EU AI Act ломает не только продукт, но и маркетинговый пайплайн: проверьте 5 узких мест
Если в команде есть AI-функции, чат-боты, автогенерация креативов или скоринг лидов, проблема обычно не в модели, а в том, как вы её используете. Закон смотрит на риск: где есть влияние на человека, дискриминация, непрозрачность и обработка чувствительных данных, там нужен контроль.
Что проверить в первую очередь:
— есть ли в продукте AI, который принимает или подсказывает решения;
— не подаются ли в модель персональные данные без отдельного основания;
— можно ли объяснить пользователю, что делает система и на чём она ошибается;
— есть ли ручная проверка там, где автоматизация влияет на доступ, цену, оффер или модерацию.
Для маркетинга главный риск — «серые» сценарии: сегментация по чувствительным признакам, скрытый профайлинг, генерация сообщений, которые выглядят персональными, но опираются на лишние данные. Отдельно проверьте промпты, логи, датасеты и доступы: если туда попадают PII, потом это почти всегда проблема не только безопасности, но и комплаенса.
Что делать на практике: заведите список AI-сценариев, назначьте владельца для каждого, зафиксируйте источники данных и точки ручного контроля. Если сценарий нельзя объяснить менеджеру без слов «ну оно само так решает», значит его уже пора разбирать.
Cookieless & Privacy Watch
@cookieless_privacy
EU AI Act ломает не только продукт, но и маркетинговый пайплайн: проверьте 5 узких мест
Этот пост опубликован в Telegram-канале Cookieless & Privacy Watch. Подписаться можно по ссылке: @cookieless_privacy.