<b>EU AI Act: где маркетинг и трекинг чаще всего попадают под риск</b>

<b>EU AI Act: где маркетинг и трекинг чаще всего попадают под риск</b>

Если в команде используют AI для сегментации, таргетинга, скоринга лидов или генерации креативов, проверьте не только модель, но и процесс вокруг неё.

— Любой AI-инструмент в воронке должен иметь понятную цель: для чего он принят в работу, какие данные получает и кто за это отвечает.
— Если модель влияет на доступ, цену, оффер или приоритет пользователя, это уже не «просто автоматизация», а зона повышенного внимания.
— Нельзя складывать в один поток всё подряд: персональные данные, поведенческие события, данные из CRM и внешние enrichment-источники требуют раздельной логики доступа и хранения.
— Для подрядчиков и SaaS важно фиксировать: что делает система, на каких данных обучается или работает, есть ли человеческий контроль и возможность остановить процесс.

Отдельно проверьте креативы и тексты: если AI генерирует обещания, сравнения или «умные» выводы, ответственность за вводящую в заблуждение коммуникацию всё равно остаётся на команде.

<b>Что делать на практике:</b> заведите простой реестр AI-сценариев, опишите данные, цель, ответственного и точки ручной проверки. Это дешевле, чем разбирать модель уже после жалобы, аудита или блокировки процесса.