Юридические минные поля ИИ: как предпринимателям не наступить на грабли в 2025 году

От эйфории к судебным издержкам: как предпринимателям управлять рисками внедрения ИИ

В 2024 году российский бизнес рывком ринулся во внедрение ИИ-решений. Процессы автоматизируются, генеративные модели заменяют рутинную работу, компании обещают себе экономию и прорывную эффективность. Но практика быстро показала обратную сторону: за год выявилась целая система юридических рисков, которые подстерегают компании на каждом этапе внедрения ИИ[1].

По данным исследования, проведённого в 2025 году, уже 21% юридических фирм активно используют генеративный искусственный интеллект[9]. Это означает, что волна внедрения достигла даже консервативной индустрии права. Вместе с тем, юристы и бизнес-консультанты начали фиксировать системные угрозы: неконтролируемые утечки информации, судебные споры из-за нарушений процедур, размытие ответственности за ошибки алгоритмов[2].

Проблема в том, что российское законодательство отстаёт от технологического развития. Единого федерального закона об ИИ в стране пока нет[1]. Вместо этого действует мозаика из концепций, экспериментальных правовых режимов и стандартов. Это создаёт правовой вакуум, в котором компании часто действуют вслепую, принимая на себя ненужные риски.

Законодательный ландшафт: между концепциями и реальностью

В России сложилась любопытная ситуация: государство движется в правильном направлении, но медленно. В 2020-2021 годах была одобрена Концепция регулирования ИИ и принят Федеральный закон об экспериментальных правовых режимах в сфере цифровых инноваций[3]. Это позволило стартапам и компаниям тестировать ИИ-решения в ограниченных юридических условиях, но для массового бизнеса остаётся много неясности.

После 2024 года появились важные инструменты. Федеральный закон №233-ФЗ (август 2024) установил специальные правила обработки персональных данных при использовании ИИ[1]. ГОСТ Р 71657-2024 регламентировал применение ИИ в научной деятельности. С января 2025 года действует система сертификации ИИ-решений, разработанная Минпромторгом[1]. На бумаге выглядит логично, но компаниям нужна не система сертификации, а чёткие правила игры.

Сравнивая с Европой, картина становится ещё более контрастной. Европейский союз принял EU AI Act — амбициозный закон, который классифицирует ИИ-системы по уровню риска и устанавливает пропорциональные требования[1]. Системы высокого риска (например, в медицине или финансах) требуют документирования, контроля качества данных, человеческого надзора. Генеративный ИИ и чат-боты должны информировать пользователей о взаимодействии с алгоритмом и маркировать синтетический контент. Ответственность распространяется не только на разработчиков, но и на пользователей ИИ[1].

Российский подход обещает быть иным. Эксперты и Минцифра говорят о риск-ориентированном подходе с упором на стимулирование развития технологий, налоговые льготы и упрощённый доступ к данным[1]. Это привлекательно для инновационных компаний, но создаёт неопределённость для тех, кто хочет сегодня взяться за внедрение правильно.

Где реально прячутся главные риски

Согласно исследованию юриста и правозащитника предпринимателей Антона Ивлева, главные правовые опасности для российского бизнеса кроют не во внешних требованиях регуляторов, а внутри самих компаний[2]. Это исключительно важный вывод, потому что он меняет точку фокуса: не нужно бояться проверки от Роскомнадзора — нужно боятся своих собственных ошибок.

Первая и самая критическая угроза — неконтролируемое использование внешних ИИ-сервисов сотрудниками. Люди, работающие с открытыми нейросетями (типа ChatGPT, Claude, Gemini), часто отправляют туда коммерческую информацию, персональные данные клиентов, детали стратегии компании[2]. Эта информация может быть использована компаниями-разработчиками для обучения моделей. Кроме того, данные могут просочиться третьим лицам. За утечку персональных данных компании грозят административные штрафы и репутационный урон[5].

Второй риск — размывание ответственности за результаты работы алгоритмов. Если ИИ выдал неправильный результат, на кого жаловаться? На разработчика, на компанию, на сотрудника, который применил результат? Пока в российском праве нет ясной системы распределения ответственности[4]. Это создаёт судебные спорения: пострадавшие не знают, кого привлекать к ответственности, суды не знают, как квалифицировать ущерб.

Третий риск — процедурные нарушения при автоматизации. Если компания внедрила ИИ для сокращения рабочих мест, но нарушила процедуру увольнения, сотрудники подадут в суд, и компания проиграет[2]. Алгоритм может быть безупречным с технической точки зрения, но если решение о увольнении принято с нарушением трудового законодательства, это станет основанием для судебного разбирательства.

Защита данных как стержень комплаенса

Вопрос защиты данных — это центральная оборонительная линия для любой компании, которая внедряет ИИ[4]. Особенно остро это стоит для тех, кто работает с персональными данными или коммерческой информацией.

Министерство по цифровому развитию рекомендует компаниям проверять, куда попадают загруженные в ИИ-системы документы, обучается ли на них модель[5]. Если вы пользуетесь облачным ИИ-решением, узнайте: хранится ли информация на серверах компании-разработчика, передаётся ли третьим лицам, используется ли для обучения модели. Во многих контрактах это написано небольшим шрифтом, но именно эти пункты могут стоить компании её репутации и денег.

Кроме того, компания должна проверить, сертифицирован ли ИИ-продукт в Реестре отечественного ПО[5]. В долгосрочной перспективе регуляторы могут отдать предпочтение российским решениям. Но главное — сертифицированные продукты обычно имеют лучшую документацию, прозрачность и соответствие локальному законодательству.

От теории к практике: как выстроить внутреннюю защиту

Деньги и время, которые компания потратит на проактивное управление рисками сегодня, окупятся многократно. Не нужно ждать ужесточения законодательства — лучше уже сейчас выработать внутренние стандарты работы с ИИ[3].

Эксперты советуют начать с малого. Например, внедрите ИИ в проверку договоров с контрагентами до определённой суммы. Назначьте ответственного, обучите команду, установите чёткие границы применения[5]. Это позволит вам набраться опыта, не рискуя критическими системами.

Средний и крупный бизнес должны привлечь специалистов по правовым аспектам ИИ уже на этапе планирования внедрения[3]. Не после, а до. Юрист должен помочь выбрать поставщика, проверить контракт, оценить соответствие законодательству (включая GDPR, если компания работает с европейскими партнёрами), разработать внутренние регламенты[4].

В контрактах с поставщиками ИИ-решений обязательно должны быть чёткие пункты об ответственности сторон — механизм распределения рисков в случае ошибки ИИ, неправомерного использования или нарушения нормативных требований[4]. Это один из самых критических документов, который часто остаётся недостаточно внимательно проработанным.

Долгосрочный тренд: изменение ролей и возможности

Пока компании борются с рисками, медленно меняется сама ролевая структура в организациях. Юридический отдел получает нового игрока — Legal Prompt Engineer, который ставит задачи нейросетям, проверяет результаты и дорабатывает их[5]. Юристы всё теснее взаимодействуют с ИТ-отделами.

Примечательно, что 21% юридических фирм уже используют генеративный ИИ, и почти 50% планируют внедрить его в ближайшие 1-2 года[9]. Это означает, что индустрия права видит реальную ценность в алгоритмах: проверка однотипных договоров, анализ судебной практики, подготовка документов. Рутина действительно перемещается к машинам, освобождая юристов для сложных кейсов.

Однако уже формируется судебная практика по спорам, связанным с ИИ. Компании, которые заранее разберутся в юридических аспектах, получат конкурентное преимущество. Те же, кто внедряет ИИ наугад, рано или поздно столкнутся с судебным иском или претензией регулятора[5].

Что компаниям нужно сделать в 2025 году

Рекомендация 1: Провести аудит использования ИИ

Спросите у сотрудников: кто и какие ИИ-сервисы использует в работе? Какие данные туда загружаются? Результаты могут быть неприятным сюрпризом. На основе аудита составьте список разрешённых и запрещённых инструментов, установите правила загрузки данных. Это принесёт результат немедленно: сократите риск утечек, усилите контроль[2][5].

Рекомендация 2: Выбрать ИИ-решение и заключить грамотный контракт

Если вы планируете внедрить ИИ, не выбирайте первый попавшийся вариант. Требуйте от поставщика: прозрачность обработки данных, сертификацию, механизм распределения ответственности, гарантии защиты информации. Обязательно привлеките юриста к проверке контракта[4]. Ошибка в этом документе может обойтись дороже всей экономии от автоматизации.

Рекомендация 3: Внедрить ИИ пошагово, начиная с некритических процессов

Не переводите всю компанию на алгоритмы за раз. Начните с проверки однотипных договоров, анализа документов, подготовки рутинной корреспонденции[5]. Назначьте ответственного, обучите команду, отслеживайте результаты. Это даст вам уверенность и опыт для более критичных применений.

Рекомендация 4: Подготовиться к ужесточению регулирования

Законодательство будет развиваться. В ближайшие 1-2 года ожидаются более чёткие правила по защите данных, маркировке AI-контента, раскрытию использования ИИ в судах[5]. Компании, которые уже сегодня вводят эти требования добровольно, завтра не будут мучиться с переделкой процессов[1]. Это инвестиция в репутацию и стабильность.

Рекомендация 5: Развивать культуру ответственного использования ИИ

Учитывайте ИИ в системе корпоративного управления, обучайте сотрудников, устанавливайте четкие регламенты[2]. Компании, которые научатся работать с ИИ как с инструментом, требующим осознанного управления, получат выигрыш. Те же, кто позволяет сотрудникам действовать бесконтрольно, рано или поздно пострадают.

Заключение: баланс инноваций и защиты

Искусственный интеллект — это не угроза, а инструмент, требующий вдумчивого юридического сопровождения. Главная опасность сегодня — не жёсткое регулирование (его ещё нет), а неконтролируемое внедрение без понимания рисков.

Российский бизнес находится в уникальной позиции: законодательство ещё формируется, но регуляторы уже понимают, в какую сторону двигаться. Компании, которые сегодня проактивно решают вопросы защиты данных, распределения ответственности и соответствия новым стандартам, завтра получат доверие клиентов, партнёров и самих регуляторов[1].

Без четких внутренних регламентов, персональной ответственности сотрудников и трезвой оценки возможностей алгоритмов эйфория от технологического прогресса неизбежно сменится горечью от судебных издержек. Время выбирать — не когда закон ужесточится, а прямо сейчас.

Источники

1. Закон об ИИ в России 2025: что нужно бизнесу — https://codingteam.ru/blog/zakon-ob-ii-v-rossii-i-mire-kak-regulirovanie-form

2. Юрист рассказал о правовых рисках использования нейросетей в бизнесе — https://xn--14-9kcqjffxnf3b.xn--p1ai/news/yurist-rasskazal-o-pravovyh-riskah-ispolzovaniya-nejroseti-v-biznese/

3. Искусственный интеллект в бизнесе: как избежать юридических ловушек — https://secrets.tbank.ru/blogi-kompanij/yuridicheskie-lovushki-ii/

4. Искусственный интеллект и закон. Что учесть при интеграции ИИ в компанию — https://www.nordicstar.law/news/искусственный-интеллект-и-закон-что-у/

5. Искусственный интеллект для юристов: обзор рынка 2025 — https://pravo.tech/blog/article/iskusstvennyj-intellekt-dlya-yuristov-obzor-rynka-2025

6. 10 ведущих компаний в области юридического ИИ в 2025 году — https://allsee.team/10-vedushchih-kompanij-v-oblasti-yuridicheskogo-ii-v-2025-godu