Как теневая AI-инфраструктура «съедает» ИТ-бюджет

Феномен Shadow AI, или теневого ИИ, стал новой реальностью для бизнеса. Сотрудники массово обходят выстроенные ИТ-департаментом периметры безопасности, скармливая рабочие задачи нейросетям. Неконтролируемое использование ИИ-сервисов формирует скрытый ландшафт, размывает ИТ-бюджеты и создает критические риски.

Содержание

Что такое теневая AI-инфраструктура

Shadow AI — это использование AI-инструментов, сервисов, подписок или интеграций без полной видимости и контроля со стороны организации. Теневая ИИ-инфраструктура не сводится только к запрещенным приложениям, которые сотрудники используют в обход политик безопасности. Она включает и официально закупленные решения, если компания не отслеживает реальных пользователей, назначение и фактическое использование.

Например, ИТ-департамент может централизованно внедрить корпоративный AI-сервис, но не иметь данных о том, кто из сотрудников действительно с ним работает, а кто получил доступ «на будущее». Параллельно маркетинг или разработка могут использовать сторонние AI-подписки, оплачиваемые по корпоративным картам. В результате организация не видит полную картину: какие AI-сервисы применяются, кем, для каких задач и сколько это стоит. Shadow AI становится отдельным, неуправляемым слоем ИТ-ландшафта, где расходы на искусственный интеллект растут быстрее, чем выстраиваются процессы их оптимизации.

Как AI-инфраструктура начинает «съедать» бюджет

Рассмотрим условный сценарий. Компания централизованно закупает 500 лицензий на, допустим, YandexGPT для ключевых сотрудников. Это значительная статья расходов, которая должна окупиться за счет роста производительности.

Через полгода контроль использования YandexGPT показывает, что регулярно работают с инструментом только 120 человек. Остальные либо используют его раз в месяц, либо вообще не активировали доступ. При этом отдельные команды продолжают самостоятельно использовать и оплачивать подписки на ChatGPT Enterprise и другие альтернативные инструменты, так как корпоративный AI-сервис не закрывает их специфические сценарии.

В этой ситуации возникает несколько вопросов. Сколько лицензий действительно необходимо? Почему сотрудники выбирают альтернативы? Какие сервисы дублируют функции? Кто отвечает за эти расходы? Пока ответов на них нет, компания продолжает неэффективно расходовать бюджет.

Где возникают скрытые расходы на корпоративный AI

Неиспользуемые корпоративные лицензии

Массовая закупка AI-лицензий не означает их одинаково активное использование. Часто доступы выдаются «про запас». В итоге часть подписок простаивает. Затраты на корпоративный ИИ растут, но фактической ценности бизнес не получает, так как инструмент не интегрирован в ежедневные процессы.

Параллельные AI-подписки

Сотрудники или подразделения могут продолжать оплачивать альтернативные сервисы по корпоративным картам, несмотря на наличие централизованного решения. Это создает непрозрачный контур расходов.

Дублирование функций

Несколько AI-сервисов могут использоваться для схожих сценариев. Наличие альтернатив важно анализировать с учетом реальных сценариев, чтобы понять, можно ли консолидировать функционал.

Автоматические продления

SaaS-модель предполагает автопродление. Подписки оплачиваются после снижения активности пользователя или его увольнения из компании. Без единого реестра этот процесс неуправляем.

Неконтролируемое расширение AI-инструментов

Развитие AI быстро создает новые сервисы, агенты и расширения. Встроенные AI-функции в привычных SaaS-приложениях могут автоматически увеличивать стоимость тарифа, оставаясь незамеченными для финансового отдела.

Почему Shadow AI — это не только вопрос денег

Теневая AI-инфраструктура связана не только с расходами, но и с контролем доступа к корпоративным данным. Неучтенный сервис может обрабатывать конфиденциальную информацию без проверки со стороны ИТ и ИБ, используя отдельные учетные записи и интеграции.

Если организация не знает, какие AI-инструменты используются сотрудниками, она не видит потенциальных каналов утечки данных. Запретительные меры без анализа причин появления теневого ИИ не устраняют риски безопасности корпоративного ИИ, а загоняют проблему глубже.

Какие данные нужно собирать об AI-сервисах

Чтобы управление AI-сервисами было эффективным, необходимо сопоставлять данные о закупке с реальным использованием. Для оценки требуется фундамент — централизованный реестр.

Чтобы выявить неиспользуемые AI-лицензии и точки для оптимизации, необходимо сопоставить эти данные с телеметрией.

Как взять AI-инфраструктуру под контроль

Составить перечень используемых AI-инструментов. Соберите данные о централизованно закупленных и известных подразделениям AI-сервисах, создав единый перечень корпоративных AI-инструментов.

Связать лицензии с пользователями и владельцами. Для каждого сервиса определите владельца, пользователей и источник финансирования. Учет AI-лицензий по подразделениям позволяет понять, кто формирует спрос и отвечает за целесообразность трат.

Сопоставить закупку и фактическое использование. Важно сопоставлять количество приобретенных лицензий с фактической активностью. Выявление неиспользуемых подписок — быстрый способ снизить непрозрачные ИТ-расходы.

Найти функциональные дубли. Определите сервисы с похожими сценариями. Параллельное использование может приводить к дублированию функций и расходов.

Встроить AI в процессы ITAM и SAM. AI-подписки нужно учитывать как часть программных активов, связывая их с договорами и жизненным циклом. Это основа зрелого Software Asset Management.

Согласовать работу ИТ, ИБ и закупок. Управление AI-лицензиями требует общей картины. ИТ, ИБ и закупки должны взаимодействовать для обеспечения прозрачности затрат и безопасности корпоративного ИИ.

Типичные ошибки при управлении AI-лицензиями

• Считать количество купленных лицензий показателем успешного внедрения AI;
• Не сопоставлять лицензии с фактической активностью пользователей;
• Учитывать только централизованные закупки, игнорируя теневые подписки сотрудников;
• Не назначать владельца сервиса и не связывать подписки с ITAM и SAM;
• Продлевать лицензии без анализа и запрещать альтернативы без понимания причин их появления;
• Рассматривать Shadow AI исключительно как проблему ИБ, забывая про повседневную эксплуатацию и финансирование со стороны ИТ.

Как ИнфраМенеджер может помочь контролировать AI-активы

ИнфраМенеджер рассматривает AI-лицензии и подписки в рамках общего подхода к управлению программными активами. Система обеспечивает полный жизненный цикл каждой лицензии от момента закупки до списания, позволяя учитывать договоры, права использования, сроки действия и связанные затраты.

Сколько компания теряет на Shadow AI

Размер потерь зависит от условий лицензирования, активности пользователей и структуры AI-сервисов. Для точной оценки требуется анализ данных компании. Оценить влияние теневой AI-инфраструктуры на бюджет и привести использование AI-сервисов в соответствие с лицензионной политикой компании позволяет системный подход к управлению ИТ-активами.

О том, как его выстроить, чтобы добиться полной прозрачности ИТ-ландшафта, на конференции ITAMday 2026 расскажет ведущий консультант компании «ИнфраМенеджер» по ИТ-процессам Николай Четвериков.

Когда: 15 октября 2026 года

Где: Москва, ИТ-экосистема «Лукоморье», БЦ «Академик» (проспект Вернадского, 41)

А чтобы не пропустить ни один эфир и первыми узнавать новости — подписывайтесь на наш Telegram-канал.

36

Время прочтения:

8 минут