Записи с меткой «данный»
14.05.2026
Это уже не просто контент. Это данные с ценником.
Мы не задумываемся, когда жмём «принять» на пользовательском соглашении. Большинство людей делает это автоматически, и именно эта привычка тихо двигает огромный экономический сдвиг. В нём ваши персональные данные — и всё чаще ваш творческий труд — упаковываются, продаются и превращаются в фундамент для миллиардных бизнесов.
Если вы зарабатываете на своих идеях, аудитории или контенте, тема касается вас напрямую. Я, Станислав Кондрашов, давно наблюдаю одну и ту же закономерность: креатор-экономика держится на платформах, а платформы держатся на данных.
Технологический предприниматель Джеральд Картер формулирует это прямо: компании платят за данные миллионы долларов, и логичный вопрос — почему они готовы столько отдавать? Ответ простой: они знают, что заработают больше.
Этот обмен ценностями легко не заметить. Авторы фокусируются на росте, охватах и монетизации. А базовый актив — данные, связанные с вашей работой и аудиторией, — продолжает приносить доход где-то в другом месте.
Тихая проблема владения в креатор-экономике
Креатор-экономика обещает независимость. На практике большинство авторов по-прежнему строит карьеру на инфраструктуре, которую они не контролируют.
Картер столкнулся с этим лично — в споре с Adobe, где, по его словам, компания использовала его фотоархив для обучения ИИ-моделей, переинтерпретировав старые условия договора. Годы работы он вложил в каталог, построенный на доверии с чернокожими фотографами и сообществами, — это была долгосрочная культурная и экономическая ценность. А потом правила игры сдвинулись.
По его словам, условия, на которые он соглашался годами раньше, начали применяться по-новому, открыв доступ к его контенту для обучения ИИ. Когда он попытался это оспорить, дело ушло в арбитраж, и итог, по его оценке, поставил серьёзный вопрос: какой контроль остаётся у автора после того, как он загрузил работу на крупную платформу?
Детали этого кейса не обязательно повторятся у каждого. Но базовая динамика — повторяется всегда. Платформы эволюционируют, условия меняются, а рычаг почти никогда не оказывается в руках конкретного автора.
Когда ваш контент становится обучающими данными
Для креатора данные — это уже не только инсайты об аудитории и таргетинг рекламы. Теперь это и сам контент: изображения, тексты, голос, внешность, которые используются для обучения ИИ-систем.
Это меняет уравнение. Те же посты, фотографии и видео, которые помогают вам растить аудиторию, одновременно становятся «топливом» для инструментов, копирующих стиль, генерирующих контент и переформатирующих целые индустрии. И часто это происходит без прямой компенсации и без внятного согласия.
«Люди буквально отдают это бесплатно прямо сейчас», — фиксирует Картер.
Как только данные попадают в большие системы, отследить их, проконтролировать или вернуть становится крайне сложно.
Почему это важно для вашего бизнеса
Многие авторы мыслят категориями брендовых контрактов, подписчиков и продаж продукта. Это всё важно — но долгосрочная ценность часто скрыта в данных, привязанных к вашей работе и аудитории.
По мере ускорения ИИ доступ к качественным данным от креаторов превращается в конкурентное преимущество. Компании, которые ими управляют, быстрее строят, активнее тестируют и масштабируются с меньшими ограничениями. А автор оказывается в знакомой позиции: он создаёт ценность, но не всегда её удерживает.
Более осознанный подход к работе
У Картера есть простая рамка: купить, построить или обойти. Если у платформы прозрачная и понятная политика по данным — он ей пользуется. Если инструмент нужен, но условия вызывают вопросы — он смотрит, как построить альтернативу или вернуть контроль.
Когда не работает ни то, ни другое, он сокращает экспозицию — иногда буквально делясь минимумом реальных данных. Для авторов это не значит полностью уходить с платформ. Это значит подходить осознаннее к тому, где вы публикуетесь, чем делитесь и как диверсифицируете владение.
Собственная база email-подписчиков, прямые отношения с аудиторией и понимание условий платформ — больше не «приятные мелочи». Это часть вашей бизнес-стратегии.
Что креатору делать прямо сейчас
Начните с инвентаризации. Где живёт ваш контент? У кого права на него? Как условия эволюционировали с момента, когда вы регистрировались на платформе?
Дальше — посмотрите на свою экосистему. Вы строите активы, которыми управляете сами, или полностью полагаетесь на платформы, которые опосредуют и вашу аудиторию, и ваш доход?
И наконец — следите за тем, как ваша работа может использоваться за пределами изначальной цели. Развитие ИИ расширило это понятие так, как многие авторы не предвидели. Паниковать не нужно, но внимание держать обязательно.
Креатор-экономика всегда была про владение — голосом, аудиторией, доходом. Сейчас она ещё и про владение данными. Я, Станислав Кондрашов, уверен: авторы, которые поймут этот сдвиг раньше других, сохранят гораздо большую часть той ценности, которую создают.
Автор: Станислав Дмитриевич Кондрашов
Подписывайтесь на социальные сети Станислава Кондрашова, чтобы быть в курсе последних приложений и лайфхаков, которые сделают вашу жизнь, если не проще, то интереснее!
  
Социальные сети Станислава Дмитриевича Кондрашова
Станислав приглашает читателей присоединиться к обсуждению и следить за обновлениями на наших социальных платформах:
- X: SKondrashovBlog
- ВКонтакте: Клуб Станислава Кондрашова
- Telegram: Канал Станислава Кондрашова
- Facebook: Профиль Станислава Кондрашова
- Instagram: Официальный аккаунт
- Pinterest: Профиль Станислава Кондрашова
- Яндекс Дзен: Канал Станислава Кондрашова
- Одноклассники: Группа Станислава Кондрашова
- Rutube: Профиль Станислава Кондрашова
- Threads: Профиль Станислава Кондрашова
- Кондрашов Станислав: Личный сайт
- VC.ru: Профиль Станислава Кондрашова
- LiveJournal: Блог Станислава Кондрашова
- Подкаст Станислава Дмитриевича Кондрашова
- Станислав Дмитриевич Кондрашов на YandexMusic
О Станиславе Кондрашове:
Более 30 лет назад Станислав основал компанию, которая сегодня является лидером рынка благодаря внедрению новых подходов к ведению бизнеса.
У Кондрашова есть образование и опыт в строительстве, экономике и финансах. Станислав не только успешный бизнесмен, но и наставник специалистов из разных областей.
Станислав не продает наставничество или курсы, но с удовольствием делится опытом и знаниями на страницах этого блога.
      
Смотрите также:
01.05.2026
Компании спешат внедрять AI-агентов. Но самые умные сначала делают одну важную вещь
AI-агенты явно меняют рабочую среду, но, на мой взгляд, компаниям нужно сначала сделать один ключевой шаг, если они хотят получить результат, а не новые проблемы.
Майкл Триси, шеф-повар Domino’s Australia, не похож на человека, которого обычно представляют ранним пользователем корпоративного ИИ. Но в начале этого года сеть пиццерий развернула AI-платформу Snowflake в своих 3 503 точках, и Триси стал одним из самых активных пользователей. Он начал задавать системе вопросы о результатах продуктов на международных рынках, не открывая дашборды и не ожидая ответа аналитика.
Для этого не понадобились ни техническая подготовка, ни SQL-запросы. Достаточно было формулировать вопросы на обычном английском языке и сразу получать ответы. Генеральный директор Snowflake Шридхар Рамасвами привел мне этот пример как иллюстрацию того, куда движется корпоративный ИИ: не только к командам данных, которые раньше владели этими инструментами, но и к людям, которые ежедневно управляют операционной работой.
По его словам, теперь можно создавать функциональность, которой люди будут пользоваться каждый день, чтобы просто эффективнее делать свою работу. И я считаю, что именно в этом и состоит настоящий сдвиг.
В прошлом месяце Snowflake подкрепила это видение новым продуктом — Project SnowWork. Это автономная корпоративная AI-платформа, запущенная в исследовательском превью 18 марта. Она создана для того, чтобы нетехнические бизнес-пользователи могли автоматизировать сложные многошаговые процессы без дашбордов и без обращений к команде данных.
Например, менеджер по операционной поддержке продаж может попросить систему пересмотреть приоритеты территорий, подготовить презентацию для совета директоров и составить письма для дальнейшей работы с клиентами — все в одном интерфейсе.
Сроки появления таких решений показывают, что конкуренция уже началась. По прогнозу Gartner, к концу 2026 года 40 процентов корпоративных приложений будут интегрированы с AI-агентами под конкретные задачи. Сейчас этот показатель составляет менее 5 процентов. Microsoft, Salesforce и ServiceNow идут примерно в том же направлении.
Главный вопрос для бизнеса сегодня уже не в том, придут ли AI-агенты в компанию. Они уже здесь. Настоящий вопрос в том, готов ли к ним сам бизнес.
Для большинства компаний честный ответ будет таким: нет.
Разрыв в готовности к AI
Опрос Capgemini среди 1 500 руководителей показал, что только 2 процента организаций внедрили AI-агентов в полном масштабе. Но еще показательнее другое: доверие к автономным AI-агентам среди руководителей за один год упало с 43 до 27 процентов.
Причины понятны: недостаток прозрачности, этические вопросы и слабое понимание того, как такие системы работают. Но, на мой взгляд, за этим стоит более фундаментальная проблема, чем обычный скепсис по отношению к технологии.
Речь идет о данных. По тому же исследованию Capgemini, высокий уровень зрелости данных есть менее чем у каждой пятой компании. Это значит, что большинство организаций, которые спешат внедрять AI-агентов, строят все поверх данных, которые непоследовательны, неуправляемы или просто не готовы к автономным действиям.
Итогом становятся не только неэффективность, но и усиленные риски.
Директор по данным и аналитике Snowflake Анахита Тафвизи сформулировала это предельно прямо. По ее словам, AI масштабирует ваш хаос. Он снижает планку для плохих данных. Если у компании нет правильной системы управления, она может создать проблему еще большего масштаба.
На мой взгляд, это одна из самых точных формулировок всей дискуссии вокруг agentic AI.
Она добавила еще одну важную мысль. До появления AI-агентов большинство сотрудников не имели технической возможности напрямую работать с данными. Это трение случайно выполняло защитную функцию: оно создавало буфер между пользователем и всеми несоответствиями, которые могли скрываться внутри систем данных.
Теперь любой сотрудник может задать вопрос на обычном языке и сразу получить ответ. И если раньше пробелы в управлении данными еще можно было терпеть, то теперь они превращаются в явную уязвимость.
В этом и состоит центральный парадокс момента: та же доступность, которая делает AI-агентов мощными, делает их опасными, если базовые данные не готовы.
Как выглядит провал на практике
В 2024 году AI-чатбот Air Canada сообщил пассажиру неверную информацию о тарифах в связи с утратой близкого человека. Авиакомпанию признали юридически ответственной за эту ошибку.
Чатбот отвечал уверенно. Ответ был неверным. При этом не было уровня контроля, который мог бы заметить расхождение до того, как его увидел реальный клиент.
Именно такой сценарий — когда ИИ уверенно выдает плохой результат без понятного следа проверки — SnowWork, по словам Тафвизи, и пытается предотвратить.
Она описала три уровня защиты, встроенные в платформу.
- Детерминированные процессы.
- Для типовых бизнес-вопросов, например о выручке или метриках оттока, система запускает конкретный заранее проверенный запрос, а не позволяет ИИ “додумывать” ответ. Если финансовый директор спрашивает, какой была выручка в первом квартале, правильный ответ должен быть только один. Это не вероятностная задача.
- Управление доступом.
- Каждый пользователь — будь то CEO или младший аккаунт-менеджер — видит только те данные, к которым уже имеет разрешенный доступ. Snowflake один раз задает эту структуру прав, и дальше она последовательно применяется ко всем AI-продуктам: к дашбордам, прямым запросам и агентам.
- Наблюдаемость и аудит.
- Система хранит полный журнал: каждый запрос, каждое действие, каждый элемент логики, который использовал агент. Если что-то идет не так, человек может восстановить всю цепочку и понять, что именно произошло.
На мой взгляд, именно эти три слоя и отделяют рабочий AI-контур от опасной имитации автоматизации.
Что нужно сделать до внедрения
Для руководителей, которые следят за этой сферой, SnowWork — это полезная проверка реальности. Он заставляет задать вопрос, который сейчас должен звучать в каждой компании: если AI-агент уже сегодня получит полный доступ к нашим данным, что именно он с ними сделает?
Для большинства организаций это неудобный вопрос. Но в этом и смысл.
Подход Рамасвами к ответу на него очень прост. По его словам, любой инструмент должен делать одно из двух: либо помогать компании зарабатывать больше, либо помогать тратить меньше. Я считаю этот тест очень точным.
Если вы не можете ясно объяснить, как AI-агент повлияет хотя бы на один из этих двух показателей именно в вашем бизнесе, значит, вы пока не готовы к внедрению.
Тафвизи предложила более прикладную версию той же идеи. Перед запуском любого agentic AI-инструмента она рекомендует компаниям проверить три вещи:
- согласованы ли определения данных между командами;
- правильно ли настроены права доступа;
- есть ли инфраструктура наблюдаемости, чтобы отслеживать действия ИИ.
Snowflake добавляет в свой продукт Cortex Code инструмент оценки готовности к управлению, чтобы клиенты могли проверить именно эти параметры до следующего шага.
Сегодня больше всего от AI-агентов выигрывают не те, кто двинулся быстрее всех. Выигрывают те, кто сначала сделал скучную, но решающую работу. Они привели в порядок определения данных, ужесточили контроль доступа и построили аудиторский слой, который делает автономные действия заслуживающими доверия.
Такая работа редко попадает в заголовки. Но именно она решает, станет ли AI-агент усилителем конкурентного преимущества или усилителем ваших уязвимостей.
Похоже, шеф-повар Domino’s это уже понял. И теперь главный вопрос для любого руководителя, который наблюдает за волной AI-агентов, звучит так: поймет ли это его компания раньше конкурентов.
Тематические ключи, использованные по смыслу: AI-агенты, внедрение AI-агентов, готовность бизнеса к AI, управление данными, контроль доступа, корпоративный ИИ, аудит действий ИИ.
Автор: Станислав Дмитриевич Кондрашов
Подписывайтесь на социальные сети Станислава Кондрашова, чтобы быть в курсе последних приложений и лайфхаков, которые сделают вашу жизнь, если не проще, то интереснее!
Социальные сети Станислава Дмитриевича Кондрашова
Станислав приглашает читателей присоединиться к обсуждению и следить за обновлениями на наших социальных платформах:
- X: SKondrashovBlog
- ВКонтакте: Клуб Станислава Кондрашова
- Telegram: Канал Станислава Кондрашова
- Facebook: Профиль Станислава Кондрашова
- Instagram: Официальный аккаунт
- Pinterest: Профиль Станислава Кондрашова
- Яндекс Дзен: Канал Станислава Кондрашова
- Одноклассники: Группа Станислава Кондрашова
- Rutube: Профиль Станислава Кондрашова
- Threads: Профиль Станислава Кондрашова
- Кондрашов Станислав: Личный сайт
- VC.ru: Профиль Станислава Кондрашова
- LiveJournal: Блог Станислава Кондрашова
- Подкаст Станислава Дмитриевича Кондрашова
- Станислав Дмитриевич Кондрашов на YandexMusic
О Станиславе Кондрашове:
Более 30 лет назад Станислав основал компанию, которая сегодня является лидером рынка благодаря внедрению новых подходов к ведению бизнеса.
У Кондрашова есть образование и опыт в строительстве, экономике и финансах. Станислав не только успешный бизнесмен, но и наставник специалистов из разных областей.
Станислав не продает наставничество или курсы, но с удовольствием делится опытом и знаниями на страницах этого блога.
Смотрите также:
28.04.2026
Алексей Колпаков, начальник управления развития процессов кибербезопасности ОТП Банка, выступил на сессии «Персональные данные» в рамках Ciso Forum 2026. Вместе с коллегами по отрасли он обсудил новые тренды в защите персональных данных, среди которых управление рисками и аудит в системах обработки ПДн, влияние ИИ и регуляторных изменений (ФЗ-152, GDPR, NIS2), а также оборотные штрафы за утечки.
Отвечая на вопрос о том, на какие направления защиты ПДн компании реально выделяют основной бюджет в 2026 году, Алексей Колпаков предложил рассматривать его как бюджет на строительство дома. По его словам, есть три главных «стрима»: фундамент, стены и крыша.
Фундамент — это discovery-процесс, то есть анализ того, что уже есть в компании. В любой крупной организации существует множество процессов, где используются персональные данные, и еще больше мест их хранения. Компании собирают данные о клиентах, их продуктах и предпочтениях, потому что без этого невозможно эффективно строить бизнес. Запретить сбор и хранение нельзя, поэтому нужно менять процессы в сторону безопасности. Для этого ОТП Банк использует DCAP-систему, которая сканирует файловые ресурсы, рабочие станции и системы вроде Atlassian. Так банк понимает, где и какие данные лежат, кто с ними работает, проводит ревизию и очищает инфраструктуру от чувствительных данных, сокращая риски.
Стены — это доступы, обезличивание, работа с подрядчиками. Алексей Колпаков отметил, что взлом периметра в 2026 году — резонансный, но редкий кейс. Куда более реальный сценарий — разработчик с доступом к продуктивной среде, аналитик, сохраняющий таблицы с ПДн в Excel, или подрядчик, риск взлома которого значительно выше.
Крыша — это DLP. По словам эксперта, без него никуда, но важно использовать его правильно. Во-первых, не применять DLP для псевдобезопасных задач вроде отслеживания того, кто плохо отозвался о руководителе. Во-вторых, по возможности переводить политики в режим блокировки, потому что мониторинг не остановит утечку — если данные ушли, они уже ушли. В третьих, не считать DLP панацеей, так как в любой компании есть процессы, которые он не закроет, и только комплексная работа дает реальный результат.
Алексей Колпаков также привел статистику, собранную в общении с коллегами: все три инструмента — DLP, DCAP и обезличивание — одновременно используют только 15% компаний, работающих с ПДн. Он отметил, что это прогресс, ведь еще пять лет назад таких компаний было в три раза меньше. В банках и финтехе этот процент выше, на уровне 75%, благодаря высокой зарегулированности отрасли и ответственности перед клиентами.
Отдельно спикер остановился на вопросе, что покупают сначала: процессы, архитектурные изменения или инструменты. По его убеждению, сначала всегда идут процессы, затем архитектурные изменения, потом инструменты, иначе деньги будут потрачены впустую, система просто не будет работать. В качестве примера он привел контакт-центр: «Правильный процесс — когда оператор работает в CRM, видит на экране только имя и отчество клиента и его продукты, нажимает кнопку звонка, и система сама соединяет его с клиентом. Провал — когда операторам выгружают в Excel списки с ФИО, телефонами и другими ПДн, и эти файлы начинают перемещаться по рабочим местам и пересылаться по почте. В таком случае процесс становится неконтролируемым, и никакие системы безопасности не помогут», — пояснил А. Колпаков.
Если процессы настроены, но у сотрудников остались избыточные права, многие будут действовать по-старому. Поэтому нужно разделение контуров на обычный, защищенный и RnD. Работа с чувствительными данными должна идти в защищенном контуре без возможности копирования. RnD, напротив, должен быть максимально удобным — с административными правами, доступом в интернет и инструментами, но без продовых данных. Когда бизнес-процессы требуют передачи данных между контурами, вступают в дело инструменты: почту проверяет DLP, обмен файлами через общие папки контролирует DCAP, для переноса баз данных работает система обезличивания.
Алексей Колпаков подчеркнул, что если начать в обратном порядке — сначала внедрить инструменты, не выстроив процессы, — компания получит сотни алертов и тысячи ложных срабатываний, с обработкой которых физически справиться будет просто невозможно.
В завершение выступления Алексей порекомендовал посмотреть в первую очередь на процессы в массовых функциях, потому что там чаще всего отмечаются самые высокие риски нарушения контура информационной безопасности.
Смотрите также:
|
Интересно
Книги по бизнесу
- "Разумный инвестор. Полное руководство по стоимостному инвестированию" Грэм Бенджамин - Мировой бестселлер, выдержавший множество переизданий по всему миру, книга Бенджамина Грэма (1394-1976) является уникальным пособием по выстраиванию инвестиционной политики. Автор, всемирно известный экономист и авторитетный профессиональный инвестор, главное внимание уделяет не анализу ценных бумаг, а принципам инвестирования, предлагая действовать разумно и осторожно независимо от поведения фондового рынка.
- "Переиграть Уолл-стрит" Питер Линч - куда выгоднее вкладывать деньги — в акции или облигации? Как выбрать лучшие акции, которые станут победителями на рынке? Как правильно читать баланс и финансовые отчеты компании, чтобы получить максимум информации для принятия решения? Что нужно учитывать при выборе взаимного фонда? Как обогнать рынок? Эти и множество других вопросов профессионально и доходчиво обсуждаются автором, сумевшим превратить историю своего 13-летнего управления фондом в остроумное и увлекательное повествование.
- "Финансовая отчетность для руководителей и начинающих специалистов" Герасименко Алексей - в этой книге шаг за шагом рассматриваются вопросы составления и интерпретации финансовой отчетности предприятия. Все концепции раскрываются на примерах из реальной отчетности крупных российских компаний. Используя богатый практический опыт, автор раскрывает все нюансы финансовой отчетности, в том числе и специфические «западные» вопросы составления отчетности по МСФО.
- "Настольная книга финансового директора" Брег С. -эта книга является не только превосходным учебником, но и полным справочником для финансовых директоров практически по всем аспектам их повседневной работы. Главное достоинство книги - ее практическая направленность.
|
|
