<b>EU AI Act: что проверить в AI-проектах, чтобы не получить лишние риски</b>

<b>EU AI Act: что проверить в AI-проектах, чтобы не получить лишние риски</b>

Если в продукте есть генерация, скоринг, рекомендации или автоматическая модерация — это уже не «просто фича», а зона регулирования.

Для маркетинга и growth важны три вещи:
— есть ли у системы влияние на решение пользователя;
— используется ли персональная или чувствительная информация;
— может ли человек понять, почему ему показали именно этот результат или это предложение.

Что важно:
— не называйте любой скрипт «AI» без необходимости: лишний шум в документации потом мешает комплаенсу;
— фиксируйте, где модель принимает решение сама, а где только подсказывает человеку;
— отдельно помечайте кейсы с биометрией, возрастной оценкой, профилированием и эмоциональным анализом — это самые токсичные зоны для рисков.

Что делать на практике:
— держите инвентаризацию AI-функций: входные данные, цель, владелец, тип воздействия;
— проверьте тексты согласий, политики и UX-подсказки: пользователь должен понимать, что перед ним автоматизация;
— для внешних подрядчиков требуйте описание модели, ограничений и логики использования данных.

Самая частая ошибка — внедрить AI в воронку, а потом пытаться «дописать» комплаенс задним числом. Правильнее сразу проектировать продукт так, чтобы его можно было объяснить, ограничить и отключить без поломки всей системы.