Entendiendo las etiquetas para el contenido creado con IA
Quizá hayas oído ya que, desde el 2 de agosto de 2026, se aplican las obligaciones de transparencia del artículo 50 del AI Act. A su alrededor aparecen tres conceptos que suelen mezclarse, aunque no significan lo mismo.
Vamos a ver qué información vemos las personas, qué pueden detectar las plataformas y qué nos cuenta realmente un archivo sobre su origen.
Qué exige el AI Act
El AI Act no obliga a poner una etiqueta en todo lo que se haya creado con ayuda de la IA. Las obligaciones dependen de quién interviene y de cómo se utiliza o publica el contenido.
- Quien ofrece la herramienta de IA debe incorporar una forma técnica de identificar el contenido generado o manipulado por el sistema.
- Quien publica o utiliza el contenido debe avisar de forma clara en algunos casos concretos, como los deepfakes o determinados textos de interés público creados sin revisión humana ni control editorial.
En el texto legal estas dos figuras se llaman «proveedor» y «desplegador». Hay excepciones y matices: por ejemplo, no hace falta añadir una etiqueta visible a cualquier contenido cotidiano en el que se haya usado IA. La Comisión Europea lo explica en sus preguntas y respuestas del artículo 50 y en las directrices de aplicación.
Hay dos fechas que conviene seguir:
2 de agosto de 2026: empiezan a aplicarse las obligaciones del artículo 50. 2 de diciembre de 2026: termina el periodo adicional concedido a determinados sistemas que ya estaban en el mercado para incorporar el marcado técnico.
Ese margen hasta diciembre es limitado: afecta a determinados sistemas comercializados antes del 2 de agosto y a la obligación de marcado y detección. No retrasa el resto del artículo 50.
Qué contenidos necesitan una etiqueta visible
El etiquetado visible afecta principalmente a:
- Deepfakes: imágenes, vídeos o audios generados o manipulados con IA que representan personas, objetos, lugares o acontecimientos reales —o que podrían existir— y pueden parecer auténticos.
- Determinados textos de interés público: cuando han sido generados o manipulados con IA y no han pasado por una revisión humana o un control editorial real.
El artículo 50 también incluye otras obligaciones de transparencia: informar cuando una persona interactúa con un chatbot o agente de IA, e informar a quienes están expuestos a sistemas de reconocimiento de emociones o categorización biométrica.
Utilizar una herramienta externa no elimina las obligaciones propias de una empresa. El proveedor y quien usa profesionalmente el sistema tienen responsabilidades distintas.
Tres capas de transparencia
- Etiqueta. Es el aviso que vemos o escuchamos las personas: «generado con IA», «modificado con IA» o algo parecido.
- Marca técnica. Es una señal incluida en el contenido para que una plataforma o una herramienta pueda detectar el uso de IA.
- Información sobre el origen. Puede indicar qué herramienta se utilizó, quién añadió la información y qué cambios quedaron registrados.
La clave: las tres cosas pueden aparecer juntas, pero no significan lo mismo. Una etiqueta nos avisa, aunque no siempre explica cómo se creó el archivo. Y una marca técnica puede estar ahí aunque nosotros no la veamos.
1. La etiqueta: lo que ve una persona
Una etiqueta es el aviso que ve o escucha quien recibe el contenido. En los casos previstos por el AI Act, quien publica debe añadir una indicación clara y visible.
Por ejemplo, lo pueds añadir en una publicación en Linkedin:
Esta es la capa visible: avisa a quien mira el contenido. No ofrece por sí sola todo el historial técnico del archivo.
Los nuevos iconos europeos
La Comisión Europea ha publicado una familia de iconos para facilitar el etiquetado de deepfakes y de determinados textos generados o manipulados con IA.
Icono básico
Indica que la IA ha intervenido. Puede acompañarse de texto o dar acceso a una segunda capa con más información. Descárgalo aquí: AI LABELS_3x2_AI_black.png (2501×1668)
Generado completamente con IA.
Está pensado para contenido generado por completo mediante IA, sin elementos creados por una persona más allá de las instrucciones. Descárgalo aquí: AI LABELS_3x2_AI GENERATED_black.png (2501×1668)
Modificado parcialmente con IA.
Se utiliza cuando un contenido humano previo ha sido transformado parcialmente con IA hasta entrar en uno de los supuestos que deben identificarse. Descárgalo aquí: AI LABELS_3x2_AI MODIFIED_black.png (2501×1668)
Importante: utilizar estos iconos concretos es opcional. Lo obligatorio, cuando el contenido entra en los supuestos del artículo 50, es informar de forma clara y visible.
La propia Comisión reconoce que los iconos se entienden mejor cuando van acompañados de texto. Puedes consultar y descargar todas las versiones en la página oficial de iconos europeos para contenido generado con IA.
2. La marca técnica: lo que detectan las máquinas
A diferencia de la etiqueta, la marca técnica no está pensada necesariamente para que la veamos las personas. Es una señal incorporada al contenido para que otros sistemas puedan reconocer que ha sido generado o manipulado mediante IA.
La obligación de facilitar este marcado corresponde al proveedor del sistema de IA. Después, una plataforma compatible puede detectarlo y utilizarlo para mostrar información al usuario.
La marca técnica no tiene por qué adoptar la forma de una Content Credential. C2PA puede contribuir a esta función, pero no es el único mecanismo posible.
¿Qué son las Content Credentials?
Probablemente hayas visto publicaciones en LinkedIn con el símbolo «CR» de Content Credentials.
Las Content Credentials es un tipo de «Marca» y funcionan como una especie de historial del archivo. Pueden indicar qué herramienta se utilizó, quién añadió esa información y qué cambios quedaron registrados. La información va firmada digitalmente y utiliza el estándar abierto C2PA.
Qué tenemos que saber sobre las Content Credentials
- El AI Act no obliga a usar C2PA ni Content Credentials.
- Pueden contribuir al marcado técnico, pero no son sinónimo de marcado ni la única forma de cumplir esa función.
- Una credencial no demuestra que una imagen sea verdadera.
- Sirve para comprobar el origen y la integridad de la información registrada.
- Si un archivo no tiene credenciales, no podemos concluir automáticamente que sea falso o que no se haya utilizado IA.
Más información en las preguntas frecuentes de C2PA y en la explicación de la Content Authenticity Initiative.
Ejemplo: OpenAI y Microsoft Designer
En esta publicación de Miriam García Avisón, LinkedIn indica que se utilizó IA para generar toda la imagen. También identifica Microsoft Designer y muestra a Microsoft Corporation como responsable de añadir las credenciales.
Y en este segundo ejemplo el panel identifica OpenAI Media Service API, muestra a OpenAI como responsable de las credenciales e indica que la IA se utilizó para generar toda la imagen.
LinkedIn no está adivinando por el aspecto de la imagen. Está mostrando información de procedencia que acompaña al archivo.
Ejemplo 2: Clipchamp
En este vídeo creado con Microsoft Clipchamp, el panel identifica la aplicación y quién añadió las credenciales. Sin embargo, no muestra la frase que indica que el contenido se generó con IA.
Este matiz es interesante: la ausencia de una declaración de IA en la credencial no demuestra que no se haya utilizado ninguna función de IA. Solo demuestra que esa información no aparece en la credencial que podemos consultar.
Las Content Credentials cuentan lo que se ha registrado. No permiten rellenar los huecos con suposiciones.
Cómo consultar esa información con Verify
Content Credentials Verify permite arrastrar una imagen, un vídeo, un audio o un PDF y comprobar si contiene credenciales compatibles.
Si encuentra una credencial, puede mostrar información sobre su origen, la entidad que la añadió y las acciones registradas.
Verify no añade un marcado.
Verify no intenta adivinar si algo “parece hecho con IA”.
Verify lee Content Credentials que ya acompañan al archivo.Por tanto, Verify no es un detector universal de IA. Un archivo puede haber sido generado o modificado con IA y no contener una credencial compatible. También puede contener otros tipos de marcado que Verify no lea.
Lo que las Content Credentials sí demuestran y lo que no
Cuando están presentes y se conservan correctamente, pueden ayudarnos a comprobar:
- quién firmó la información;
- qué herramienta se declaró;
- qué acciones quedaron registradas;
- y si los datos firmados se mantienen íntegros.
Pero no demuestran:
- que una imagen represente un hecho verdadero;
- que toda la historia del archivo esté registrada;
- que no se utilizó IA si la credencial no lo menciona;
- ni que un contenido sin credenciales sea falso.
La credencial puede ser auténtica y el contenido, aun así, representar una escena ficticia. Lo que se verifica es la procedencia declarada y la integridad de esos datos, no la verdad del mensaje.
Además, las credenciales pueden perderse al hacer una captura de pantalla, comprimir o volver a exportar el archivo, cambiarlo de formato o pasarlo por una plataforma que elimine metadatos.
Ausencia de credenciales no equivale a ausencia de IA. Presencia de credenciales tampoco equivale a contenido verdadero.
Cómo se conectan todas las piezas
La herramienta genera el contenido
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Añade una señal técnica o información de procedencia
↓
La plataforma la detecta
↓
Muestra una etiqueta visible para las personasPero no siempre ocurre así. Una etiqueta visible también puede partir de una declaración del usuario o de los sistemas propios de la plataforma. Y una marca técnica puede existir sin que la plataforma la convierta en un aviso visible.
- Los iconos europeos y AI info son etiquetado visible.
- El marcado es la capa técnica legible por máquinas.
- Las Content Credentials aportan información firmada sobre procedencia y pueden contribuir al marcado.
- Verify es una herramienta para leer determinadas credenciales.
Qué deberían hacer ahora empresas y creadores
7 acciones
- Identificar los casos que sí deben etiquetarse, especialmente deepfakes y determinados textos de interés público sin revisión humana real.
- Revisar qué marcado incorporan las herramientas utilizadas y qué información se conserva al exportar el archivo.
- Definir una forma de etiquetado clara y accesible, utilizando los iconos europeos u otro aviso equivalente.
- Conservar los archivos originales siempre que sea posible, porque una captura o una nueva exportación puede eliminar información de procedencia.
- No borrar deliberadamente marcas o credenciales que ayudan a identificar el origen del contenido.
- Mantener revisión humana y responsabilidad editorial, especialmente en contenidos que informan sobre asuntos de interés público.
- Formar a los equipos para que sepan distinguir una etiqueta, una marca técnica y una credencial.
El Código de Buenas Prácticas sobre contenido generado con IA ofrece una vía voluntaria para demostrar cómo se cumplen estas obligaciones. Adherirse al código es opcional; cumplir el artículo 50, no.
Con qué me quedo:
Una etiqueta avisa a las personas. Una marca técnica permite que las máquinas detecten. Las Content Credentials aportan información sobre el origen.
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