EU AI Act для маркетинга: 6 зон, где AI внезапно становится риском

EU AI Act для маркетинга: 6 зон, где AI внезапно становится риском

Если в команде используют AI для креативов, сегментации, скоринга лидов или поддержки, не хватает не “декларации про инновации”, а простой карты рисков. Самая частая ошибка — считать, что раз модель “внутри” и “просто помогает”, значит регулятор до неё не дотянется.

Что проверить в первую очередь:
— есть ли решение, которое влияет на доступ, цену, приоритет или отказ для пользователя;
— используется ли распознавание эмоций, биометрия, профилирование или автоматическая модерация;
— можно ли объяснить, на каких данных модель приняла решение и кто его утвердил;
— есть ли человек, который может остановить автологику, если она даёт мусор.

Для маркетинга и growth ключевой риск не в самом AI, а в том, как он используется в воронке. Если модель подсказывает оффер, перераспределяет трафик, помечает “плохих” лидов или принимает решения без проверки — это уже зона, где нужны документация, контроль и ограничения по данным.

Что делать на практике: завести реестр AI-сценариев, отдельно пометить high-risk кейсы, убрать из промптов и датасетов лишние персональные данные, проверить логику отказов и добавить ручную валидацию для решений, влияющих на пользователя.

Если AI влияет на деньги, доступ или права пользователя, его надо описывать как процесс, а не как “инструмент для удобства”.