Обсудить задачу
это поле обязательно для заполнения
Имя:*
это поле обязательно для заполнения
Телефон:*
это поле обязательно для заполнения
Комментарий:*
Скрытое поле:
Спасибо! Форма отправлена

Закон об искусственном интеллекте 2026 принят: что изменилось для бизнеса и кто отвечает за решения ИИ

Перейти к содержанию
ADVOLAW · авторская аналитика

Федеральный закон № 243-ФЗ сформировал базовый режим для больших фундаментальных моделей искусственного интеллекта, но не освободил бизнес от ответственности за выбор системы, передачу данных, человеческий контроль и исполнение автоматизированного решения.

Автор: Антон ПуляевОпубликовано и актуализировано: 26 июля 2026 годаФедеральное регулирование · Россия
Антон Пуляев, адвокат, управляющий партнёр ADVOLAW

Антон Пуляев

Адвокат, управляющий партнёр ADVOLAW. Цифровое право, искусственный интеллект, персональные данные и правовые риски технологических систем.

Об авторе

Закон принят, но ответственность бизнеса не сводится к одному новому акту

26 июля 2026 года подписан и официально опубликован Федеральный закон № 243-ФЗ «О поддержке развития технологий искусственного интеллекта в Российской Федерации». Он создаёт специальный правовой контур для больших фундаментальных моделей ИИ, суверенных и национальных моделей, но не является универсальным кодексом всех алгоритмических решений.

Основная часть закона вступает в силу 1 сентября 2026 года. Положения о случаях исключительного применения суверенных и национальных моделей, подтверждении их статуса, обязанностях разработчиков, маркировке аудио- и визуальных материалов и использовании результатов интеллектуальной деятельности начнут действовать 1 марта 2027 года. Текст опубликован на официальном интернет-портале правовой информации.

Новый закон не устанавливает единую таблицу ответственности, в которой заранее определено, кто всегда отвечает за ошибку: разработчик, поставщик, интегратор, владелец системы, работодатель или сотрудник. Статья 11 содержит отсылочную конструкцию: участники отношений отвечают в соответствии с законодательством Российской Федерации. Поэтому каждый инцидент потребует анализа действующих гражданских, трудовых, информационных, отраслевых и договорных норм.

Главный правовой риск ИИ — не только ошибочный результат модели. Значительно опаснее ситуация, когда после инцидента организация не может доказать, кто выбрал систему, какие данные были переданы, кто проверил результат и почему автоматизированное решение было допущено к исполнению.

Семь выводов для руководителя

Закон не регулирует любую программу с элементами машинного обучения
Специальный предмет № 243-ФЗ — большие фундаментальные модели искусственного интеллекта, отвечающие совокупности установленных признаков.
Большинство обязанностей компании уже существует в других законах
Персональные данные, конфиденциальность, интеллектуальная собственность, защита потребителей, трудовые отношения и возмещение вреда не начинаются с 1 сентября 2026 года.
Искусственный интеллект не становится самостоятельным должником
Модель не заменяет разработчика, поставщика, оператора, работодателя или лицо, принявшее окончательное решение.
Внешний поставщик не снимает ответственность с компании
Договор может перераспределить убытки между участниками, но не всегда освобождает заказчика перед клиентом, работником, субъектом персональных данных или государственным органом.
Публичная нейросеть не является внутренним хранилищем компании
Загрузка документа может означать передачу информации внешнему лицу, создание копии, обработку на сторонней инфраструктуре и использование сведений в дополнительных целях.
Человеческий контроль должен быть содержательным
Сотрудник должен видеть исходные данные, понимать ограничения, обладать компетенцией и иметь реальное право изменить либо отклонить результат.
Доказательства управления ИИ следует создавать до инцидента
После ошибки необходимо восстановить версию модели, запрос, входные данные, результат, проверку человеком и основания окончательного действия.

Что именно регулирует Федеральный закон № 243-ФЗ

Закон регулирует отношения, связанные с разработкой, внедрением, использованием и применением больших фундаментальных моделей искусственного интеллекта. Он не распространяет специальный режим автоматически на любой чат-бот, скоринговую систему, распознавание документов или узкий корпоративный алгоритм.

Большая фундаментальная модель в законе определяется как программа для ЭВМ или её составная часть, способная выполнять большое количество интеллектуальных задач, предоставлять информацию, принимать решения или прогнозировать результаты по заданным человеком целям и служить основой для создания различных видов программного обеспечения. Дополнительный количественный признак — не менее одного миллиарда параметров.

Порог параметров сам по себе не решает вопрос о применимости закона. Необходимо оценивать всю совокупность характеристик. Одновременно система, не являющаяся большой фундаментальной моделью, остаётся объектом правовой оценки, если обрабатывает персональные данные, влияет на права людей, используется в договорном исполнении, управляет активами либо получает доступ к защищённой информации.

Специальный режим

Что охватывает № 243-ФЗ

Большие фундаментальные модели, категории суверенных и национальных моделей, полномочия государства, поддержку разработчиков, обязанности отдельных разработчиков, маркировку и использование результатов интеллектуальной деятельности.

Общий режим

Что продолжает действовать параллельно

Гражданское, трудовое, информационное, банковское, рекламное и потребительское регулирование, нормы о персональных данных, коммерческой и профессиональной тайне, интеллектуальной собственности и информационной безопасности.

На практике опасны две противоположные ошибки. Первая — считать, что после принятия закона любая организация обязана зарегистрировать каждую нейросеть. Вторая — полагать, что специализированная система, не достигшая порога в один миллиард параметров, вообще находится вне права. Ни один из этих выводов не следует из закона.

Четыре правовых контура корпоративного ИИ

Контур 1

Прямые требования № 243-ФЗ

Применяются к установленному законом предмету и адресатам. Их нельзя механически переносить на каждое программное решение.

Контур 2

Действующее общее право

Определяет значительную часть ответственности при обработке данных, исполнении договора, причинении вреда и использовании чужих результатов.

Контур 3

Отраслевые требования

Для финансового рынка, критической инфраструктуры, медицины, связи и иных регулируемых сфер могут действовать дополнительные правила и рекомендации.

Контур 4

Внутреннее управление рисками

Реестр систем, допуск поставщиков, классификация данных, человеческий контроль, журналирование, обучение и реагирование на инциденты.

Суверенные и национальные модели: что будет проверять заказчик

Закон вводит две специальные категории больших фундаментальных моделей. Их статус не возникает из рекламного заявления поставщика: потребуется подтверждение соответствия и учёт в порядке, который установит Правительство Российской Федерации.

Для суверенной модели разработчиком должно быть российское юридическое лицо. Разработка, определение и изменение характеристик на всех стадиях жизненного цикла осуществляются этим российским разработчиком. Закон требует полной технической и технологической воспроизводимости цикла разработки, включая обучение и матрицу исходных коэффициентов.

Подготовка ответов на запросы пользователей и хранение данных суверенной модели должны обеспечиваться в центрах обработки данных, расположенных на территории России и принадлежащих российским юридическим лицам. Модель должна пройти подтверждение соответствия российскому законодательству и традиционным российским духовно-нравственным ценностям.

Национальная модель также предполагает российского разработчика и российскую инфраструктуру подготовки ответов и хранения данных. При этом допускаются компоненты, созданные в России или за рубежом, включая иные большие фундаментальные модели, если они распространяются на условиях открытой лицензии. Существенные характеристики модели должны определяться и изменяться российским разработчиком.

Практическое последствие для закупки ИИ

Заказчику недостаточно получить письмо поставщика о «российском» или «суверенном» продукте. Договор и досье поставщика должны подтверждать юридическое лицо разработчика, структуру контроля, место обработки, принадлежность инфраструктуры, происхождение компонентов, условия лицензий и официальный статус модели после утверждения подзаконного порядка.

Правительство сможет устанавливать случаи, в которых допускается применение исключительно суверенных или национальных моделей, и перечень исключений. В банковской сфере и иных сферах финансового рынка такие решения должны приниматься по согласованию с Банком России. Правительство также вправе устанавливать требования по предотвращению отраслевых рисков.

Это создаёт будущий риск технологической зависимости. Компания может встроить внешнюю модель в документооборот, накопить базу знаний и автоматизировать критический процесс, а затем столкнуться с обязательностью перехода на модель специальной российской категории. Поэтому переносимость данных, выгрузка журналов, миграция базы знаний и замена поставщика должны обсуждаться до внедрения.

Когда вступают в силу новые требования

Дата подписания закона не совпадает с началом действия всех его положений. Основная часть вступает в силу 1 сентября 2026 года, а наиболее значимые специальные требования к суверенным и национальным моделям — 1 марта 2027 года.

01

26 июля 2026 года

Федеральный закон № 243-ФЗ подписан и официально опубликован. С этой даты известна окончательная законодательная конструкция, но основная часть ещё не применяется.

02

1 сентября 2026 года

Вступает в силу закон в целом, кроме положений, для которых статья 13 установила специальный срок.

03

1 марта 2027 года

Начинают действовать пункты 3–5 части 2 статьи 5, части 2–4 статьи 6 и статьи 8–10: исключительное применение отдельных моделей, доступ к государственным данным, статус моделей, обязанности разработчиков, маркировка и интеллектуальные права.

04

До 1 сентября 2032 года

Переходное исключение распространяется на определённые информационные системы, в которых большие фундаментальные модели созданы или эксплуатируются на дату вступления соответствующего требования в силу, если обработка и хранение данных осуществляются в России.

Переходный период не является гарантией сохранения любого иностранного решения до 2032 года. Необходимо подтвердить фактическое существование или эксплуатацию системы на контрольную дату, российскую локализацию обработки и хранения, а также учитывать отраслевые ограничения, доступность поставщика и договорные риски.

Организациям следует сохранять договоры, акты внедрения, технические задания, архитектурные схемы, журналы эксплуатации и документы о местонахождении инфраструктуры. Без таких доказательств ссылка на переходное положение может оказаться формальной.

Прямые обязанности разработчиков и значение технической документации

С 1 марта 2027 года разработчики суверенных и национальных больших фундаментальных моделей обязаны принимать меры безопасности, определять правила эксплуатации и вести техническую документацию с ключевыми параметрами и ограничениями модели.

Организационные и технические меры безопасности
Закон не ограничивает безопасность защитой сервера. В практической модели угроз придётся учитывать жизненный цикл, входные и выходные данные, обучение, компоненты, управление доступом, вмешательство в инструкции, утечки, подмену и деградацию качества.
Правила эксплуатации
В документе должны определяться ограничения, условия использования, обновления и вывода модели из эксплуатации. Для заказчика это становится частью проверки назначения системы и допустимых сценариев.
Техническая документация
Описание ключевых параметров и ограничений должно быть достаточным для оценки информационной безопасности применения модели. Это не обязательно означает раскрытие исходного кода, но создаёт стандарт документирования.

При споре будет оцениваться не только итоговый ошибочный ответ. Значение получат известные ограничения, качество документации, уведомление заказчика, история обновлений, тестирование, соблюдение правил эксплуатации и способность восстановить фактическую версию модели.

Для заказчика возникает отдельная обязанность договорной осмотрительности. Если коммерческая презентация обещает применение модели в юридических, кадровых или финансовых процессах, а правила эксплуатации исключают такие сценарии, противоречие следует устранить до заключения договора.

Документация становится частью доказательственной модели

После инцидента стороны будут доказывать, какие свойства были обещаны, какие ограничения раскрыты, какие обновления внесены, как система тестировалась и использовал ли заказчик модель в пределах установленного назначения.

Маркировка и интеллектуальные права: что закон разрешает и чего не разрешает

Закон не установил всеобщую обязанность маркировать любой созданный ИИ текст или изображение. Он требует обеспечить возможность размещения информационного предупреждения для аудио- и визуальных материалов, созданных с применением большой фундаментальной модели.

Формат, содержание и порядок предупреждения определяются соглашением между пользователем модели и лицом, предоставляющим возможность её применения. Владельцы социальных сетей должны обеспечить пользователям техническую возможность разместить предупреждение о применении ИИ.

Это не исключает возникновения обязанности маркировать материал по иным основаниям: требованиям рекламы, правилам платформы, договору с заказчиком, запрету вводить потребителя в заблуждение, специальному отраслевому акту либо будущему подзаконному регулированию.

Повышенный риск возникает, если синтетический материал имитирует реального человека, используется как документальная запись, содержит голос руководителя, влияет на инвестиционное или финансовое решение либо способен создать ложное представление о факте.

Что изменяется в части результатов интеллектуальной деятельности

Лица, предоставляющие возможность применения больших фундаментальных моделей, должны уведомлять пользователя о принадлежности прав на полученные результаты и об условиях доступа, использования и выгрузки, если выгрузка технически возможна.

Закон также устанавливает специальную конструкцию для компьютерной обработки объектов авторского и смежного права. Извлечение, сравнение, классификация, анализ закономерностей и краткосрочная запись в память ЭВМ для обучения суверенных или национальных моделей не признаются нарушением при соблюдении условий правомерного получения экземпляра либо доступности объекта для анализа без ограничения техническими средствами.

Это положение нельзя читать как разрешение копировать любой контент из интернета. Оно не отменяет требования к правомерности доступа, технические ограничения, договорные запреты, персональные данные, коммерческую тайну и иные специальные режимы. Кроме того, специальное правило об обучении связано именно с суверенными и национальными большими фундаментальными моделями.

Права на результат нельзя свести к фразе «ответ принадлежит пользователю»

Договор должен определять допустимые способы использования результата, условия выгрузки, гарантии поставщика, порядок реагирования на требования третьих лиц и риски включения в результат чужих произведений, кода, изображений, товарных знаков или персональных данных.

Кто отвечает за ошибку искусственного интеллекта

Искусственный интеллект не является самостоятельным субъектом ответственности. Для определения ответственного лица необходимо установить роль участника, его фактический контроль, нарушенную обязанность, причинную связь и доказательства.

Практический ориентир: ответственность обычно следует за контролем. Чем больше участник контролирует цель применения, состав данных, настройки, проверку и исполнение результата, тем выше риск возложения на него последствий.

Разработчик

Контролирует модель

Архитектуру, обучение, системные ограничения, известные уязвимости и техническую документацию. Риск возникает при дефекте, нарушении безопасности, сокрытии ограничения, ненадлежащем обновлении или несоответствии заявленным характеристикам.

Поставщик

Контролирует сервис

Доступ, инфраструктуру, хранение запросов, субподрядчиков, обновления, конфиденциальность и реагирование на инциденты. Поставщик может не совпадать с разработчиком базовой модели.

Интегратор

Контролирует внедрение

Системные инструкции, подключённые источники, API, права доступа, пороги, фильтры и автоматическое исполнение. Ошибка может возникнуть в конфигурации, а не в базовой модели.

Компания-пользователь

Контролирует бизнес-процесс

Цель, данные, пользователей, степень автоматизации, человеческую проверку и последствия для клиента или работника. Перед третьими лицами компания часто остаётся основным ответственным участником.

Работодатель

Организует труд

Предоставляет инструмент, устанавливает правила, обучает, контролирует и отвечает за действия работников перед третьими лицами в предусмотренных законом случаях.

Сотрудник

Использует результат

Его внутренняя ответственность зависит от конкретных обязанностей, доведения правил, обучения, полномочий, технических ограничений и возможности действовать иначе.

Принцип контроля не является отдельной нормой закона и не применяется механически. Значение имеют вид обязательства, предпринимательский статус, вина, если она юридически значима, причинная связь, предсказуемость последствий, специальные отраслевые требования и содержание договора.

Договор может определить, кто компенсирует убытки внутри цепочки поставки. Но соглашение между заказчиком и поставщиком не всегда изменяет ответственность перед субъектом персональных данных, клиентом, работником, потребителем или государственным органом.

Пять типовых сценариев

Ошибочное профессиональное заключение
Компания направляет клиенту непроверенный результат модели. Внешняя ответственность может возникнуть за ненадлежащее исполнение, а отношения с разработчиком и сотрудником будут оцениваться отдельно. Убедительный стиль ответа не заменяет профессиональную проверку.
Автоматический отказ человеку
Если решение основано исключительно на автоматизированной обработке персональных данных и затрагивает права, необходимо учитывать статью 16 Федерального закона № 152-ФЗ, правовое основание, информирование и возможность возражения.
Кадровая рекомендация
Алгоритмический рейтинг не заменяет законное основание кадрового решения. Риск повышается при непрозрачных признаках, чувствительных данных и воспроизводстве исторической дискриминации.
Утечка через публичную модель
Компания должна объяснить основание передачи, получателя, место обработки, обучение на запросах, доступ субподрядчиков и принятые меры. Отсутствие внутренних правил усиливает риск.
Автономная операция
ИИ-агент направляет платёж, изменяет данные, блокирует доступ или заключает сделку. Оценивается, кто выдал полномочия, установил лимиты, настроил подтверждение и мог остановить процесс.

Что включить в договор с поставщиком ИИ

Договор на обычный доступ к программному обеспечению недостаточен, если модель меняется без установки новой версии, использует внешние компоненты, хранит запросы, подключает субподрядчиков и автоматически влияет на критический бизнес-процесс.

Минимальный договорный контур

Назначение и запрещённые сценарии
Определить процессы, для которых система приобретается, допустимые категории пользователей, запретные решения и пределы автоматического исполнения.
Данные заказчика
Установить, сохраняются ли запросы и файлы, используются ли они для обучения, кто имеет доступ, как устроена изоляция клиентов, можно ли выгрузить и удалить сведения.
Персональные данные
Определить роли сторон, перечень данных и операций, цели, требования конфиденциальности и безопасности, уведомление об инцидентах, субобработчиков, локализацию и трансграничную передачу.
Конфиденциальность и обучение
Отдельно запретить либо ограничить обучение на документах, запросах, системных инструкциях, корпоративной базе знаний, пользовательских оценках и метаданных.
Информационная безопасность
Закрепить управление доступом, тестирование, обновления, шифрование, журналирование, сроки сообщения об инциденте, совместное расследование и сохранение доказательств.
Права на результат
Определить способы использования, выгрузку, права на настройки и базу знаний, гарантии по используемым компонентам и порядок требований третьих лиц.
Изменение модели
Согласовать уведомление о новой базовой модели, изменении поставщиков, географии обработки, правил обучения, фильтров, качества и иных существенных характеристик.
Ответственность и прекращение
Установить пределы ответственности с учётом цены риска, возврат и удаление данных, переходный период, переносимость и сохранение доказательств после расторжения.

Дополнительные условия для критической системы

Версия и воспроизводимость

Идентификация модели и конфигурации, сохранение системных инструкций, источников и параметров, позволяющих восстановить операцию.

Измеримые показатели

Метрики качества, тестовый набор, допустимые ошибки, порядок проверки после существенного обновления и последствия деградации.

Аудит и журналы

Право получать отчёты, журналы событий, результаты тестирования и сведения, необходимые для проверки и расследования.

Остановка и резервный процесс

Лимиты автоматических действий, аварийное отключение, ручной маршрут, восстановление и переход к другому поставщику.

16 июня 2026 года Банк России опубликовал Методические рекомендации № 3-МР по информационной безопасности при разработке и применении ИИ на финансовом рынке. Финансовым организациям рекомендовано оценивать поставщиков, анализировать модель угроз, безопасный жизненный цикл, уязвимости, компоненты и способность уведомлять об инцидентах.

Для нефинансовой компании рекомендации Банка России не являются универсальной обязательной нормой. Но они дают полезный ориентир договорной осмотрительности, особенно при работе с чувствительными данными, автономными операциями и критическими процессами.

Можно ли передавать документы, персональные данные и коммерческую тайну в публичные модели

По умолчанию передавать рабочие документы во внешнюю общедоступную ИИ-модель без оценки правового режима, условий сервиса, архитектуры обработки и корпоративного разрешения рискованно.

Загрузка файла в интерфейс модели может означать предоставление информации внешнему лицу, поручение обработки, создание копии на сторонней инфраструктуре, трансграничную передачу, сохранение истории и использование сведений для обучения или проверки качества.

Перед использованием сервиса необходимо установить фактического получателя, цели обработки, место инфраструктуры, срок хранения, доступ персонала, субподрядчиков, возможность обучения на запросах, выгрузку, удаление и доказательства удаления.

Персональные данные

Компания должна определить цель и правовое основание обработки. Согласие не является универсальным решением и должно соответствовать установленным законом требованиям. Новая передача внешнему поставщику должна быть совместима с исходной целью либо иметь самостоятельное законное основание.

Важно установить роль поставщика. Если он действует только по документированному поручению компании, договор должен содержать предусмотренные законом условия. Если поставщик самостоятельно определяет цели, использует запросы для собственного обучения или объединяет данные с иными массивами, его фактическая роль может отличаться от формального наименования.

При сборе персональных данных российских граждан через интернет необходимо учитывать требования локализации. При передаче иностранному получателю — правила трансграничной передачи и уведомления Роскомнадзора. Для специальных категорий и биометрических данных требуется отдельная, более строгая оценка.

Коммерческая тайна и конфиденциальность

Важная информация не становится коммерческой тайной автоматически. Для режима необходимо определить перечень сведений, ограничить и учитывать доступ, урегулировать отношения с работниками и контрагентами и маркировать материальные носители в предусмотренном порядке.

Если компания не установила режим, её позиция при защите именно коммерческой тайны будет слабее. Но могут сохраняться договорная конфиденциальность, режим ноу-хау, профессиональная, банковская, налоговая, медицинская или адвокатская тайна.

Особо чувствительные сведения

Без специально проверенного защищённого контура не следует передавать публичным моделям материалы, составляющие адвокатскую и иную профессиональную тайну, документы уголовных и судебных дел, специальные категории и биометрические персональные данные, пароли и ключи, архитектуру безопасности, исходный код критических систем, клиентские документы с режимом конфиденциальности, коммерческую и банковскую тайну.

Удаление фамилии и телефона не всегда обеспечивает обезличивание. Человек или компания могут определяться по должности, адресу, номеру договора, обстоятельствам спора, метаданным и совокупности иных признаков. Для рискованных сценариев предпочтительнее специально подготовленные выдержки, синтетические данные либо локальная система с контролируемой инфраструктурой.

Когда необходим человек и почему формального подтверждения недостаточно

Федеральный закон № 243-ФЗ не требует проверять человеком каждый результат любой модели. Но обязательность или практическая необходимость человеческого участия может следовать из законодательства о персональных данных, отраслевых требований, договора, внутренней политики и уровня риска.

Статья 16 Федерального закона № 152-ФЗ регулирует решения, основанные исключительно на автоматизированной обработке персональных данных и порождающие юридические последствия либо иным образом затрагивающие права и законные интересы человека. Требуется учитывать предусмотренные законом основания, информирование о порядке решения и возможность заявить возражение.

Банк России рекомендует человеческую валидацию автоматически выполняемых операций в критически важных процессах при высоком риске информационной безопасности. Сотрудник должен иметь возможность изменить результат. Это принципиально отличает содержательный контроль от формального нажатия кнопки.

Тест реального человеческого контроля

Проверяющий видит существенные исходные данные
Без доступа к фактам невозможно проверить корректность входной информации и основание результата.
Понимает назначение и ограничения системы
Сотрудник должен знать, для чего модель предназначена, где возникают ошибки и какие сценарии запрещены.
Обладает необходимой квалификацией
Проверка юридического, медицинского, финансового или технического вывода требует соответствующей профессиональной компетенции.
Имеет право изменить или отклонить результат
Если решение фактически обязательно для сотрудника, человеческое участие может оставаться декоративным.
Фиксирует основания окончательного действия
После инцидента должно быть понятно, что проверено, какие исправления внесены и почему решение признано допустимым.

Человеческую проверку целесообразно делать обязательной для решений, влияющих на права и доступ, создающих значительные финансовые последствия, использующих чувствительные данные, инициирующих необратимые операции, формирующих юридически значимые документы или относящихся к безопасности.

Контроль должен быть организационно возможен. Если сотруднику не дают времени, ограничивают доступ к данным, не разрешают отклонять рекомендацию или наказывают за ручное вмешательство, внутренний документ о человеческой проверке не отражает реальный процесс.

Как оформить внутреннюю политику применения ИИ

Для большинства организаций отдельная политика пока не стала универсальной прямой обязанностью именно по № 243-ФЗ. Но без неё невозможно согласованно определить разрешённые системы, данные, полномочия, проверку результатов, журналирование и реагирование на инциденты.

Для финансового рынка Банк России рекомендует разработать отдельную политику или дополнить действующие документы по информационной безопасности, назначить ответственное руководство, определить контроль, обучение, доступ, минимизацию данных, аудит и реагирование.

Для других компаний политика служит доказательством управленческой осмотрительности. Она должна описывать фактическую систему, а не декларацию о «безопасном и этичном использовании» без связи с реальными продуктами, подрядчиками и полномочиями.

Область применения

Подразделения, работники, подрядчики, продукты, встроенные функции, API и автоматические агенты.

Реестр систем

Поставщик, владелец процесса, назначение, данные, интеграции, автоматические действия, уровень риска и дата пересмотра.

Классификация данных

Открытые, внутренние, конфиденциальные и особо чувствительные сведения с предельным классом для каждой разрешённой системы.

Допуск поставщика

Правовая и техническая проверка, условия использования, субподрядчики, география, обучение, безопасность и удаление.

Человеческий контроль

Какие результаты проверяются, кем, по каким источникам, с какими полномочиями и как фиксируется итог.

Инциденты

Критерии события, остановка системы, уведомление, сохранение доказательств, взаимодействие с поставщиком и регулятором.

Политика не заменяет другие документы

Общая политика применения ИИ должна быть согласована с положением об обработке персональных данных, режимом коммерческой тайны, информационной безопасностью, трудовыми обязанностями, закупками, договорными шаблонами и техническими регламентами.

Нельзя пытаться одним документом решить все вопросы. Для отдельных систем могут потребоваться модель угроз, регламент эксплуатации, оценка воздействия, инструкция проверяющего, порядок журналирования и сценарий реагирования.

Теневое использование личных аккаунтов не устраняется только запретом. Компании нужны разрешённые альтернативы, обучение и разумные технические ограничения. Иначе фактическое использование сохранится, но станет менее прозрачным.

Досье автоматизированного решения: какие доказательства должен сохранять бизнес

После ошибки недостаточно предъявить итоговый документ и сообщить, что он подготовлен с помощью ИИ. Необходимо восстановить весь процесс: входные данные, модель, настройки, результат, действия проверяющего и основание окончательного решения.

Для юридически значимого процесса целесообразно формировать досье автоматизированного решения. Его состав зависит от риска, архитектуры и отрасли, но минимальный контур должен позволять установить источник и целостность цифрового следа.

Идентификация

Кто и когда

Идентификатор операции, дата, время, пользователь или сервисная учётная запись, владелец процесса и цель обращения.

Вход

Что получила модель

Текст запроса, приложенные документы, категория данных, база знаний, источники, системная инструкция и существенные настройки.

Технология

Какая система

Поставщик, базовая модель, версия, подключённые плагины, инструменты, фильтры, API и сведения о последнем обновлении.

Результат

Что выдала система

Полный ответ, предупреждения, статус операции, автоматически выполненные действия и технические ошибки.

Проверка

Что сделал человек

Использованные источники, исправления, отклонённые рекомендации, лицо, утвердившее результат, и мотивировка.

Контекст

Какие правила действовали

Редакция внутренней политики, договор с поставщиком, матрица полномочий, оценка риска и результаты тестирования.

Для интегрированной системы важны технические журналы: API-вызовы, идентификаторы запросов и результатов, время обработки, тип данных, изменения базы знаний, срабатывание фильтров и внешние действия. Логи следует защищать от незаметного изменения и хранить в формате, пригодном для анализа.

Универсального срока хранения всех ИИ-журналов нет. Он определяется видом правоотношения, сроками предъявления требований, правилами хранения кадровых, бухгалтерских и иных документов, целями обработки персональных данных, отраслевым регулированием и внутренней оценкой риска.

Хранение всего массива бессрочно увеличивает объём защищаемых данных и последствия утечки. Слишком короткий срок лишает компанию доказательств. Поэтому сроки следует устанавливать по категориям процессов и регулярно пересматривать.

Что бизнесу сделать в ближайшие 90 дней

Подготовка к новому режиму начинается не с написания политики, а с установления фактической картины. Компания должна увидеть официальные и теневые системы, данные, автоматические действия и критические зависимости от поставщиков.

30

Первые 30 дней: инвентаризация и временные ограничения

Выявить приобретённые продукты, бесплатные сервисы, личные аккаунты, встроенные функции, API, плагины и агентов. Зафиксировать владельца процесса, данные, автоматические действия, человеческую проверку и последствия ошибки. До проверки ограничить передачу внешним моделям клиентских документов, персональных данных и информации ограниченного доступа.

60

Дни 31–60: закрытие критических пробелов

Классифицировать сценарии по риску, выбрать разрешённые системы, проверить договоры, установить обязательную проверку для критических процессов, определить запрещённые данные, настроить минимальное журналирование и утвердить временную инструкцию.

90

Дни 61–90: система управления

Утвердить реестр, политику, порядок допуска поставщика, матрицу ответственности, требования к договорам, процедуру инцидентов, сроки хранения и периодический аудит. Для потенциально регулируемых моделей запросить план соответствия № 243-ФЗ и будущим подзаконным актам.

Минимальный результат девяноста дней

Реестр систем
Компания знает, какие модели используются официально и фактически.
Классификация данных
Для каждого класса систем определены допустимые и запрещённые сведения.
Матрица контроля
Установлено, где возможна автоматизация, где требуется человек и кто вправе остановить процесс.
Договорный стандарт
Закупки и юридическая служба проверяют одинаковый набор критических условий.
Цифровой след
Критические решения журналируются и могут быть восстановлены после события.
Реагирование
Определены остановка, эскалация, расследование, уведомления и сохранение доказательств.

Аудит правовых рисков корпоративной ИИ-системы

Наиболее значительный риск часто находится не у создателя базовой модели, а у компании, которая выбрала сервис, передала данные, настроила бизнес-процесс и допустила результат к исполнению.

Правовой аудит должен сопоставить документы с фактической архитектурой. Политика конфиденциальности, соглашение с поставщиком или внутренний приказ не защищают бизнес, если реальные потоки данных, полномочия и автоматические действия устроены иначе.

Инвентаризация и карта данных

Системы, владельцы процессов, поставщики, интеграции, входные и выходные данные, инфраструктура и автоматические действия.

Роли и ответственность

Разработчик, поставщик, интегратор, оператор данных, работодатель, сотрудник и лицо, утверждающее окончательное решение.

Договоры и интеллектуальные права

Использование запросов, обучение, конфиденциальность, субподрядчики, права на результат, обновления, аудит и прекращение.

Управление и доказательства

Классификация риска, человеческая проверка, журналы, инциденты, внутренние документы и план устранения пробелов.

Результатом аудита должны стать реестр систем, карта потоков данных, матрица ответственности, перечень допустимых и запрещённых сценариев, договорные требования, матрица человеческого контроля, требования к журналированию, проект внутренних документов и план исправления с приоритетами.

Задача аудита — не подтвердить, что искусственный интеллект полностью безопасен. Такой гарантии не может дать ни юрист, ни разработчик. Задача — установить, где компания теряет контроль и сможет ли она доказать надлежащее поведение после ошибки или утечки.

Вопросы о новом законе и корпоративном применении ИИ

Ответы отражают общий правовой контур на 26 июля 2026 года. Применимость конкретного требования зависит от типа модели, роли компании, категории данных, отрасли, архитектуры и условий договора.

Принят ли в России закон об искусственном интеллекте?

Да. 26 июля 2026 года подписан Федеральный закон № 243-ФЗ «О поддержке развития технологий искусственного интеллекта в Российской Федерации». Основная часть вступает в силу 1 сентября 2026 года, отдельные положения — 1 марта 2027 года.

Распространяется ли он на любую нейросеть?

Нет. Специальный предмет закона — большие фундаментальные модели, отвечающие установленной совокупности признаков, включая наличие не менее одного миллиарда параметров. Иные системы регулируются общими и отраслевыми нормами.

Кто отвечает, если ИИ допустил ошибку?

Ответственность несёт не модель, а конкретный участник: разработчик, поставщик, интегратор, компания-пользователь, работодатель или сотрудник. Ответ зависит от нарушенной обязанности, контроля, договора, причинной связи и отраслевого режима.

Можно ли загружать договоры и данные клиентов в публичную модель?

Только после проверки правового режима документа, условий сервиса, целей и географии обработки, роли поставщика, использования запросов для обучения и наличия корпоративного разрешения. По умолчанию чувствительные документы передавать не следует.

Обязан ли человек проверять каждый ответ?

Универсальной обязанности нет. Но содержательный человеческий контроль необходим для решений, затрагивающих права, критические процессы, значительные финансовые последствия и необратимые операции, а также когда его требует закон, договор или внутренняя политика.

Достаточно ли записать в договоре, что поставщик отвечает за всё?

Нет. Договор может перераспределить внутренние убытки, но не всегда освобождает компанию перед клиентом, работником, субъектом персональных данных или государственным органом. Кроме того, ответственность поставщика должна быть обеспечена доказательствами и реалистичным лимитом.

Нужно ли маркировать любой созданный ИИ контент?

Нет. № 243-ФЗ предусматривает возможность размещения предупреждения для аудио- и визуальных материалов и обязанность социальных сетей обеспечить такую техническую возможность. Всеобщая маркировка каждого текста или изображения законом не установлена.

Нужна ли компании отдельная политика применения ИИ?

Для большинства компаний это пока не универсальная прямая обязанность именно по № 243-ФЗ. Но без политики трудно распределить полномочия, ограничить данные, допускать поставщиков, организовать проверку и доказать принятие разумных мер.

Автор: Антон Пуляев, адвокат, управляющий партнёр ADVOLAW. Информация имеет аналитический характер и не является индивидуальным юридическим заключением, публичной офертой или гарантией результата. Правовая оценка конкретной системы зависит от её архитектуры, назначения, категории данных, роли участников, договоров и применимого отраслевого регулирования. Актуализировано 26 июля 2026 года.

Подписывайтесь
Задать вопрос
Наши менеджеры свяжутся с вами в удобное для вас время
это поле обязательно для заполнения
Телефон:*
это поле обязательно для заполнения
Комментарий:*
это поле обязательно для заполнения
Галочка*
Скрытое поле:
Спасибо! Форма отправлена