Вы внедряете Капайлот в ожидании всплеска продуктивности, но вместо прорыва наблюдаете 300% скачок инцидентов утечки данных. Мы полагали, что и проявит нашу гениальность, но на деле он в основном обнаруживает наши проблемы с правами доступа. Группа «Все пользователи» в вашем SharePoint – это сейчас самая большая дыра в безопасности, работающая как открытая дверь, которую никто не закрыл, так как данные были заперты в подвале. Теперь эти данные стали интерактивными. Ваша текущая стратегия меток конфиденциальности – это не щит. Это кладбище данных, которое скрывает информацию от тех, кому она нужна, и при этом не мешает ИИ выдавать неподобающие сведения неподобающим людям. Это кризис изолированности совместного ИИ. Сегодня мы переходим от сдерживания к контексту и собираемся спасти ваши инвестиции в ИИ, исправив структурную ложь в основе вашей модели управления данными. Парадокс наследования. Фундаментальный изъян большинства внедрений ИИ заключается в непонимании того, как мыслит машина. И хотя вы можете думать, что Капайлот сам решает, кому и что показывать, на самом деле это не так. Капайлот – это зеркало, отражающее вашу организационную энтропию, он не создает новых прав доступа. Он просто задействует тот доступ, который вы сами раздали много лет назад. Представьте это как эффект прожектора. До появления ИИ избыточный доступ был скрытым, как беспорядок в архивном шкафу в подвале, куда никто не заглядывал, но и делает эту скрытую проблему видимой на машинной скорости.

Если младший аналитик запросит сводку недавних стратегических изменений, а ваша папка по слияниям и поглощениям открыта для сотрудников, ИИ выдаст резюме о сделке, которую вы еще не анонсировали. Это не взлом, это особенность вашей собственной архитектуры. Реальность такова, что охват ручной маркировки в среднем предприятии редко превышает 10%, потому что мы 10 лет просили пользователей тегеровать файлы, а они этого просто не делали. Мы полагались на принцип «настроил и забыл» для меток конфиденциальности, считая, что если файл помечен как общедоступный, он навсегда останется таким. Но данные изменчивы, документ, который вчера был открытым, сегодня может содержать конфиденциальный ответ на запрос. Полагаясь на статические метки, мы создаем невидимые барьеры для межотраслевого взаимодействия. Метка, строго конфиденциально, на плане проекта может помешать отделу маркетинга увидеть дату запуска, необходимую для работы.

Это создает изолированность, и именно из-за таких барьеров ваш и кажется не помощником, а ограниченным в правах библиотекарем. Мы построили систему, основанную на предположении, что можно классифицировать мир один раз и забыть об этом, но в среде сотрудничества эта модель рушится. Если метки отсутствуют и видят слишком много, а если они есть, то часто слишком жесткие, что мешает И связывать данные между отделами. Сейчас мы видим огромный разрыв между ожиданиями руководства от ИИ и возможностями архитектуры данных. Нельзя создать эффективного И агента, если данные заперты в папках в стиле 90. Парадокс наследования прав означает, что безопасность вашего ИИ ограничена лишь ошибкой администратора SharePoint от 2014 года. Нужно признать, что нынешний подход к классификации провалился, так как он статичен, требует ручного труда и рассматривает данные как объект для хранения, а не актив для использования.

Большинство организаций сейчас находятся в чистилище пилотных проектов, потому что через шесть недель обнаруживают, что их право доступа – это полный хаос. Они пытаются исправить это добавлением новых меток, но это лишь создает новые силосы и не решает фундаментальную проблему прозрачности. Нам нужен переход не к лучшим тягам, а к лучшей модели. Мы фокусировались на «что», то есть на самом файле. Но нужно начать фокусироваться на «кто», «где» и «почему». Проблема не только в отсутствии меток, но и в том, что имеющиеся статичны и не учитывают реалии того, как сегодня происходит работа. Работа динамична, поэтому и наша безопасность должна быть такой же. Если мы это не исправим, ИИ продолжат галлюцинировать, глядя не на те данные, или, что еще хуже, будет выдавать правду о том, что должно было быть скрыто. Чтобы разорвать цикл переделок, мы должны пересмотреть базовую модель предоставления доступа.

Высокая цена передела. Мы говорим о продуктивности и как о воловом показателе, радуясь 9 сэкономленным часам в месяц и считаем, что дело сделано. Но реальность гораздо сложнее, около 40% времени, которое сотрудники экономят с помощью ИИ, тут же тратится на исправление его ошибок. Это и есть скрытое трение разрозненных данных. Когда у Капайлот нет доступа к качественным данным, финальному контракту, реальному бюджету или утвержденному плану проекта, он не останавливается. Он начинает гадать. Он берет темные данные, которые доступны, например, старый черновик из общей папки или случайное сообщение в чате, и строит ответ на их основе. Результатом становится цикл переделок, который незаметно истощает ваш возврат инвестиций. Мы действительно можем количественно оценить этот цифровой долг. Для ваших лучших сотрудников, активных пользователей, которые чаще всего обращаются к этим инструментам, такие переделки означают потерю примерно полутора недель рабочего времени в год. Задумайтесь об этом. Вы платите за премиум лицензии, чтобы экономить время. Но из-за разрозненности данных ваши лучшие специалисты тратят почти две полные рабочие недели только на исправление ошибок машины. По сути, они работают высокооплачиваемыми корректорами для системы, которая должна была стать их вторым пилотом. Это происходит потому, что жесткая классификация создает информационный вакуум. Если ей закрыт доступ к основной системе из-за устаревшей метки конфиденциальности, он заполнит этот вакуум любым удобным источником, который сможет найти. В таких отделах, как финансы или кадры, это приводит к результатам, которые выглядят убедительно, но ошибочны. Финансовый менеджер может запросить сводку квартальных расходов. Если доступ к реальным отчетам и RP закрыт, а черновой вариант документа лежит в общем канале Teams и не будет использовать этот черновик для сводки. Затем менеджер тратит 20 минут, выискивая несоответствие. Это и есть конфликт между общей эффективностью и реальной ценностью.

Если создание отчета занимает 2 минуты, а проверка цифр – 20 минут, потому что и не видел источник истины, вы ничего не выиграли. Вы просто перенесли трудозатраты с этапа создания на этап исправления. Эти переделки – не просто досадная помеха, это симптом структурной проблемы. Мы годами выстраивали хранилище данных для защиты информации, но в эпоху генеративного и эти силосы превратились в повязку на глазах. Когда и ослеплен, он начинает галлюцинировать. Он пытается угодить пользователю, связывая воедино то, что не следует связывать. Мы видим организации, где уровень переделок настолько высок, что сотрудники начинают терять доверие к инструменту. Они перестают просить и о сложном анализе и возвращаются к использованию его для написания простых писем. Как только это происходит, ваша и стратегия провалена. Вы платите за двигатель, но используете только фары. Чтобы исправить этот цикл переделок, нужно перестать смотреть на ИИ и начать разбираться в инфраструктуре.

Качественные данные есть, блестящие идеи существуют, но они заперты за стеной устаревших прав доступа и статичных меток, созданных для мира, где весь поиск выполняли люди. Нам нужно перейти к модели, где и видят-то, что ему нужно, именно тогда, когда это нужно, без ущерба для безопасности. Нам нужно пересмотреть базовую модель предоставления доступа, ведь пока и работает с неполным контекстом, вам придется работать сверхурочно, исправляя результаты. Это расходы, которые не может позволить себе игнорировать ни одна организация. От изоляции к контексту нам пора перестать воспринимать безопасность как крепостную стену. Десятилетиями индустрия полагалась на модель жесткого периметра. Вы были либо внутри сети, либо снаружи, но этот мир остался в прошлом. Сегодня периметр стал проницаемым. Люди работают из дома, используют неуправляемые устройства и сотрудничают с внешними подрядчиками. В таких условиях старая модель изоляции, когда вы запираете данные в папке и считаете их защищенными, потому что папка приватна – опасная иллюзия. Это опасно, потому что предполагает, что угроза только извне. Но в эпоху Капайлот реальная угроза – это бесконтрольный рост внутренних прав, накопившийся за годы. Нам нужно перейти от стратегии изоляции к стратегии контекста. Старая модель была построена на структуре. Она исходила из того, что конфиденциальность файла – это неизменный атрибут. Вы помечали документ как конфиденциальный, и на этом все заканчивалось. Но в среде совместной работы с и такой метки недостаточно. Она не дает нам нужной информации.

Она не учитывает, кто делает запрос, какое устройство использует и где находится. Вот почему мы наблюдаем массовый переход к управлению доступом – DAC. Это не просто техническое обновление, это смена философии. Процесс принятия решений переносится с момента создания файла на миллисекунду запроса данных. Это разница между статичным замком и умным датчиком. К 2026 году индустрия требует перехода на управление доступом на основе атрибутов, или ABC. Это фундамент современной системы идентификации. Вместо того, чтобы полагаться на одну статичную метку, ABC в реальном времени оценивает десятки различных сигналов риска. Система учитывает роль пользователя, конечно, но также и состояние его ноутбука. Она учитывает его физическое местоположение. Она даже анализирует его поведение. Если пользователь, который обычно работает только с маркетинговыми файлами, внезапно просит копайлот суммировать всю базу данных зарплат, находясь в кофейне в другой стране, система не должна смотреть только на метку конфиденциальности.

Она должна проанализировать контекст и отказать. Так мы переходим от вопроса, есть ли у файла метка. К вопросу, должен ли этот пользователь видеть данные прямо сейчас. Это тонкий сдвиг с огромными последствиями. Это позволяет нам быть более лояльными при низком риске и более строгими при высоком. Это разрушает разрозненность данных, поскольку открывает доступ точно в срок. Если отделу маркетинга нужно увидеть строго конфиденциальную дату запуска, система может предоставить им временный доступ только для чтения на основе контекста текущего проекта, не нарушая при этом безопасность файла навсегда. Это единственный способ обеспечить межведомственную аналитику, которую обещает ИИ, не превращая ваш арендатор в зону бесконтрольного доступа к данным. Окупаемость таких динамических систем уже становится очевидной. Организации, которые отказываются от статических меток в пользу контекстно-зависимой модели, отмечают снижение страховых взносов от киберрисков на 15-30%. Почему? Потому что страховщики знают, что статические метки легко обойти или проигнорировать. Динамические системы, напротив, гораздо сложнее взломать. Они обеспечивают уровень непрерывной проверки, с которым статические модели просто не могут сравниться. Они уменьшают радиус поражения при компрометации учетной записи, поскольку злоумышленник не может просто унаследовать годы небрежно настроенных разрешений. Каждый запрос – это новая оценка. Каждое взаимодействие – это новая возможность подтвердить доверие. Это не просто теоретический сдвиг для IT-архитекторов.

Это требование выживания для следующей волны агент новой ИИ. Переходя к агентам, которые могут действовать от нашего имени, планировать встречи, переводить деньги или обновлять записи, мы больше не можем полагаться на модель безопасности «настроил и забыл». Нам нужна система, которая понимает намерения, стоящие за действием. Нам нужна безопасность, которая также умна, как и защищаемый ею ИИ. Это подводит нас к технической дорожной карте. Ведь пока философия меняется, инструменты для ее реализации наконец-то появляются в экосистеме Perview. Дорожная карта Perview на 2026 год показывает, что переход к контекстно-зависимой аналитике наконец-то воплощается в архитектуре экосистемы Microsoft. Мы оставляем позади эпоху, когда Perview был лишь инструментом для отчетности о соответствии, и к 2026 году он превратился в движок диагностики в реальном времени. Одним из наиболее значительных изменений стал переход к постоянной диагностике для систем DLP на конечных точках. Раньше устранение сбоя политики означало неделю переписки между IT-отделом и пользователем, пытающимися воспроизвести ошибку, которая случилась лишь однажды. Теперь эти диагностические следы хранятся локально на устройстве в защищенном сжатом формате в течение 90 дней. Это позволяет системе точно анализировать, почему конкретный файл был заблокирован или почему метка не применилась, без передачи самого конфиденциального контента в облако. Это локальная видимость в сочетании с глобальным обеспечением политик. Эта диагностическая мощь усиливается инструментами интерпретации на базе ИИ. Мы достигли такого уровня сложности, что администраторы уже не могут вручную отслеживать различия между десятком разных политик DLP.

При изменении политики система теперь создает краткое описание на естественном языке, объясняя, что именно было изменено и какие группы пользователей затронуты. Она также показывает потенциальное влияние на совместную работу, что снижает риск дрейфа. Политик. Это происходит, когда правила безопасности становятся настолько запутанными, что начинают блокировать легитимную деятельность. Эти инструменты позволяют отделу безопасности стать помощниками, а не сторожими, разъясняя правила работы на понятном для бизнеса языке. Важнейшей частью этой дорожной карты является роль ограниченного поиска SharePoint или RSS. Это StopCran для вашего внедрения ИИ. Он позволяет явно исключить сайты с высоким уровнем риска, такие как документы совета директоров, данные о зарплатах или юридическая стратегия из базы знаний Copilot. Еще до использования меток конфиденциальности вы можете задействовать RSS, чтобы гарантировать, что и не увидят самые уязвимые зоны вашего тенанта. Это базовый уровень защиты, который признает, что не все данные одинаково важны. Это дает вам передышку для исправления проблем с правами доступа без необходимости останавливать весь эксперимент с ИИ. Мы также наблюдаем масштабное расширение возможности автоматической классификации данных. Цель на 2026 год – обеспечение безопасности по умолчанию.

Ваши библиотеки SharePoint больше не являются пассивными хранилищами, они становятся активными участниками вашей системы безопасности. Когда файл загружается в определенную библиотеку, к нему автоматически применяется стандартная метка этой библиотеки. Если файл содержит типы конфиденциальной информации, система теперь может переопределять вручную установленные метки с низким приоритетом. Это устраняет пробелы в покрытии, которые годами были проблемой ручных систем. Это гарантирует, что даже если пользователь забудет пометить документ, платформа его подстрахует. Это переход от добровольной системы к обязательной автоматизированной инфраструктуре. Для управления этим в масштабе мы все чаще полагаемся на графапе для пользовательской аналитики использования. Теперь мы можем заглянуть под капот, чтобы увидеть, какие именно отделы работают изолированно. Если у команды R и D 90% работы требуют переделки, потому что им закрыт доступ к инженерным спецификациям, данные это покажут.

Мы можем выявить узкие места, где жесткая классификация снижает продуктивность, и корректировать политики в режиме реального времени. Так мы переходим от реактивной модели безопасности к проактивной стратегии управления. Мы используем данные, чтобы видеть, где система дает сбои, не дожидаясь жалоб пользователей или утечек информации. Но даже с лучшими инструментами стратегия не сработает без поддержки руководства. У вас может быть самая продвинутая настройка перью в мире, но если руководство по-прежнему рассматривает данные как нечто, что нужно накапливать, вы никогда не раскроете весь потенциал и это подводит нас к новому типу риска, который возникает снизу вверх. Это вызов, исходящий не от хакеров или внешних угроз, а от ваших собственных сотрудников, стремящихся к продуктивности. Нам нужно поговорить о дилемме гражданского разработчика. Дилемма гражданского разработчика. Мы являемся свидетелями крупнейшего взрыва нерегулируемого творчества в истории корпоративных вычислений.

Сейчас в экосистеме Microsoft насчитывается более 1 миллиона лоу-код-решений. Мы дали сотрудникам возможность создавать собственные приложения, потоки, а теперь и собственные, и агенты. Но у этих расширенных возможностей есть и обратная сторона. Мы перешли от теневых и так к теневому, и где технически неподготовленные пользователи создают сложные агенты на основе неконтролируемых и разрозненных данных. Это риск неконтролируемого разрастания агентов. Это происходит, когда маркетинговый координатор создает кастомный GPT в Copilot Studio для ответов на запросы поставщиков, но непреднамеренно привязывает его к сайту SharePoint, содержащему все контракты компании с 2012 года. Дилемма заключается в том, что мы не можем просто все отключить. Если вы лишите людей возможности решать свои собственные проблемы, вы убьете саму гибкость, которую призван обеспечить, и вместо этого мы должны перейти к многоуровневой модели управления. Не все агенты одинаковы. Лоу-код-инструмент, который помогает человеку суммировать собственные электронные письма с помощью стандартных коннекторов Teams. Это малорисковый актив, который должен обходить сложный процесс проверки. Но если агент затрагивает систему учета, такую как Dataverse или конфиденциальную базу данных SQL, ему нужен привратник. Мы должны перестать рассматривать гражданскую разработку как единую категорию и начать воспринимать ее как спектр рисков. Отрасль отходит от старой концепции гражданской разработки в сторону того, что мы теперь называем персональной сборкой с помощью E. Разница едва заметна, но критически важна. В старом мире пользователь был разработчиком, а в новом мире пользователь — это оркестрата.

Он направляет E, чтобы тот создал решение за него. Это делает ограничители в Copilot Studio важнее самого кода. Нам нужно внедрить уровни модерации контента, которые не дадут агентам галлюцинировать или допускать утечки данных из-за атак через инъекции промптов, о возможности которых пользователь даже не подозревал. Вы же не позволите летнему стажеру настраивать правила Брандмауэра, поэтому не стоит позволять им создавать агентов с доступом на чтение ко всей корпоративной Вики. Решение здесь структурное. Нам нужно автоматизировать соблюдение политик предотвращения утечки данных в рамках лоу-код-среды. Если пользователь попытается подключить и агента к внешне неуправляемой учетной записи Dropbox, система должна немедленно это заблокировать. Если они попытаются создать бота, который запрашивает библиотеку с грифом, строго конфиденциально, развертывание должно инициировать автоматическую ручную проверку и Т-командой. Это создает путь для инноваций, безопасный по своей архитектуре. Это позволяет разработчикам создавать продукты, гарантируя, что самые ценные активы организации остаются за контекстно-зависимыми барьерами, о которых мы говорили. Мы вступаем в эпоху, когда каждый сотрудник является потенциальным архитектором интеллектуального потенциала компании. При правильном управлении это дает огромное конкурентное преимущество, но на самотеке превращается в катастрофический риск.

Цель состоит не в том, чтобы остановить разрастание, а в том, чтобы управлять потоком. Нам нужно предоставить пользователям-разработчикам готовые шаблоны и безопасные зоны, где они могут экспериментировать, не подвергая риску жемчужины компании. Это гарантирует, что создаваемые ими агенты будут продолжением нашей стратегии управления, а не исключением из нее. Это подводит нас к последнему препятствию – убедить руководство высшего звена относиться к доступу как к стратегическому активу. Невозможно управлять миллионом агентов из подвала. Вам необходимо согласование на уровне руководства. Пришло время перенести обсуждение из серверной в зал заседаний совета директоров. Стратегия привлечения поддержки руководства. Техническая битва за контекстно-зависимую безопасность выигрывается в коде, но стратегическая битва все еще проигрывается в залах совещаний. Многие годы управление идентификацией и доступом считалось чем-то вроде сантехники. Это было задачей для технических специалистов, пока бизнес фокусировался на росте. В 2026 году такой подход является обузой.

Мы должны переосмыслить весь диалог, потому что идентификация – это больше не просто логин. Это ключевая плоскость управления цифровым доверием. Если ваше руководство этого не понимает, внедрение и останется лишь серией дорогостоящих и разрозненных экспериментов. Нам нужно перестать представлять безопасность как центр затрат. Вместо этого мы должны позиционировать ее как инструмент для ускорения принятия решений. Большинство руководителей воспринимают безопасность как череду отказов. Нет, вы не можете использовать этот инструмент. Нет, вы не можете делиться этим файлом. Но современная структура идентификации делает обратное. Она дает «да», которая позволяет бизнесу двигаться быстрее. Когда у вас есть постоянная контекстно-зависимая проверка, вы можете подключить нового партнера за часы, а не за недели. Вы можете предоставить консультанту доступ ровно к тому, что нужно для трехдневного проекта, а затем увидеть, как этот доступ автоматически исчезнет, как только он закончит работу. Речь не об ограничениях, а о гибкости. Речь идет о создании среды, где нужные люди могут действовать на основе нужной информации без проволочек, связанных с ручным согласованием.

Мы видим, во что обходится игнорирование этого на рынке слияний и поглощений. Возникает огромный разрыв в зрелости между организациями, освоившими управление идентификацией, и теми, кто все еще полагается на устаревшие статические модели. Когда высокозрелая компания поглощает конкурента, она может интегрировать новый штат в свою и ее экосистему за считанные дни, тогда как для компаний с плохой гигиеной идентификации интеграция затягивается на месяцы, и эта задержка приводит к потере стоимости, блокируя синергию, ради которой затевалось слияние. Плохое управление идентификацией – это прямой удар по стоимости компании после слияния. Это бремя для баланса, которое большинство генеральных директоров еще даже не оценили. Вот почему предложение увеличить бюджет на инфраструктуру идентификации на 5-20%. Это не запрос на дополнительные расходы на безопасность. Это инвестиция в инфраструктуру роста. Это цифровой аналог создания сети скоростных железных дорог между вашими изолированными хранилищами данных. Вы переходите от жесткого периметра, который все пытаются обойти, к модели непрерывной проверки, которая действительно поддерживает так, как работают люди. Вы говорите руководству, что если они хотят пятикратного роста производительности, который обещает И, им нужно оплатить фундамент, который обеспечит его безопасность. Вам нужно сместить фокус защиты данных на управление потоками интеллектуальной информации. Переход к контекстно-зависимой модели – единственный способ построить устойчивое предприятие в эпоху агентного ИИ. Это позволяет организации масштабировать свой интеллект, не масштабируя при этом свои риски.

Когда руководство компании начинает относиться к доступу как к стратегическому активу, вся культура компании меняется. Безопасность становится общей ответственностью, а данные – ликвидным ресурсом, а не секретом, который прячут под замком. Пора перестать смотреть на стоимость инструментов и начать оценивать стоимость трения, потому что в эпоху и побеждает самая быстрая компания, а вы не сможете быть быстрыми, если ваши данные заперты в силосах. Ваша задача на 2026 год ясна. Вы должны провести аудит долговых обязательств по правам доступа, прежде чем масштабировать лицензии на ИИ. Технологии готовы, но ваша архитектура, скорее всего, нет. Задача на следующий квартал – внедрить обязательную автомаркировку и провести 90-дневную очистку ресурсов, чтобы закрыть самые очевидные бреши. Хватит прятать данные. Начните ими управлять. Если вы хотите поделиться успехами в разрушении барьеров или обсудить, как ваша команда переходит к контекстно-зависимым правам доступа, свяжитесь с Мирко Питерсом в LinkedIn. Давайте построим модель интеллектуальной работы, которая действительно эффективна. Подписывайтесь, чтобы узнать больше о будущем сферы труда.

Оставайтесь в безопасности. Оставайтесь продуктивными.