<b>EU AI Act бьёт не по моделям, а по процессам: где маркетинг чаще всего ошибается</b>

<b>EU AI Act бьёт не по моделям, а по процессам: где маркетинг чаще всего ошибается</b>

Для маркетинга и growth это не «закон про ИИ вообще», а список обязательств вокруг того, как вы используете алгоритмы, данные и автоматизацию. Самые частые риски возникают там, где ИИ влияет на аудиторию, креативы, сегментацию и решения, которые могут считаться чувствительными.

Что проверять в первую очередь:
— есть ли у вас описание, зачем используется ИИ и кто за него отвечает;
— понятно ли, какие данные уходят в модель и можно ли их вообще отправлять;
— не строите ли вы сегменты на признаках, которые могут затронуть чувствительные категории;
— есть ли ручной контроль там, где ИИ влияет на показ, отбор или отказ;
— фиксируете ли вы логи, промпты и версии логики хотя бы на уровне внутреннего аудита.

Если ИИ генерирует креативы, тексты, рекомендации или скоринг, вам нужен простой контур контроля: человек утверждает критичные решения, данные минимизируются, а результаты можно объяснить без магии. Для подрядчиков это особенно важно: ответственность не исчезает, если модель живёт у внешнего сервиса 🤝

Что делать на практике: заведите реестр AI-использований, отметьте high-risk сценарии, уберите из промптов лишнюю персоналку и проверьте, не обещает ли ваш AI-сервис больше прозрачности, чем реально даёт.

Если у вас есть ИИ в воронке, относитесь к нему как к процессу с владельцем, логами и ограничениями, а не как к «умной кнопке» без последствий.