La inteligencia artificial vino para quedarse. Ya forma parte de nuestras vidas, de nuestro trabajo, de cómo producimos y de cómo nos comunicamos. Y evoluciona a una velocidad increíble: lo que hace seis meses era experimental hoy es rutina. Una tecnología con ese alcance hay que regularla. Más bien, como escribí en mi lectura de Magnifica Humanitas, hay que desarmarla: quitarle el poder de engañar a quienes la usan con mala intención, a quienes pretenden ser lo que no son y tomar lo que no les corresponde.
Hoy quiero referirme a una parte muy concreta del AI Act de la Unión Europea: el Artículo 50, cuyas obligaciones de transparencia se aplican desde el 2 de agosto de 2026. El Reglamento entró en vigor el 1 de agosto de 2024; estas obligaciones acaban de comenzar a aplicarse.
Qué exige la ley
El Reglamento (UE) 2024/1689, conocido como AI Act, clasifica los sistemas de IA según su nivel de riesgo. Muchas de sus obligaciones más conocidas recaen sobre sistemas de alto riesgo, pero el Artículo 50 aborda otra cosa: obligaciones de transparencia para determinados sistemas de IA en cuatro situaciones concretas. Según el caso, la responsabilidad recae sobre quien provee el sistema o sobre quien lo despliega en una actividad profesional.
Las cuatro obligaciones, según las directrices oficiales de la Comisión Europea publicadas el 20 de julio de 2026:
1. Sistemas que interactúan directamente con personas. El proveedor debe diseñarlos para que la persona sepa que está interactuando con una IA, salvo cuando resulte obvio para alguien razonablemente informado, observador y prudente, teniendo en cuenta el contexto. Se acabó, por ejemplo, el bot de soporte que se hace pasar por “Laura del departamento de atención al cliente” cuando nada permite saber que detrás hay una máquina.
2. Marcado técnico. Los proveedores de sistemas que generan o manipulan audio, imagen, video o texto sintético deben hacer que sus salidas sean detectables como artificiales y estén marcadas en un formato legible por máquina, dentro de lo técnicamente viable. Hay excepciones, entre ellas las funciones auxiliares de edición estándar que no alteran sustancialmente la entrada ni su significado. Y existe una transición importante: los sistemas generativos puestos en el mercado antes del 2 de agosto de 2026 tienen hasta el 2 de diciembre de 2026 para cumplir esta obligación técnica. Este deber recae sobre los proveedores del sistema, no significa que cada usuario tenga que construir su propio mecanismo de marcado.
3. Reconocimiento de emociones y categorización biométrica. Quien despliega estos sistemas debe informar a las personas expuestas a ellos, además de cumplir las normas aplicables de protección de datos.
4. Deepfakes y textos de interés público. Quien despliega un sistema que genera o manipula imagen, audio o video constitutivo de un deepfake debe revelar que el contenido ha sido generado o manipulado artificialmente. En obras evidentemente artísticas, creativas, satíricas, ficticias o análogas, esa divulgación puede hacerse de una forma que no obstaculice su exhibición o disfrute. Y cuando se genera o manipula texto para informar al público sobre asuntos de interés público (por ejemplo, desarrollos económicos, financieros, políticos, científicos o culturales) también existe una obligación de transparencia, salvo cuando el contenido ha pasado por revisión humana o control editorial y una persona física o jurídica asume la responsabilidad editorial de la publicación.
La información exigida por estas obligaciones debe presentarse de forma clara y distinguible, como muy tarde en la primera interacción o exposición de la persona al sistema o al contenido.
Las sanciones por incumplimiento pueden alcanzar, según el caso, hasta 15 millones de euros o, para empresas, hasta el 3% de su facturación mundial anual. La aplicación de las sanciones está sujeta a criterios de proporcionalidad, incluidos los previstos para empresas de menor tamaño.
La excepción que importa: responsabilidad editorial
Para quienes publicamos texto, la excepción de revisión humana y responsabilidad editorial es fundamental. La propia ley establece que el etiquetado no es necesario cuando el contenido ha pasado por revisión humana o control editorial y una persona física o jurídica asume la responsabilidad editorial de su publicación.
La Comisión aclara en su FAQ oficial que esa revisión tiene que ser sustantiva. No basta con una corrección ortográfica, gramatical o puramente formal. La revisión humana implica examinar deliberadamente el contenido con conocimiento y criterio sobre el tema; el control editorial supone tener autoridad real para aprobar, modificar o rechazar el fondo del texto, incluida la verificación de datos y la fiabilidad de las fuentes. Y la responsabilidad editorial significa asumir la responsabilidad legal última por lo publicado.
Ese es el estándar que intento aplicar en este blog. Cada artículo de CRP.gi nace de una experiencia, una inquietud o una tesis real mía, se trabaja con asistencia de IA y lo reviso línea por línea antes de publicar. Verifico las afirmaciones relevantes contra sus fuentes y decido qué entra, qué cambia y qué se elimina. Cuando se cumplen esas condiciones, la obligación de etiquetado del texto del Artículo 50 no aplica. Aun así, al pie de cada artículo declaro el uso de IA como herramienta de apoyo editorial. Prefiero que la transparencia no dependa de si una excepción legal me obliga o no a decirlo.
Cómo uso la IA en el día a día
Te cuento lo que hay detrás de un artículo como este. La IA me ayuda a conceptualizar: convertir una idea suelta en una estructura con pies y cabeza. Me ayuda a buscar, comparar y contrastar fuentes, un trabajo que antes me tomaba horas. Y eso me devuelve lo más valioso: tiempo para ver los detalles que antes quedaban enterrados bajo la redacción y la recopilación de información.
Lo mismo ocurre con la imagen que acompaña cada artículo. Para cada publicación escribo un prompt para Gemini, utilizando sus capacidades de generación de imágenes Nano Banana, en el que describo la idea central del artículo, el concepto que quiero representar y la dirección visual. Ese prompt sirve de base para generar la imagen. También ahí la IA ejecuta, pero la idea, la dirección y la selección final forman parte de mi proceso editorial.
Este proceso se apoya en el Framework de Fluidez en IA (AI Fluency Framework) de Rick Dakan y Joseph Feller y sus cuatro competencias humanas: Delegación, Descripción, Discernimiento y Diligencia. En el artículo sobre el colapso del conocimiento añadí, para el problema colectivo que estaba analizando, una quinta dimensión propia: Diseminar. El framework de Dakan y Feller tiene cuatro D; Diseminar es mi extensión para responder a otra pregunta: qué hacemos con el conocimiento después de adquirirlo.
Las cuatro primeras me ayudan a colaborar con la IA sin ceder el criterio: decidir qué delego, describir con precisión lo que necesito, discernir lo que recibo y diligenciar verificando antes de publicar. La quinta explica por qué comparto lo aprendido para que pueda servirle a alguien más.
El Artículo 50 no convierte ese proceso en una obligación legal ni castiga el uso de IA para investigar, redactar o crear. Lo que hace es establecer obligaciones concretas de transparencia para determinados sistemas y contenidos. Y, en el caso del texto de interés público, reconoce precisamente la diferencia entre una salida automática sin control editorial y un contenido sometido a revisión humana sustantiva bajo responsabilidad editorial.
Sigamos usando la IA, pero bien
El Artículo 50 no prohíbe usar IA para producir. Exige transparencia en situaciones concretas: informar cuándo interactuamos con una IA cuando no resulta evidente, permitir detectar técnicamente contenido sintético, informar sobre determinados sistemas biométricos y revelar deepfakes y ciertos textos generados o manipulados por IA.
Yo prefiero ir un paso más allá. Decir dónde intervino la máquina, revisar lo que produjo y responder con nombre propio por lo que termino publicando.
Sigamos usando la IA. Que nos ayude a amplificar nuestras habilidades, no a fingir habilidades que no tenemos. Que nos dé tiempo para los detalles, para el criterio, para aportar de verdad a la comunidad a la que pertenecemos. La diferencia no está solo en la herramienta, sino en quién firma al final y de qué es capaz de responder.
Fuentes jurídicas: Artículo 50, Reglamento (UE) 2024/1689 · Directrices de transparencia de la Comisión Europea · FAQ oficial del Artículo 50 · Reglamento (UE) 2026/1744 · Código de Buenas Prácticas sobre contenido generado por IA
Referencias de proceso: AI Fluency Framework de Rick Dakan y Joseph Feller · Guía de prompts para Gemini Image / Nano Banana
Por: Cesar Rosa Polanco - Escrito a partir de una experiencia real, con asistencia de inteligencia artificial como herramienta de apoyo editorial.
