¿Tengo que etiquetar todo el contenido generado con IA?

¿Tengo que etiquetar todo el contenido generado con IA?

Para responder adecuadamente, primero hay que distinguir entre quién etiqueta, qué etiqueta y frente a quién. El artículo 50 del Reglamento (UE) 2024/1689 de Inteligencia Artificial (AI Act) regula esta obligación con independencia de la clasificación de riesgo del sistema: un chatbot calificado como riesgo mínimo puede estar sujeto a un deber de transparencia que otro sistema no tiene. Confundir «no es alto riesgo» con «no hay que etiquetar nada» es, de lejos, el error de cumplimiento más habitual que vemos en auditorías de contenido generado con IA.

Qué contenido debe etiquetarse

El artículo 50 RIA distingue cuatro supuestos que conviene no mezclar, porque tienen destinatarios y alcance distintos.

El primero afecta a cualquier proveedor de un sistema de IA destinado a interactuar directamente con personas físicas: debe garantizarse que el usuario sepa que está hablando con una máquina, salvo que resulte evidente por el contexto. Esto cubre chatbots, asistentes de voz y agentes conversacionales, con independencia de su nivel de riesgo.

El segundo es la obligación de marcado propiamente dicha: el proveedor de un sistema que genere contenido sintético de audio, imagen, vídeo o texto debe asegurar que ese output quede marcado en un formato legible por máquina y sea detectable como generado o manipulado artificialmente. Esta es la obligación con menos margen de maniobra de las cuatro, y recae sobre el proveedor del sistema, no sobre quien lo utiliza.

El tercero corresponde a los responsables del despliegue (deployers) de contenido que constituya una ultrasuplantación o deepfake: imagen, audio o vídeo que se asemeje a personas, objetos, lugares o hechos reales y pudiera hacer creer de forma falsa que es auténtico. Aquí el deber de revelar que el contenido es artificial recae sobre quien lo publica o distribuye, no sobre el desarrollador del modelo.

El cuarto afecta específicamente a texto generado o manipulado por IA que se publique con la finalidad de informar al público sobre asuntos de interés general: el responsable del despliegue debe revelar que el texto ha sido generado o manipulado artificialmente.

Excepciones al etiquetado

Aquí es donde más se equivocan los departamentos de marketing y comunicación, porque tratan las cuatro obligaciones anteriores como si compartieran el mismo régimen de excepciones, y no es así.

La obligación de marcado del proveedor (el segundo supuesto) apenas admite excepciones: el Reglamento solo la exime cuando el sistema de IA desempeña una función de asistencia para la edición estándar sin alterar sustancialmente los datos de entrada o su semántica, o cuando el marcado esté autorizado por ley para la detección, prevención, investigación o enjuiciamiento de delitos. Fuera de estos dos supuestos, no existe excepción por tratarse de contenido de riesgo mínimo o por disponer de aviso legal genérico en la web.

La obligación de revelación sobre texto de interés público (el cuarto supuesto) sí incorpora una excepción relevante: no se exige revelación cuando el contenido ha sido sometido a un proceso de revisión humana o control editorial, y una persona física o jurídica asume la responsabilidad editorial de su publicación. Esta excepción exige poder acreditar, no solo afirmar, que existió esa revisión editorial efectiva.

Los deepfakes cuentan con una excepción cuando forman parte de una obra manifiestamente artística, creativa, satírica o de ficción, siempre que la revelación de su naturaleza artificial no perjudique la presentación o disfrute de la obra; y, como el marcado, también cuando el uso esté autorizado por ley con fines de detección o persecución de delitos.

Cómo etiquetar sin errores

El primer paso práctico es identificar, para cada tipo de contenido que genera o distribuye la organización, si actúa como proveedor del sistema de IA, como responsable del despliegue, o como ambos. No es infrecuente que una misma empresa sea proveedor de su propio asistente conversacional y, a la vez, deployer de contenido generado con herramientas de terceros para su blog o redes sociales; cada rol activa una obligación distinta.

El segundo es distinguir el marcado técnico (machine-readable, incorporado en el momento de la generación, a cargo del proveedor) de la revelación frente a la audiencia (clara, visible y oportuna, a cargo del responsable del despliegue). Son dos capas de cumplimiento diferentes y no se sustituyen entre sí: un contenido puede llevar una marca técnica invisible para el usuario medio y, aun así, requerir un aviso explícito y perceptible en el propio contenido.

Conviene también tener presente que el estándar armonizado para el marcado técnico ha sido aplazado por el Paquete Ómnibus al 2 de diciembre de 2026, pero el deber sustantivo de transparencia del artículo 50 ya es exigible desde el 2 de agosto de 2026: la falta de estándar técnico no suspende la obligación de fondo.

Por último, documentar es tan importante como etiquetar. Quien quiera acogerse a la excepción de revisión editorial debe poder mostrar un flujo de aprobación con responsable identificado, y quien distribuya contenido de terceros debe verificar contractualmente si el proveedor ya incorpora el marcado exigido: la responsabilidad no desaparece por delegación de hecho.

En Letslaw ayudamos a empresas que generan o distribuyen contenido con IA a mapear estas cuatro obligaciones sobre sus propios flujos de producción y a construir el soporte documental que exige cada excepción, antes de que una inspección o una reclamación lo pida por ellas.