Използването на AI агенти в сектора на търговията на дребно нараства бързо, но видимостта остава голямо предизвикателство, излагайки на риск регулирани данни.
Dive Brief:
Използването на изкуствен интелект в сектора на търговията на дребно е нараснало значително през последната година и макар че някои тенденции сочат към по-добър контрол върху сигурността на AI инструментите, други показват, че организациите все още имат дълъг път да извървят.
„Търговците на дребно преминават бързо от експерименти към широкомащабно внедряване на AI“, посочва компанията за киберсигурност Netskope в доклад, публикуван във вторник.
Netskope отправи няколко препоръки за това как бизнесите да подобрят видимостта и контрола си върху използването на AI, включително ограничаване на излагането на чувствителни данни.
Dive Insight:
Търговците на дребно са затегнали контрола си върху използването на AI от служителите, според Netskope, до степен, че повечето инструменти се управляват централно, вместо да се инсталират индивидуално. Делът на служителите в търговията на дребно, използващи нерегламентирани AI инструменти, е спаднал от 70% на 44% спрямо последния годишен доклад на Netskope, докато делът на служителите, използващи официално одобрени инструменти, се е увеличил от 40% на 73%. Като цяло две трети от служителите в сектора използват някаква форма на самостоятелен AI инструмент.
Но тази добра новина идва с уловка, според доклада, тъй като самостоятелните AI инструменти не са единственият риск за сигурността, пред който са изправени организациите. Почти всички служители в търговията на дребно съобщават, че използват софтуер с интегрирани AI функции, а 90% заявяват, че използват AI инструменти, които се обучават върху клиентски данни.
„С продължаващото нарастване на това внедряване“, пишат изследователите от Netskope, „търговците на дребно са изправени пред все по-голямо предизвикателство да разберат къде се споделя чувствителна информация и как тя може да бъде използвана, както чрез директни взаимодействия с AI инструменти, така и чрез AI функционалности, работещи на заден план.“
Тези предизвикателства с видимостта могат да имат сериозни последици за търговците на дребно, ако липсата на надзор доведе до изтичане на клиентски данни. От всички нарушения на политиките за данни, свързани с AI, които Netskope е проследила, 56% включват данни, подлежащи на федерално или държавно регулиране. (Допълнителни 20% включват излагане на изходен код, а 16% — изтичане на пароли или API ключове.) Пробивите в клиентските данни могат да доведат до сериозни репутационни и регулаторни последици за търговците, особено в силно конкурентни пазари.
Автономният AI (Agentic AI) също се превръща във все по-голяма опасност за сигурността, особено след като много бизнеси нямат възможност да проследяват до кои отдалечени сървъри осъществяват достъп тези агенти. Netskope отбелязва 400% увеличение на броя на AI агентите в сектора на търговията на дребно, които са взаимодействали с отдалечени Model Context Protocol (MCP) сървъри през периода на проучването.
„Този растеж е важен, тъй като отдалечените MCP връзки въвеждат допълнителни пътища за пренос на данни между AI приложения и външни системи“, пишат изследователите от Netskope. „За търговците на дребно това прави видимостта и контрола върху тези взаимодействия все по-важни, особено когато AI агентите имат достъп до бизнес данни или други чувствителни ресурси.“
Тъй като служителите търсят нови AI инструменти, хакерите проектират фишинг примамки, които имитират доверени AI приложения. Тази фишинг активност е намаляла от май 2025 г. до декември 2025 г., преди отново да се увеличи в началото на 2026 г., според доклада на Netskope. До март фишинг примамките, свързани с AI, са достигнали приблизително 100 потребители на всеки 100 000. От Netskope заявяват, че тази фишинг стратегия „остава постоянна заплаха, тъй като служителите продължават да използват и търсят нови AI инструменти.“
Търговците на дребно могат да предприемат няколко стъпки, за да се защитят от кризи в сигурността, свързани с AI инструменти, отбелязва Netskope, включително блокиране на достъпа до ненужни приложения, инспекция на уеб трафика и използване на политики за предотвратяване на загуба на данни (DLP) за откриване на чувствителна информация, изпращана към нерегламентирани AI инструменти.
Докладът на Netskope се базира на данни, събрани между 1 юли 2025 г. и 30 юли 2026 г.