В Москве топ-менеджера уволили за DeepSeek?

Что на самом деле произошло
Сотрудница пересылала служебные документы на личную почту, ставя её в скрытую копию рабочих писем. Выгружала из защищённой корпоративной системы PowerBI внутренние отчёты: данные о сделках, поступлении денег, статистику и финансы по отделам. И загружала это всё в DeepSeek. Плюс к тому — разгласила стратегию компании одному из поставщиков, после чего партнёр прекратил сотрудничество.

Обратите внимание: в материалах дела фигурирует не один запрос в китайскую нейросеть, а целый маршрут утечки. Суд оценивал, имела ли сотрудница право выносить закрытую информацию из защищённого контура во внешние сервисы — и не только в DeepSeek, но и на личную почту, и напрямую контрагенту. Рабочей необходимости для этого не нашлось. Как сказано в решении суда, «у истца отсутствовала производственная необходимость извлекать информацию, содержащуюся в локальных защищённых носителях работодателя, направлять её на внешний адрес электронной почты, а также размещать на ресурсе стороннего сервиса».

DeepSeek здесь вообще косвенно
Суд не рассматривал само использование нейросети как нарушение. Значение имели характер загруженных сведений и способ их передачи. В открытых материалах нет ни слова о подтверждённой публичной утечке из DeepSeek — но суд посчитал уже саму загрузку охраняемых сведений в сторонний сервис разглашением. И это принципиальный момент.

Открытый чат-бот в браузере сам по себе не даёт работодателю карт-бланш на увольнение. В таком споре нужно доказать, что сведения действительно составляли охраняемую тайну, сотрудник получил их по работе и был обязан не разглашать. Но в деле Ремизовой именно так и было: компания установила режим коммерческой тайны, сотрудница была с ним ознакомлена и — что важно — являлась топ-менеджером, чья должность предполагает понимание рисков.

Ещё одна деталь, которую пересказы обычно выкидывают: суд всё-таки частично удовлетворил иск — отменил одно дисциплинарное взыскание и присудил бывшей сотруднице 10 тысяч рублей морального вреда. Но само увольнение и отказ в 5 миллионах оставил в силе. Решение ещё могут обжаловать, и адвокаты Ремизовой уже заявили о намерении это сделать.

Это Shadow AI, а не сенсация
Вот что на самом деле разбирал суд: сотрудница вынесла закрытые материалы из корпоративного контура в сервис, которым работодатель не управляет. Это и есть классический Shadow AI — теневое использование ИИ. Рабочая информация уходит в личную почту, мессенджер или внешнюю нейросеть через учётную запись, доступы и логи которой не контролирует компания.

Масштаб проблемы уже не гипотетический. По данным исследования CybSafe за 2024 год, 38% сотрудников по всему миру отправляли конфиденциальные рабочие данные в ИИ-инструменты без ведома работодателя. 68% работников используют бесплатные версии ИИ через личные аккаунты, а 57% из них вводят туда чувствительную информацию. За один только месяц было зафиксировано 155 тысяч попыток копирования и 313 тысяч вставок корпоративных данных в публичные ИИ-сервисы. Netskope зафиксировал рост объёма данных, отправляемых в генеративные ИИ, более чем в 30 раз за год.

Выводы по Shadow AI тревожные: теневые ИИ стали причиной 20% всех утечек данных. Компании с высоким уровнем теневого ИИ платят за инциденты в среднем на 670 тысяч долларов больше. 97% организаций, переживших ИИ-инцидент, не имели элементарных контроля доступа к нейросетям. И самое печальное: 63% компаний вообще не имеют политики использования ИИ — или только разрабатывают её.

Сегодня DeepSeek, завтра Yandex или ChatGPT
Риск создаёт не конкретная модель, а потеря контроля над данными. Если бы сотрудница загружала те же отчёты в GigaChat, логика суда не изменилась бы ни на йоту. Суд разбирал маршрут данных и факт нарушения режима коммерческой тайны — название сервиса было лишь деталью. В этом смысле заголовки про «увольнение за китайскую нейросеть» работают как отличный медийный якорь, но совершенно не отражают сути.

Кстати, опрос Ассоциации «Институт внутренних аудиторов» среди российских компаний показал: 73% респондентов считают утечку конфиденциальных данных через ИИ главным риском. 70% боятся галлюцинаций моделей и недостоверной информации. Но при этом только 23% компаний уже создали внутренние политики использования ИИ. Разрыв между осознанием угрозы и реальными действиями — колоссальный.

Что с этим делать
Запреты не работают. 46% сотрудников в том же опросе заявили, что не готовы отказаться от использования ИИ, даже если компания введёт прямой запрет. Люди будут находить обходные пути — личные аккаунты, свои устройства, неучтённые браузерные расширения. Это не злой умысел, это желание работать быстрее. Проблема в том, что компания об этом не узнаёт, пока не становится поздно.

Работающее решение выглядит иначе. Во-первых, компаниям нужно не запрещать ИИ, а определить, какие данные можно загружать во внешние сервисы, а какие — ни при каких обстоятельствах. Границы должны быть прозрачными и прописанными в локальных актах — именно под роспись. Без этого суд может встать на сторону сотрудника.

Во-вторых, дать сотрудникам легальную альтернативу: корпоративные ИИ-инструменты с контролируемым контуром, где данные не уходят вовне. Если человеку негде взять безопасного ИИ-помощника, он возьмёт небезопасного.

В-третьих, обучение. Не формальная рассылка памяток, а разбор реальных кейсов — как раз таких, как история с Бабушкинским судом. Чтобы сотрудник понимал: загрузка отчёта с данными по сделкам в публичный чат-бот — это не техническая мелочь, а действие, которое суд уже однажды квалифицировал как разглашение коммерческой тайны.

Заголовок продаёт страх. Дело описывает документы, доступы и логи. И пока у вас в компании нет чёткого ответа на вопрос «как мы работаем с ИИ», ответ за вас уже кто-то написал — на страницах судебного решения.