EU AI Act: 6 проверок, которые маркетинг и продукт должны пройти до запуска AI

EU AI Act: 6 проверок, которые маркетинг и продукт должны пройти до запуска AI

Если в продукте есть генерация текста, скоринг, рекомендации, модерация или автосегментация — считайте, что AI уже влияет на риски. Здесь важны не «умные фичи», а прозрачность, контроль данных и понятная зона ответственности между продуктом, юристами и подрядчиками.

— Определите, где AI принимает решение сам, а где только помогает человеку. Чем меньше ручного контроля, тем выше требования к описанию логики и тестированию.
— Проверьте, какие данные идут в модель: персональные, чувствительные, поведенческие, данные детей. Для маркетинга особенно опасны «лишние» поля из CRM и трекера.
— Зафиксируйте, может ли система дискриминировать по полу, возрасту, локации, доходу или поведению. Любая сегментация, влияющая на оффер или показ, требует отдельной проверки.
— Сделайте короткий набор артефактов: описание сценария, источник данных, ограничения модели, кто утверждает запуск, как отключается фича при сбое.

Что важно: если AI влияет на ранжирование, таргетинг или выдачу рекомендаций, у команды должен быть ответ на вопрос «почему именно этот результат получил пользователь». Без этого потом сложно объяснять и внутреннему комплаенсу, и партнёрам.

Что делать на практике: перед релизом прогоняйте AI-фичи через один и тот же чек-лист, как трекинг или consent flow. Если нет ясного владельца риска — запуск лучше не считать готовым.