<b>EU AI Act ломает не только продукт, но и маркетинговый стек — если собрать его без правил</b>

<b>EU AI Act ломает не только продукт, но и маркетинговый стек — если собрать его без правил</b>

Если в воронке есть AI-скрипт, скоринг, автогенерация креативов или чат-бот с логикой принятия решений, смотрите на три зоны риска: откуда берутся данные, можно ли объяснить логику, кто контролирует вывод. Для маркетинга это не абстракция: персонализация, лид-скоринг и автоматические рекомендации легко попадают в поле проверок.

Что проверить в проекте:
— есть ли у модели доступ к персональным данным без отдельной цели;
— фиксируется ли, почему система показала конкретный оффер;
— можно ли отключить AI-решение и вернуть ручной сценарий;
— не обещает ли бот то, чего продукт реально не делает.

Если AI влияет на цену, доступ, сегмент или приоритет лида, нужен человеческий контроль и понятный журнал решений. Иначе вы получаете не «умную оптимизацию», а непрозрачный механизм, который сложно защищать перед юристами, партнёрами и клиентом.

Что делать на практике: проведите инвентаризацию AI-функций, отметьте, где есть персональные данные и автоматическое решение, и заведите короткую документацию по каждому сценарию. Это дешевле, чем потом разбирать, почему ваш ростовой процесс нельзя объяснить ни бизнесу, ни комплаенсу.