Las obligaciones de transparencia del artículo 50 del Reglamento de IA de la UE, el Reglamento (UE) 2024/1689, se aplican desde el 2 de agosto de 2026. Casi todo lo que se ha escrito sobre ellas es un resumen del reglamento completo o un análisis jurídico dirigido a quien ya conoce el texto. Esto no es ni lo uno ni lo otro. Es una lectura sencilla de lo que el artículo 50 pide a un equipo que publica.
Qué cambia, y cuándo
El Reglamento de IA entró en vigor en 2024. Sus obligaciones no empiezan todas a la vez. Se aplican por fases, según un calendario fijado en el propio reglamento, y el 2 de agosto de 2026 es la fecha en que empiezan a aplicarse las obligaciones de transparencia del artículo 50.
Esa mañana no hay nada nuevo en la norma. El texto es público desde 2024. Lo que cambia es que la obligación ya está activa, de modo que la pregunta pasa de qué dirá la norma a qué puede usted demostrar sobre su propio contenido.
A quién obliga el artículo 50
El artículo reparte los deberes entre dos papeles, y el reparto importa porque la mayoría de los equipos encaja claramente en uno de ellos.
Los proveedores son quienes introducen el sistema de IA en el mercado. Si usted desarrolla o suministra un modelo generativo o un producto construido sobre él, el deber de marcado es suyo: la salida debe ser legible por máquina como generada o manipulada artificialmente.
Los responsables del despliegue son quienes usan ese sistema y publican el resultado. Un equipo de marketing que pasa textos de campaña por un modelo es responsable del despliegue. También lo es una agencia que produce entregables para clientes, una editorial que genera ilustraciones y un equipo interno de contenidos que redacta con asistencia. Si usted publica la salida, el deber de información es suyo.
En la práctica, casi toda función de contenidos o marketing es responsable del despliegue y no proveedor. Conviene dejarlo claro internamente, porque los equipos suelen suponer que la obligación corresponde al proveedor de la herramienta que utilizan.
Qué cuenta como contenido generado por IA
Más de lo que se piensa. El artículo 50 abarca contenido sintético de audio, imagen, vídeo y texto. No se limita a la ilustración obviamente generada.
Se nombran dos categorías de forma expresa. Las ultrafalsificaciones, es decir, contenido de imagen, audio o vídeo generado o manipulado para parecerse a personas, lugares o hechos reales, activan un deber de información del responsable del despliegue. Lo mismo ocurre con el texto generado o manipulado por IA publicado para informar al público sobre asuntos de interés público.
Esta última categoría alcanza más publicaciones corporativas de lo que parece. Un comentario de mercado, un artículo sobre un cambio regulatorio, una explicación sobre un tema de salud pública o seguridad del consumidor: no es periodismo evidente, y aun así puede caer dentro de un deber redactado en torno a informar al público.
Qué significa realmente etiquetar
Aquí se mezclan dos cosas, y separarlas es la mayor parte del trabajo.
La primera es el marcado legible por máquina. Vive en el archivo. Un sistema posterior, una plataforma, una herramienta de verificación, otro modelo, tiene que poder leer el archivo y determinar que fue generado o manipulado artificialmente. Este deber recae en los proveedores.
La segunda es la información visible para una persona. Es el aviso en el punto en que alguien encuentra el contenido. Tiene que alcanzarle ahí, no estar en un documento de política a tres clics. Este deber recae en los responsables del despliegue.
Un aviso visible no satisface el requisito de legibilidad por máquina, y un marcado legible por máquina no dice nada por sí solo a un lector. Son deberes distintos, dirigidos a destinatarios distintos, y un equipo que ha cumplido uno no ha cumplido automáticamente el otro.
La parte que casi todos pasan por alto
Una etiqueta es una afirmación sobre el contenido. No es un registro de qué se hizo, por quién ni cuándo.
Esa distinción permanece invisible hasta que alguien tiene motivo para poner a prueba la afirmación, y ese alguien rara vez es un regulador. Es mucho más frecuente que sea un cliente con un cuestionario de compras, una contraparte en una disputa contractual o una plataforma que le pide sustentar una declaración hecha meses atrás.
En ese momento la etiqueta deja de ser la respuesta. Pasa a ser lo que se cuestiona. Lo que se pide a continuación son pruebas: qué versión se publicó, qué la tocó entre el borrador y la publicación, y en qué fecha eso era cierto. Esas preguntas las responde un registro, no un aviso que usted controla y puede editar.
La mayoría de los equipos recurre a lo que ya tiene: fechas de modificación de archivos, un hilo de correo, el historial de gestión de proyectos, el historial de versiones en la nube. Todo eso lo posee la parte que hace la afirmación y todo eso puede ser modificado por ella. Internamente resulta útil. Es débil en cuanto su valor depende de que otra persona se lo crea.
Qué resolver antes del lunes
Tres preguntas, en este orden. Ninguna exige un dictamen jurídico para empezar.
¿Qué publicamos? No lo que hay ahora en la página. Lo que salió realmente, en qué versión, en qué fecha. Si nadie puede responder eso sobre una pieza de hace tres meses, esa es la primera brecha.
¿Qué la tocó? Qué partes se generaron, cuáles editó un modelo, cuáles escribió una persona. En la mayoría de los equipos la respuesta honesta es que un modelo ayudó en algún punto y una persona firmó el resultado, y eso es perfectamente respetable de declarar.
¿Podemos demostrarlo? No afirmarlo. Demostrarlo, ante alguien que no tiene motivo para creerle y ningún acceso a sus sistemas.
Si la respuesta a la tercera pregunta es no, conviene arreglarlo antes de que se formule y no después. Un registro fechado y verificable de forma independiente de lo que se publicó y de cómo se produjo cierra la brecha, y es mucho más fácil crearlo en el momento de publicar que reconstruirlo un año después.
