Разрыв в доверии к ИИ: 84% руководителей верят в точность, но 26% уже видели, как ошибки доходят до совета директоров

Между уверенностью руководителей в искусственном интеллекте и реальной надёжностью его работы образовался опасный разрыв. Согласно опросу Workiva «2026 Midyear Executive Benchmark Survey», в котором приняли участие 2272 руководителя в сферах финансов, рисков и устойчивого развития, а также 367 институциональных инвесторов, подавляющее большинство лидеров заявляют о доверии к результатам ИИ — однако каждый четвёртый уже сталкивался с тем, что ошибки ИИ прошли сквозь защитные механизмы и достигли совета директоров или внешней аудитории . Исследование, охватившее организации Северной и Латинской Америки, Европы и Азиатско-Тихоокеанского региона, вскрывает систему, в которой уверенность намного опережает качество данных и уровень контроля .

Уверенность руководителей vs реальность

84% опрошенных руководителей заявили, что как минимум «в некоторой степени» уверены в точности результатов ИИ без проверки человеком . Эта цифра говорит о широком организационном комфорте: компании готовы доверять ИИ значительную часть работы по подготовке отчётности и анализу.

Однако тот же опрос показывает: 26% — то есть каждый четвёртый руководитель — сообщил, что внутренние аудиты выявили ошибки ИИ, которые дошли до внешней аудитории или членов совета директоров . Этот разрыв между заявленной уверенностью и документально подтверждёнными сбоями — центральный вывод отчёта.

Финансовый директор Workiva Барбара Ларсон выразилась прямо: «Уверенность в ИИ без контроля над качеством данных — это не стратегия, а обязательство перед убытками» .

Качество данных — самое слабое звено

Разрыв в доверии покоится на более фундаментальной проблеме: качестве данных. Лишь 11% руководителей считают, что качество данных в их организации достаточно для использования ИИ . Остальные 89% признают: их базовые данные не готовы к тем инструментам ИИ, которые уже внедряются.

Это несоответствие имеет реальные последствия. 71% руководителей отметили, что плохое качество данных как минимум умеренно повлияло на использование ИИ в финансовой отчётности и отчётности по устойчивому развитию . Наиболее частые последствия низкого качества данных — ошибочные или запоздалые операционные решения, за которыми следуют регуляторные штрафы или судебные иски, а также потеря доверия со стороны инвесторов и кредиторов .

Инвесторы внимательно следят

Институциональные инвесторы не разделяют уверенности руководителей. 89% институциональных инвесторов заявили, что обеспокоены точностью контента, сгенерированного ИИ, в корпоративных отчётах . Эта тревога сопровождается растущим регуляторным давлением: результаты работы ИИ всё чаще требуют рассматривать как подлежащие аудиту записи, а не как черновые наброски .

95% институциональных инвесторов считают, что руководители недооценивают риск фрагментированных данных финансовой отчётности . Со временем слабые или непроверяемые данные могут подорвать доверие заинтересованных сторон .

Приоритеты инфраструктуры: путь вперёд

Руководители реагируют на вызов чётким запросом на инфраструктурные изменения. Опрос показал, что 96% руководителей считают согласованность действий высшего руководства обязательным условием для устранения разрозненности данных , а 79% ставят приоритетом автоматизацию и управление данными для ликвидации пробелов в данных на уровне всего предприятия . Большинство организаций финансируют этот сдвиг за счёт выделенной ИТ-поддержки (73%) и специальных бюджетов (71%) .

76% команд внутреннего аудита уже активно оценивают модели ИИ в своих организациях . Почти все опрошенные бизнес-лидеры согласны: финансовый директор, ИТ-директор и директор по устойчивому развитию должны объединиться для успешного управления данными .

Приоритет инфраструктуры смещается от «исполнения» к «оркестровке» . Финансовые директора ищут платформы, которые служат единой «системой правды» — помещая ИИ-агентов в прослеживаемую среду данных, соответствующую нормативным требованиям, где каждый результат можно проверить и каждое раскрытие информации — защитить .

ИИ-агенты входят в рабочие процессы отчётности

Параллельно с результатами опроса Workiva запустила три специализированных ИИ-агента, разработанных для работы в рамках поддающихся аудиту ограничений: агент Tie-Out для проверки согласованности финансовых отчётов, агент Benchmarking для анализа раскрытий конкурентов и агент по раскрытию информации об устойчивом развитии для соблюдения стандартов ESRS и ISSB . Эти агенты встроены в постоянный интеллектуальный слой Workiva Knowledge, который привязывает выводы ИИ к собственным данным, инструкциям и контенту организации .

Архитектура с отслеживанием изменений важна, поскольку результаты работы ИИ в регулируемых финансовых отчётах теперь являются отдельной категорией риска в Ежегодном отчёте FINRA о регуляторном надзоре за 2026 год . Риск галлюцинаций наиболее высок там, где у ИИ больше всего свободы для генерации повествовательного текста — в комментариях руководства, примечаниях к отчётности и формулировках ESG, — то есть именно в той области, где эти агенты призваны держать выводы привязанными к исходным данным .

Главный вывод

Опрос Workiva «2026 Midyear Executive Benchmark Survey» рисует картину отрасли, которая быстро внедряет ИИ, но слишком медленно строит фундамент данных и механизмы управления, необходимые для безопасного внедрения. Цифры красноречивы: 84% доверяют, 26% ошибок выявлено, 11% данных готовы к ИИ, 89% инвесторов обеспокоены. Закрытие разрыва между уверенностью в ИИ и контролем над ним теперь является определяющей задачей для руководителей в сферах финансов, рисков и устойчивого развития.