Detectar y etiquetar correctamente el contenido de IA

Ahora mismo pasan dos cosas a la vez. El contenido de IA se vuelve tan bueno que a simple vista apenas se reconoce, y el legislador aprieta las obligaciones de transparencia. Si usas IA tú mismo, por ejemplo para imágenes o textos en tu web, te afecta lo uno y lo otro. Quieres saber si un contenido es auténtico, y quieres estar en el lado seguro cuando publicas tu propio contenido de IA. Este playbook te lleva por ambas cosas, en diez pasos y sin lenguaje de juristas.

Una cosa por delante, para que quede claro en qué nos basamos. Los datos y obligaciones que se mencionan aquí provienen del EU AI Act, las fuentes están al final. Esto no es asesoramiento legal, sino una orientación. Ante dudas reales, preguntas a alguien con toga.

Paso 1, por qué esto se vuelve importante ahora

El EU AI Act trae en el artículo 50 obligaciones de transparencia para el contenido de IA. Los apartados centrales 50(2) y 50(4) rigen a partir del 2 de agosto de 2026. Para los sistemas que ya estaban en el mercado antes hay un periodo transitorio hasta el 2 de diciembre de 2026. En paralelo, la Comisión Europea publicó el 10 de junio de 2026 un Code of Practice sobre la transparencia del contenido de IA, es decir, una guía práctica de cómo debe verse el marcado y el etiquetado. Para ti significa: esto ya no es un tema de futuro, sino que arranca en pocas semanas.

Paso 2, entender la marca de agua invisible

Los grandes proveedores integran marcas de agua directamente en la imagen. Google usa SynthID, que marca las imágenes generadas por IA de forma invisible y también sobrevive al recorte o a una edición ligera. No la ves con el ojo, pero las herramientas de comprobación adecuadas la reconocen. Así que si quieres saber si una imagen proviene de un modelo de Google, SynthID es tu primer punto de referencia. Otros proveedores tienen sus propios métodos, todavía falta un estándar uniforme para todas las herramientas.

Paso 3, comprobar Content Credentials y metadatos

Muchas imágenes de IA llevan los llamados Content Credentials según el estándar C2PA, que es una especie de prospecto digital que registra con qué se creó una imagen y cómo se editó. Sube una imagen sospechosa a un verificador de Content Credentials y mira si hay un origen registrado. Junto a eso, vale la pena echar un vistazo a los metadatos del archivo. Cuidado, los metadatos desaparecen a menudo en cuanto una imagen pasa por las redes sociales, las plataformas los quitan. Un registro ausente no prueba nada, uno presente tanto más.

Paso 4, fijarte en los fallos clásicos, pero con cuidado

Antes las imágenes de IA se reconocían por los seis dedos y el texto que se deshacía. Eso funciona cada vez peor, los modelos actuales pintan manos limpias y texto legible. No te fíes ya de eso. Lo que aún ayuda a veces son reflejos imposibles, fondos que se repiten al mirar con detalle, o joyas y botones que no encajan. Trátalo como un indicio débil, no como una prueba.

Paso 5, usar las herramientas detectoras con escepticismo

Hay servicios que afirman reconocer de forma fiable textos o imágenes de IA. Toma su resultado como una pista, nunca como un veredicto. Estas herramientas se equivocan con regularidad, tanto en falso positivo como en falso negativo. Sobre todo con los textos esto es crítico, con solo unos pocos cambios humanos el resultado se vuelca. Si una herramienta te muestra un 70 por ciento de probabilidad de IA, eso no significa que acierte en un 70 por ciento. Usa varias señales juntas, no una sola herramienta.

Paso 6, las voces y los vídeos son el caso más delicado

El clonado de voz y los deepfakes de vídeo son ya tan buenos que el oído y el ojo no bastan. Si alguien te pide dinero o accesos por mensaje de voz o videollamada, la pregunta de la IA se ha vuelto real. La defensa más sencilla no es técnica, sino un segundo canal. Devuelve la llamada, pregunta algo que solo la persona real pueda saber, acordad en el equipo una palabra clave. Detección técnica de deepfakes existe, pero para ti como fundador en solitario el segundo canal es la protección más practicable.

Paso 7, aclarar tu propio deber como usuario

Ahora el otro lado. En cuanto publicas tú mismo contenido de IA, puedes estar sujeto a la obligación de etiquetado bajo el artículo 50 en el papel del usuario, llamado deployer en la ley. Esto afecta sobre todo a dos casos, contenido de imagen, audio y vídeo generado por IA o muy alterado con proyección pública, y deepfakes de personas reales. El uso puramente interno o la edición claramente artística se valoran de otra forma. La delimitación exacta es parte de lo que aclaran el Code of Practice y las directrices. Para ti eso significa: da por hecho que el contenido de IA público debe etiquetarse, hasta que sepas lo contrario con seguridad.

Paso 8, etiquetar limpiamente en la práctica

Etiquetar no tiene que ser complicado. Una nota clara en el contenido basta en la mayoría de los casos cotidianos, por ejemplo «Imagen creada con IA» en el pie de foto o una nota en la zona del aviso legal para las fuentes de imagen de tu web. Deja simplemente el marcado legible por máquina de los proveedores, es decir SynthID o Content Credentials, ahí dentro, no lo borres a propósito. Así cumples la parte técnica sin esfuerzo adicional. La nota visible para las personas la añades donde aparece el contenido.

Paso 9, fijar un miniproceso para tu negocio

Para que no tengas que pensarlo de nuevo cada vez, fija tres reglas. Primero, cada imagen de IA que se hace pública recibe una nota de etiquetado. Segundo, las imágenes y voces entrantes de desconocidos las tratas como posiblemente generadas por IA, sobre todo cuando se trata de dinero o accesos. Tercero, documentas brevemente con qué creaste qué, basta con una lista sencilla. Estas tres reglas te cuestan unos minutos a la semana y te ahorran problemas después.

Paso 10, seguir atento, el tema se mueve

La situación está cambiando ahora mismo cada mes. El Code of Practice del 10 de junio de 2026 es nuevo, las directrices se siguen afinando, y con la fecha límite del 2 de agosto de 2026 llega la primera prueba de fuego de verdad. Ponte un recordatorio para volver a mirar el tema a finales de verano. Quien trabaja limpio pronto no tiene que corregir nada después, y esa es justo la vía más barata a través de una nueva regulación.

Qué viene después

Si haces imágenes de IA tú mismo, Imágenes de IA para tu marca es el playbook práctico que le corresponde. Para la visión legal completa en la región DACH, ve a EU AI Act y RGPD para la región DACH. Y quien quiera entender por qué los modelos de IA se inventan cosas siquiera y cómo reconocerlo, lee la lección Alucinaciones.

Fuentes

• EU AI Act, reglas de transparencia artículo 50: https://artificialintelligenceact.eu/transparency-rules-article-50
• Guía de transparencia del artículo 50, fechas de aplicación y Code of Practice: https://euaicompass.com/eu-ai-act-article-50-transparency-guide.html
• Google DeepMind, marca de agua SynthID en Nano Banana Pro: https://deepmind.google/models/gemini-image/pro