EU AI Act для маркетинга: 6 мест, где ИИ ломает комплаенс без лишнего шума
В маркетинговых командах риск обычно не в «запрете ИИ», а в неявном использовании: генерация креативов, скоринг лидов, автосегментация, чат-боты, динамические офферы. Если в цепочке есть персональные данные, решение о доступе, цене или показе — это уже зона повышенного контроля.
Что проверить в первую очередь:
— откуда берутся данные для модели и есть ли согласие/правовое основание;
— не подсовываете ли вы в модель чувствительные данные клиентов, тикеты, CRM-заметки;
— есть ли маркировка у AI-генерированного контента, если он может ввести пользователя в заблуждение;
— можно ли объяснить, почему алгоритм показал конкретный оффер или отказал в показе.
Отдельно смотрите на подрядчиков: «мы просто подключили API» не снимает ответственность. Если вендор обучает модель на ваших данных, хранит логи или использует их для улучшения сервиса, это должно быть зафиксировано в договоре и DPA. Без этого у вас может не сойтись ни privacy, ни vendor risk.
Практика простая: составьте реестр AI-сценариев, пометьте каждый по риску, запретите загрузку лишних PII и оставьте human review там, где ИИ влияет на пользователя или деньги.
Cookieless & Privacy Watch
@cookieless_privacy
EU AI Act для маркетинга: 6 мест, где ИИ ломает комплаенс без лишнего шума
Этот пост опубликован в Telegram-канале Cookieless & Privacy Watch. Подписаться можно по ссылке: @cookieless_privacy.