Как создавать эффективные промпты для DPO?
- 8 января, 2026
- AI, Data Protection Officer
Хотя работу специалиста по защите персональных данных (DPO) пока невозможно полностью автоматизировать, ИИ уже сегодня помогает ускорять рутинные задачи и находить идеи для решений. Однако качество результата напрямую зависит от того, как именно сформулирован запрос. Чтобы получать точные и полезные ответы, важно уметь правильно работать с промптами.
В этой статье мы разбираем ключевые элементы эффективного промпта, рассказываем о разных подходах к их построению и даём рекомендации по безопасному использованию ИИ — без создания рисков для пользователей и бизнеса.
Содержание
Как создаются эффективные промпты для AI?
Главный принцип хорошего промпта — чёткие и максимально понятные инструкции.
Формально у промпта нет строгой структуры. Но на практике он работает значительно лучше, если вы подходите к нему как к подробному техническому заданию.
Важно помнить: большие языковые модели — это не эксперты по защите данных. Скорее, их можно сравнить со стажёрами, которым нужно подробно объяснить задачу, контекст и ожидаемый результат. Чем яснее и детальнее ваши инструкции, тем выше вероятность получить полезный и применимый ответ.
При этом у многих возникает логичный вопрос: что именно стоит включать в промпт, а что — нет? И как научиться управлять результатом, а не получать размытый и бесполезный текст?
Чтобы запросы действительно помогали достигать цели, а не превращались в «словесную кашу», полезно опираться на базовые правила промпт-инжиниринга.
Промпт-инжиниринг — это относительно новая дисциплина, направленная на разработку и оптимизацию запросов для эффективной работы с большими языковыми моделями (LLM). Для DPO этот навык становится особенно важным: он позволяет лучше понимать возможности и ограничения ИИ и использовать его как вспомогательный инструмент, а не как «чёрный ящик».
Лучшие практики промпт-инжиниринга
Основные элементы промпта
Хороший запрос обычно включает следующие элементы:
🔹 Инструкция или вопрос — основной запрос к ИИ с чёткой формулировкой задачи. Например: «Определите потенциальные риски защиты данных при внедрении новой платформы телемедицины».
🔹 Входные данные и контекст — информация, помогающая ИИ понять запрос. Это может быть описание бизнес-процесса, соответствующее законодательство о защите данных или специфика задачи.
🔹 Формат — уточнение желаемого результата (например, таблица, список или абзац текста).
🔹 Персона — инструкция для ИИ действовать в определённой роли, что помогает выбрать нужный контекст и использовать соответствующую терминологию.
Этот подход может не всегда дать идеальный результат, но он существенно ускоряет процесс создания черновиков и генерации идей, создавая прочную основу для дальнейшей работы.
Статья: ИИ для DPO: кейс-стадии по заполнению реестра обработок
Посмотрите, как эффективные техники промптинга помогли нам создать автоматизированный процесс заполнения RoPA.
Читать
Основные элементы промпта
При создании промпта можно использовать следующие подходы:
🔹 Промптинг без примеров (zero-shot) — прямое формулирование задачи, где LLM использует свои базовые знания. Этот подход подходит для быстрых черновиков и простых запросов, но результат может быть поверхностным.
Пример: Проанализируй рынок ИИ и приватности в Европе: тренды, ключевые игроки, регулирование.
🔹 Промптинг с несколькими примерами (few-shot) — предоставление примеров, которые помогают ИИ понять контекст. Модель будет следовать указанным паттернам, что полезно для унификации стиля и формата.
Пример:
Пример 1:
Финтех в Европе:
Игроки: Revolut, Klarna
Регулирование: PSD2 Тренды: рост BNPL
Риски: давление со стороны регуляторов
Пример 2:
Электронная коммерция:
Игроки: Zalando, Allegro
Регулирование: Закон о цифровых услугах
Тренды: трансграничная торговля
Риски: логистика, возвраты Сделай такой же анализ для рынка ИИ и приватности в Европе.
🔹 Промптинг цепочки рассуждений (CoT) — пошаговое мышление, где модель чётко должна показать свои рассуждения. Это помогает улучшить точность в сложных задачах, но может привести к длинным ответам и даже «галлюцинациям».
Пример: Опиши текущее состояние рынка ИИ и приватности в Европе. Добавь роль GDPR и EU AI Act. Определи ключевых игроков (стартапы и корпорации). Сформулируй три прогноза на следующие два-три года. Опиши риски и возможности для консалтинга.
🔹 Промптинг рефлексии — модель анализирует и улучшает свой ответ, используя метакогницию. Это реализуется через итерации с использованием чек-листа для улучшения качества и устранения ошибок.
Пример:
Полнота: Проверь, что обзор включает все ключевые разделы:
• Регулирование (GDPR, Закон об ИИ, Закон о цифровых услугах и т.д.),
• Игроки (корпорации, стартапы, регуляторы),
• Рыночные тренды,
• Прогнозы на 2–3 года.
Точность:
• Убери общие утверждения («рынок быстро развивается»),
• Замени их конкретикой (цифры, примеры, конкретные компании/инициативы).
Применимость:
• Добавь раздел «Что это значит для консалтинга и наших услуг».
• Выдели 3–4 бизнес-возможности.
Формат вывода: Краткое резюме (≤200 слов),
Таблица: [Раздел | Ключевые факты | Значение для консалтинга].
Другие продвинутые техники промптинга
🔹 Цепочка промптов — для решения сложной задачи запросы разделяются на несколько последовательных шагов, которые выполняются поочередно в одном диалоге. Этот метод помогает детализировать задачу и получить более точный результат.
🔹 Генерация с расширенным поиском (RAG) — подключение внешних баз знаний для предоставления дополнительной информации модели. Это повышает точность и релевантность генерируемого текста и снижает риск «фабрикации» данных.
Для DPO это особенно полезно при адаптации результатов ИИ к специфическим требованиям организации, например, при создании политики конфиденциальности. База знаний может включать реестр обработок данных (ROPA), политику хранения данных и список обработчиков данных.
🔹 Самосогласованность — использование одного и того же промпта в разных диалоговых окнах или нейросетях. Вы можете создать несколько решений, сравнить их между собой и выбрать лучшее на основе заданных критериев.
🔹 Эмоциональный промптинг — добавление мотивации в запрос, например, «Задача критически важна для стратегии компании». Иногда это помогает повысить точность ответа, стимулируя модель к более внимательному подходу.
Важно избегать антипаттернов: слишком общих запросов (например, «Сделай всё»), примеров без структуры, попыток решить многокомпонентные задачи одним промптом или запросов на проверку без чётких критериев.
⚡️Хотите углубиться в автоматизацию работы с ИИ?
Присоединяйтесь к нашему практическому курсу AI Tools for DPO, где вы получите знания и навыки эффективного использования нейросетей, а также набор материалов и шаблонов для решения конкретных задач.
Как ИИ помогает достичь compliance?
ИИ — это мощный инструмент, который значительно улучшает работу DPO. Он автоматизирует рутинные задачи, генерирует текст, анализирует документы и помогает DPO быть в курсе последних изменений в законодательстве.
Основные преимущества использования ИИ в работе DPO
🔹 Семантический поиск
ИИ понимает значение слов и фраз, а не просто сопоставляет ключевые слова. Это помогает DPO находить информацию в больших наборах данных и формулировать более точные запросы.
🔹 Генерация текста
ИИ может создавать черновики документов, таких как политики конфиденциальности, соглашения об обработке данных и реестры обработок (RoPA).
🔹 Оценка законного интереса и рисков
ИИ помогает проводить такие оценки. Вместо того, чтобы включать внутреннего тревожника и самостоятельно генерировать идеи всех возможных негативных сценариев для DPIA, можно использовать нейросеть.
🔹 Обновления законодательства
ИИ отслеживает изменения в законодательстве и гайдлайны регуляторов, что помогает DPO своевременно обновлять процессы и документы.
Один из ярких примеров использования ИИ в работе DPO — это промпт для LLM, который позволяет создавать RoPA.
Создание реестра обработок (RoPA) — это одна из самых трудоёмких задач для DPO. И ИИ может значительно помочь в её выполнении: анализирует бизнес-процессы и автоматически заполняет разделы RoPA, такие как категории данных, цели обработки и сроки хранения.
Мы в нашей команде создали промпт, который как раз этим и занимается. И, кстати, он построен по тем принципам, которые мы объясняли выше.
Промпт включает:
• Персону (опытный эксперт по бизнес-процессам),
• Контекст (DPO нужно общее понимание процесса для RoPA),
• Инструкцию (опишите процесс по пунктам),
• Формат (Markdown, таблицы).
Вот какие результаты DPO могут получить всего за несколько кликов:
• Описание бизнес-процесса.
• Варианты формулировок целей обработки данных.
• Этапы процесса, включая подсказки по дополнительной обработке, категориям данных и обработчикам.
• Категории персональных данных с целями обработки (в табличной форме).
• Подсказки о возможных периодах обработки.
• Типы обработчиков данных с примерами (например, Mailchimp для провайдеров услуг электронной почты).
• Информация о том, с каким отделом или подразделением связаться для получения данных о процессе и кто является владельцем процесса.
• Набор рисков приватности, служащий отправной точкой для оценки законного интереса (LIA) или оценки воздействия на защиту данных (DPIA).
• Примеры штрафов и регуляторных мер, которые могут помочь убедить бизнес в необходимости этичных и безопасных практик.
Кроме того, Сергей Воронкевич, основатель Data Privacy Office и главный AI-энтузиаст компании, создал генератор Legitimate Interest Assessment на основе ИИ. Подробнее об этом можно узнать в его видео по ссылке.
На основе таких идей в нашей компании появилось целое отдельное направление — Research&Development. Эта команда занимается поиском идей автоматизаций и разработкой инструментов, которые помогут изменить работу DPO. Подробнее о направлении Research&Development.
Готовые к использованию промпты
С самого начала популярности ИИ мы уверены, что он может стать мощным стимулом для малого бизнеса и специалистов, позволяя сократить количество рутинных задач и сосредоточиться на стратегических вопросах приватности. Пока мы тестировали возможности различных моделей, мы разработали список промптов, которые действительно могут упростить некоторые задачи DPO. Вы можете получить их бесплатно по этой ссылке. Мы надеемся, что они станут полезным инструментом для вашей работы и хорошим примером для создания собственных эффективных промптов.
Приватность пользователей и ИИ: как избежать рисков для персональных данных
Чтобы использовать ИИ эффективно и безопасно, необходимо помнить несколько важных аспектов. Первый и самый главный: ИИ не заменяет экспертное мнение и требует внимательного и критического подхода.
DPO должно глубоко понимать, как работает ИИ, какие возможности он предоставляет и какие риски с ним связаны. Также важно постоянно оценивать потенциальные преимущества и недостатки использования ИИ для конкретных задач.
Использование ИИ поднимает вопросы интеллектуальной собственности, так как модели обучаются на контенте, созданном людьми, и могут быть обвинены в «краже». DPO должны осознавать, что даже их собственные входные данные могут быть использованы для обучения нейронных сетей.
При работе с ИИ важно критически проверять результаты:
🔹 Остерегайтесь «галлюцинаций» и поверхностных ответов
Нейронные сети могут предоставлять неточные или сфабрикованные данные, особенно по узким и редко освещаемым темам. ИИ часто склонен к «банализации» всего, к чему прикасается.
🔹 Исправляйте терминологические ошибки
ИИ может неправильно заменять специфичные для защиты данных термины (например, «privacy» на «confidentiality», «legitimate interest» на «lawful interest», «anonymization» на «depersonalization»), что может привести к ошибкам в трактовке. Это требует дополнительных инструкций в промптах и тщательной проверки.
Всегда сохраняйте собственную экспертизу. DPO не должны позволять ИИ допускать ошибки или неточности, поскольку модели часто предлагают наиболее распространённые, но не всегда правильные мысли.
Будьте особенно осторожными при работе с персональными данными. Применение ИИ к таким данным может быть опасно из-за рисков деанонимизации, предвзятых и ошибочных решений, а также дискриминации.
Мы уверены, что вы не хотите, чтобы ChatGPT или другие модели ИИ заменили вас. Поэтому сохраняйте свой авторитет, не позволяя ИИ принимать окончательные решения.
Заключение
ИИ — это не враг, а мощный инструмент. Он может не только эффективно управлять данными, но и помочь их защищать. Чтобы интегрировать эту технологию, важно понимать и управлять рисками, связанными с её использованием. Однако окончательные решения всегда должны оставаться за DPO.
