Использование готовых решений на базе машинного обучения всегда означает передачу ваших данных третьей стороне. Например, DeepSeek хранит информацию пользователей на серверах в Китае, она не удаляется и может попасть в сеть в случае хакерской атаки. Поэтому готовые сервисы создают целый ряд потенциальных угроз, которые сложно контролировать:

• Вы не знаете, как защищены серверы поставщика услуг, и какие меры предпринимаются для предотвращения утечек. Ваши данные могут храниться в небезопасном месте, подвергаться риску взлома и кражи.
• Вы не можете полностью контролировать, кто имеет доступ к вашим данным внутри организации поставщика услуг. Это увеличивает вероятность несанкционированного доступа или использования данных.
• Вы вынуждены полагаться на политику безопасности поставщика услуг, даже если они не соответствуют вашим собственным требованиям или лучшим практикам.
• Даже если поставщик услуг имеет высокий уровень безопасности, он может стать целью кибератак. В случае успешной атаки ваши данные могут быть скомпрометированы.
• Информация может храниться на серверах, расположенных в странах с менее строгими законами о защите данных, что может создать дополнительные риски для вашей компании.
• Алгоритмы машинного обучения, используемые в готовых решениях, зачастую остаются «черным ящиком». Вы не можете быть уверены в их безопасности и отсутствии скрытых уязвимостей;
• Некоторые модели используют отправленные им запросы для дообучения. Так ваши решения, в том числе — в написании кода, станут доступны всем.

Поэтому чем «дороже» информация, которую вы используете и обрабатываете с помощью ИИ-сервиса, тем менее оправданы риски использования готового решения.

Утечка данных часто влечет за собой финансовые потери Разработка собственного кастомного веб-сервиса машинного обучения позволяет построить систему безопасности, идеально подходящую для ваших конкретных потребностей:

• вы сами выбираете, где и как хранить свои данные, обеспечиваете физическую и программную защиту от утечек;
• вы определяете, кто имеет доступ к вашим данным — например, с помощью личных кабинетов, авторизации;
• вы можете внедрить собственные, более высокие стандарты безопасности, чем те, которые предлагает сторонний поставщик услуг;
• в случае обнаружения уязвимости вы можете немедленно принять меры по ее устранению, вне зависимости от сторонних поставщиков.

Кроме того, весомым плюсом кастомного веб-сервиса с технологиями искусственного интеллекта является его ориентированность на бизнес-процессы конкретной компании. В то время как универсальные решения машинного обучения пытаются «угодить всем сразу», собственный ML-сервис идеально адаптирован под ваши потребности и задачи. Благодаря обучению на ваших собственных данных такое решение способно выявлять тонкие закономерности и делать более точные прогнозы, решать специфические задачи.

Конечно, у кастомных ML-сервисов наряду с явными преимуществами в безопасности существуют и недостатки. Одним из основных является выбор конкретных технологий при разработке кастомного ML-сервиса: он накладывает некоторые ограничения при развитии проекта. Устаревание технологий и отсутствие квалифицированных специалистов для их поддержки может стать серьезной проблемой. Необходимо постоянно следить за актуальностью используемых инструментов, чтобы продукт сохранял работоспособность и возможности для роста. В противном случае он может стать узким местом в IT-инфраструктуре компании.

Из этого вытекает возможная сложность смены подрядчика в будущем. Поскольку решение изначально разрабатывается под конкретные нужды компании и с использованием конкретного стека, перенос проекта к другому разработчику может потребовать значительных временных и финансовых затрат — например, может быть сложно найти разработчиков, знакомых с нужной технологией, если она устарела. Это может вызвать зависимость от первоначального подрядчика и ограничить гибкость компании в долгосрочной перспективе. Но если ответственно подойти к выбору разработчиков на старте, сложностей в будущем можно избежать или хотя бы — свести их к минимуму.

Основные достоинства готовых сервисов — ChatGPT, Midjourney и других, — низкая стоимость доступа, простота использования и скорость внедрения. Вам буквально достаточно оплатить подписку и начать пользоваться готовой нейросетью. Это хороший вариант, если вам не нужно работать с персональными данными и закрытой коммерческой информацией. Но если вы оперируете информацией, которая не должна попасть в общий доступ, лучше не доверять ее сторонним сервисам.

Разработка кастомного решения на базе машинного обучения требует значительных денежных вложений, но они окупаются сторицей за счет более высокого уровня защиты информации и эффективного решения специфических задач компании. Утечка данных может привести к серьезным финансовым и репутационным потерям, которые не всегда можно восполнить. Собственный ИИ-сервис — не просто выгодное, а необходимое решение для защиты вашего бизнеса.