обработки, файлы, такие как электронные таблицы, PDF-файлы и изображения, хранятся на внешних серверах и, в соответствии с условиями использования каждого поставщика, могут использоваться для обучения.

В качестве альтернативы Санчес предложил четкие правила относительно того, что можно и нельзя включать в инструменты ИИ, внедрение механизмов контроля и, предпочтительно, хранение этих файлов на частных и выделенных серверах. Для крупных компаний или тех, кто обязан соблюдать нормативные требования, он указал на возможность частного вывода данных с использованием моделей с открытым исходным кодом, работающих на собственной инфраструктуре, как способ контролировать обработку данных и файлы.

Руководитель заявил, что на директоров по информационным технологиям, ИТ-менеджеров и специалистов по работе с данными оказывалось давление по этим вопросам, но они пока не нашли решений. Он отметил, что был удивлен тем, как часто подобные проблемы возникают за пределами ИТ-подразделений в крупных компаниях.

По словам Санчеса, руководители сталкиваются с дилеммой: блокировать использование ИИ, что снижает производительность и инновации, и разрешать его внедрение и устанавливать контроль после этого. Он сравнил нынешнюю ситуацию с эволюцией кибербезопасности в компаниях, которые начинают с плохо защищенных сетей и начинают решать проблему только по мере роста. На более регулируемых рынках, из-за требований к защите и сертификации, возможностей для расширения использования ИИ меньше.

Что касается окупаемости инвестиций, технический директор заявил, что многие компании все еще находятся на этапе экспериментов. Он сравнил стоимость вывода данных со стоимостью электроэнергии, которую сложно напрямую соотнести с получаемой выгодой. Вместо покупки отдельных лицензий, значительная часть которых, по его словам, простаивает, он предложил создать кредитные пулы, позволяющие отслеживать, кто и как использует инструменты.

Компания Skyone предлагает шестиэтапную структуру: составление карты уже созданных решений; определение границ данных и безопасности; расширение возможностей специалистов; предоставление контролируемых экспериментальных сред, таких как «песочницы», не использующие производственные данные; преодоление разрыва между бизнесом и ИТ; и установление критериев для того, чтобы прототип рассматривался как корпоративное решение.

Для Вассермана вопрос уже не в том, будут ли люди использовать ИИ для создания решений, потому что это уже происходит. По его словам, возможность заключается в преобразовании этих экспериментов в устойчивые инновации с четкими границами для данных, безопасности и управления. Роль ИТ также меняется: из области, получающей запросы, она превращается в слой, помогающий бизнесу преобразовывать эксперименты в безопасные и масштабируемые решения.

Эрнан Феррейра, генеральный директор The News, заявил, что количество участников удивило для такой узкоспециализированной темы, и объяснил интерес популярностью термина «кодирование атмосферы», который до сих пор плохо понимается публикой. По его словам, производство первичных данных приобретает все большее значение для СМИ.

Опрос проводился изданием The News по заказу Skyone с 10 по 25 сентября 2026 года в онлайн-формате и анонимно среди подписчиков издания. Было получено 1971 полный и 1539 частичных ответов. Поскольку это опрос для собственной аудитории, результаты не обязательно отражают мнение всех бразильских специалистов. Вопросы о том, что было создано и как, были заданы 986 респондентам.

Автор: Skyone