Desde el 2 de agosto de 2026, el artículo 50 del Reglamento europeo de Inteligencia Artificial —el AI Act— exige transparencia en determinadas interacciones y contenidos generados o manipulados con IA. La Comisión comenzó a aplicar el marco junto con las autoridades nacionales. Para una empresa, esto convierte una cuestión de diseño y comunicación en una obligación que debe poder demostrarse.
No significa que toda frase asistida por un modelo deba llevar una etiqueta ni que usar ChatGPT convierta automáticamente a la empresa en desarrolladora. Sí obliga a revisar chatbots, agentes de voz, imágenes o vídeos sintéticos, textos de interés público y algunas herramientas biométricas.
Esta guía permite identificar el papel de una pyme, los avisos necesarios y una forma práctica de revisarlos.
Qué ha cambiado desde el 2 de agosto de 2026
El artículo 50 está diseñado para que una persona sepa cuándo habla directamente con una IA o cuándo se expone a ciertos contenidos sintéticos. La Comisión Europea resume las obligaciones en dos grupos:
- los proveedores deben diseñar los sistemas interactivos para informar al usuario y añadir marcas legibles por máquina a determinados contenidos sintéticos;
- los responsables del despliegue deben informar sobre sistemas de reconocimiento de emociones o categorización biométrica y etiquetar deepfakes y ciertos textos de interés público.
La información debe ser clara, distinguible, accesible y aparecer, como tarde, en la primera interacción o exposición. No basta con ocultarla en una política de privacidad extensa si el usuario no la ve al iniciar la conversación.
Hay una excepción temporal limitada: según las preguntas y respuestas de la Comisión, los sistemas generativos comercializados antes del 2 de agosto de 2026 tienen hasta el 2 de diciembre de 2026 para cumplir la obligación técnica de marcado y detección del artículo 50.2. No es una prórroga general para avisos en chatbots, etiquetado de deepfakes u otras obligaciones.
Proveedor y responsable del despliegue no son lo mismo
Esta distinción determina qué debe hacer una empresa.
Un proveedor desarrolla un sistema de IA —o encarga su desarrollo— y lo comercializa o pone en servicio bajo su propio nombre o marca. Una pyme puede asumir este papel si vende un asistente propio, aunque utilice por debajo un modelo de un tercero. Integrar una API no elimina por sí solo esa responsabilidad.
Un responsable del despliegue —la versión española del término deployer— usa el sistema bajo su autoridad en una actividad profesional. Es la situación más común: una inmobiliaria que publica imágenes sintéticas, una asesoría que instala un chatbot o una empresa que crea un vídeo corporativo con un avatar realista.
Los empleados que actúan bajo el control de la sociedad no se convierten individualmente en responsables del despliegue. La organización sigue siéndolo aunque intervengan profesionales externos por su cuenta. El inventario debe incluir también esas herramientas.
Cuatro situaciones que una pyme debe revisar
1. Chatbots, agentes de voz y avatares
Si el sistema mantiene un intercambio directo de doble sentido con una persona, esta debe saber que interactúa con IA, salvo que resulte obvio para una persona razonablemente informada y atenta en ese contexto.
La medida más segura suele ser un aviso al comienzo: «Estás hablando con un asistente de inteligencia artificial». En voz, conviene comunicarlo antes de recoger datos. Cuando el riesgo lo justifique, debe existir una salida hacia una persona; esa derivación no sustituye el aviso.
Un motor que clasifica correos en segundo plano o una integración entre dos sistemas no mantiene contacto directo con una persona y queda fuera de esta obligación concreta. Puede estar sujeto a otras reglas del AI Act, del RGPD o de consumo.
2. Imágenes, audio, vídeo y texto sintéticos
Quien provee un sistema generativo debe hacer sus salidas sintéticas detectables y marcarlas en un formato legible por máquina cuando sea técnicamente viable. Una pyme que lo ofrece bajo su marca debe comprobar si ha asumido ese papel y si conserva las marcas.
No debe confundirse el marcado técnico con una etiqueta visible: el primero puede consistir en metadatos; la segunda informa directamente a la persona. Una nueva exportación puede eliminar metadatos, por lo que hay que comprobar el flujo real.
La edición estándar asistida —por ejemplo, correcciones que no alteren sustancialmente los datos de entrada ni su significado— puede quedar fuera del marcado técnico. La excepción depende del resultado y del contexto, no de que el producto se presente como «editor».
3. Deepfakes y contenido que parece auténtico
Un deepfake es una imagen, audio o vídeo generado o manipulado con IA que se parece a una persona, objeto, lugar, entidad o acontecimiento existente y podría parecer auténtico. Quien lo utiliza profesionalmente debe revelar que ha sido generado o manipulado artificialmente.
Ejemplo: una empresa crea un vídeo en el que un avatar realista de su director explica una promoción que este no ha grabado. Debe incorporar una indicación visible. En una obra evidentemente artística, satírica o ficticia, la información puede adaptarse, pero no para una pieza comercial que pretende parecer real.
4. Textos sobre asuntos de interés público
Debe etiquetarse el texto generado o manipulado con IA que se publique para informar al público sobre asuntos de interés público. La Comisión incluye, entre otros, salud pública, seguridad de los consumidores, justicia, servicios públicos y desarrollos económicos, financieros, científicos o culturales relevantes para el debate público.
No es obligatorio etiquetar ese texto si ha pasado por revisión humana o control editorial sustantivo y alguien asume la responsabilidad editorial. Corregir ortografía o pulsar «aprobar» no basta: hay que examinar el contenido, contrastarlo y poder modificarlo o rechazarlo.
En un blog empresarial conviene asignar responsable, conservar fuentes y registrar la aprobación para acreditar el control editorial.
Cómo implantar la transparencia AI Act sin complicar el negocio
Crear un inventario orientado al uso
La lista no debería limitarse a nombres de herramientas. Para cada caso, conviene registrar:
- proceso y departamento;
- proveedor, modelo e integración;
- personas expuestas al sistema o al contenido;
- tipo de salida: conversación, texto, imagen, audio o vídeo;
- papel probable de la empresa: proveedora o responsable del despliegue;
- aviso, etiqueta o marca disponible;
- responsable interno y fecha de revisión.
Así se separa un copiloto interno de un chatbot público o un generador de avatares: sus medidas no son iguales.
Diseñar avisos que una persona pueda entender
Un aviso útil dice qué es el sistema y aparece en el canal adecuado. «Asistente virtual con IA» es más claro que «experiencia automatizada». Debe verse u oírse al inicio y, en piezas audiovisuales, poder leerse.
Conviene probarlo y conservar capturas, guiones, fecha de despliegue y resultados de accesibilidad.
Exigir información a los proveedores
La empresa debería pedir por escrito:
- qué obligaciones del artículo 50 cubre el producto;
- cómo se informa al usuario en sistemas interactivos;
- qué marcado legible por máquina incorpora y cuándo puede perderse;
- cómo se etiquetan o exportan contenidos;
- qué documentación y registros están disponibles;
- cómo comunica el proveedor los cambios del sistema.
El Código de buenas prácticas sobre transparencia del contenido generado por IA es voluntario, pero la obligación legal no lo es. La adhesión puede servir para demostrar determinadas medidas; si se siguen otros medios, habrá que justificar que son adecuados.
Coordinar transparencia, protección de datos y supervisión
Un aviso de IA no sustituye la información exigida por el RGPD. Si el chatbot solicita nombre, teléfono, historial médico o datos laborales, la empresa necesita además base jurídica, información sobre el tratamiento, minimización, plazos de conservación, controles de acceso y contratos adecuados.
Una etiqueta tampoco arregla un proceso mal diseñado. Hay que limitar las decisiones del sistema, definir cuándo interviene una persona y registrar incidentes. Los avisos no corrigen respuestas incorrectas, sesgos o fugas de información.
¿Qué significa esto para una pyme?
Deben prestar especial atención las empresas con chatbots o agentes de voz para clientes, agencias que producen contenido sintético, medios y blogs sobre asuntos públicos, plataformas que ofrecen IA bajo marca propia y organizaciones que prueban reconocimiento de emociones o categorización biométrica.
Durante las próximas semanas, una pyme puede completar una revisión limitada y útil:
- localizar los tres usos de IA con mayor exposición externa;
- clasificar su papel y la obligación aplicable;
- comprobar el recorrido completo con una cuenta de prueba;
- añadir o corregir el aviso en el primer punto de contacto;
- documentar la revisión humana de publicaciones sensibles;
- pedir al proveedor evidencia sobre marcado técnico;
- aprobar un procedimiento para nuevas herramientas.
El primer proceso que conviene probar es un chatbot de atención al cliente o, si no existe, el flujo de creación de contenido de marketing. Ambos tienen límites claros, generan evidencia observable y permiten corregir el diseño sin alterar procesos críticos.
Se necesitan versiones, configuración del canal, documentación del proveedor, ejemplos de salidas y un responsable. Hay que controlar la pérdida de marcas, avisos poco visibles, exceso de datos, falta de revisión y ausencia de escalado humano.
Para medirla: porcentaje de casos inventariados y clasificados, avisos correctos en pruebas, contenidos sensibles con aprobación registrada, incidencias de etiquetado y tiempo de resolución. El éxito consiste en informar de forma comprensible y demostrar el control.
Conclusión
La transparencia AI Act ya no es una recomendación futura. Desde el 2 de agosto de 2026, determinadas interacciones y contenidos requieren avisos, etiquetas o medidas técnicas concretas. Sin embargo, el cumplimiento proporcionado empieza por distinguir usos: un clasificador interno no es un chatbot; una corrección asistida no es necesariamente un deepfake; y una revisión editorial real cambia el tratamiento de ciertos textos.
La decisión razonable para la mayoría de las pymes es actuar ahora con una revisión acotada de los usos externos, corregir los avisos evidentes y solicitar documentación a sus proveedores. Los casos fronterizos o aquellos con datos sensibles merecen análisis jurídico y técnico específico antes de ampliarse.
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Preguntas frecuentes
¿Tengo que etiquetar todos los textos escritos con ayuda de IA?
No. El artículo 50 se centra en textos generados o manipulados con IA que se publican para informar al público sobre asuntos de interés público. Además, no exige la etiqueta cuando existe revisión humana o control editorial sustantivo y una persona o entidad asume la responsabilidad de la publicación. Una corrección ortográfica no equivale a revisión editorial: deben comprobarse contenido, fuentes y conclusiones.
¿Un chatbot debe avisar siempre de que utiliza IA?
Sí, cuando el sistema de IA interactúa directa y realmente con una persona, salvo que su naturaleza artificial sea obvia en el contexto. El aviso debe ser claro, distinguible, accesible y aparecer como tarde al inicio de la primera interacción. Para evitar interpretaciones dudosas, una pyme puede mostrar «Estás hablando con un asistente de IA» y repetir la información si la conversación cambia de canal.
¿Usar una herramienta externa convierte a mi empresa en proveedora?
No necesariamente. La empresa suele ser responsable del despliegue cuando utiliza una herramienta de un tercero bajo su autoridad. Puede convertirse en proveedora si desarrolla o encarga el sistema y lo comercializa o pone en servicio bajo su nombre o marca. Una solución de marca blanca o una integración propia exige revisar contratos, presentación comercial y control técnico; no basta con observar quién creó el modelo base.
¿Qué sanciones puede tener el incumplimiento del artículo 50?
Las multas pueden alcanzar 15 millones de euros o, para empresas, hasta el 3 % del volumen de negocio mundial total del ejercicio anterior, según la Comisión Europea. La aplicación debe considerar la proporcionalidad para pymes y empresas de mediana capitalización. No es una tarifa automática: dependerá del caso, la autoridad competente y las circunstancias. Documentar decisiones y corregir deficiencias sigue siendo esencial.
Fuentes
- Comisión Europea: Guidelines on transparency obligations for providers and deployers of certain AI systems, actualización del 6 de agosto de 2026.
- Comisión Europea: Commission starts enforcing AI Act rules and new transparency requirements on 2 August, 31 de julio de 2026.
- Comisión Europea: Questions and Answers — Transparency obligations under Article 50 of the AI Act, actualización del 24 de julio de 2026.
- Comisión Europea: Article 50 — Transparency obligations for providers and deployers of certain AI systems, Reglamento (UE) 2024/1689, 13 de junio de 2024.
- Comisión Europea: Code of Practice on Transparency of AI-generated Content, actualización del 31 de julio de 2026.