Una organización publica una imagen, un informe o una campaña y añade una frase como esta: «Contenido generado con inteligencia artificial».
Parece una declaración transparente.
Sin embargo, deja abiertas las preguntas importantes: ¿qué parte creó la herramienta?, ¿alguien comprobó los datos?, ¿la imagen representa una escena real?, ¿quién responde por la versión publicada?
El problema no está en reconocer que se ha usado IA. Está en decirlo de una forma que no ayuda a interpretar el contenido.
Una declaración útil explica qué hizo la herramienta, qué control mantuvo el equipo humano y qué necesita saber el público. Cuando falta esa información, el aviso puede parecer una fórmula defensiva: protege a quien publica, pero aporta poco a quien lee, mira o escucha.
El uso de IA ya forma parte del trabajo cotidiano de muchos equipos de comunicación. El problema aparece cuando ese uso deja de ser interno y llega al público: entonces hay que decidir qué explicar, cómo hacerlo y qué exige la normativa, sin convertir cada contenido en un aviso defensivo.
Ocultar una intervención relevante de la IA puede erosionar la credibilidad si se descubre después. Pero colocar una etiqueta genérica tampoco garantiza confianza.
En 2025, Oliver Schilke y Martin Reimann estudiaron el efecto de revelar el uso de IA en trece experimentos, con tareas y perfiles distintos. En esos contextos controlados, las personas que declaraban haber utilizado IA recibían valoraciones de confianza más bajas. Los autores relacionaron parte del efecto con una menor percepción de legitimidad.
Ese resultado no demuestra que la transparencia sea un error. Sí recuerda algo importante: decir que se ha usado IA puede activar nuevas dudas sobre el esfuerzo, la capacidad, la autenticidad o la responsabilidad de quien firma.
La reacción también depende del contexto. Un experimento publicado en 2025 por un equipo de las universidades de Ámsterdam y Twente observó que la etiqueta de IA reducía la intención de compartir noticias políticas, aunque no aumentaba la percepción de manipulación. La evidencia sigue creciendo y no permite una fórmula universal.
Por eso conviene distinguir entre declarar una herramienta y explicar una intervención. La primera opción informa de que hubo IA. La segunda permite entender qué consecuencias tuvo su uso.
Antes de escribir una etiqueta, un equipo debería separar la obligación legal, el criterio editorial y el registro interno. Mezclar los tres planos suele llevar a dos extremos: etiquetar cada tarea por miedo o dejar toda la decisión a la intuición de la última persona que publica.
El artículo 50 del Reglamento Europeo de Inteligencia Artificial establece obligaciones de transparencia para situaciones concretas. Entre ellas figuran la interacción directa con determinados sistemas de IA, el marcado técnico que corresponde a los proveedores, la divulgación de deep fakes y la de determinados textos generados o manipulados por IA sobre asuntos de interés público.
Estas obligaciones se aplican a partir del 2 de agosto de 2026. Las directrices publicadas por la Comisión Europea el 20 de julio de 2026 aclaran el alcance, los conceptos, las excepciones y la forma de demostrar el cumplimiento.
La norma fija mínimos jurídicos. Este artículo no sustituye una revisión legal de cada caso.
El criterio editorial plantea una pregunta más amplia: ¿conocer el papel de la IA cambia la forma correcta de interpretar este contenido o esta interacción?
Una imagen conceptual puede no encajar en la definición jurídica de falsificación profunda y, aun así, necesitar una aclaración si parece documentar un lugar o una persona real. Una traducción puede haber pasado por revisión humana y seguir requiriendo contexto si adapta términos sensibles. Una respuesta automática puede estar bien configurada, pero debe dejar claro qué puede resolver y cómo acceder a una persona.
Esta decisión debería formar parte de una política editorial de IA para equipos de comunicación, no resolverse con una frase improvisada al final del proceso.
Hay usos que no necesitan una explicación pública, pero sí trazabilidad interna. El público no tiene por qué conocer cada corrección, prueba o herramienta. La organización, en cambio, debería poder reconstruir qué se hizo, quién revisó el resultado y qué versión se aprobó.
Antes de publicar, ayuda responder cinco preguntas:
Cuantas más respuestas afirmativas haya, mayor es la necesidad de ofrecer una explicación visible y concreta.
Un chatbot, un avatar conversacional o un servicio automatizado debería identificarse con claridad. La persona necesita saber que no habla con un ser humano, para qué sirve el sistema, qué límites tiene y cómo acceder a atención humana cuando sea necesario.
La política de inteligencia artificial generativa del Government Communication Service británico exige avisar cuando el público interactúa con un servicio impulsado por IA. También pide explicar en qué medida y con qué finalidad pueden registrarse o utilizarse esas interacciones.
Una imagen sintética puede funcionar como recurso editorial. La dificultad aparece cuando parece documentar algo que nunca ocurrió.
En esos casos, «imagen generada con IA» aporta una información básica, pero puede quedarse corta. Resulta más útil decir: «Imagen conceptual generada con IA. No representa un hecho ni un espacio real».
El AI Act establece que los contenidos que encajen en la definición legal de falsificación profunda deben identificarse claramente como generados o manipulados mediante IA. En las obras manifiestamente artísticas, creativas, satíricas o ficticias, el aviso puede adaptarse para no dificultar su exhibición o disfrute. Para los equipos de comunicación, además de comprobar si existe una obligación legal, conviene valorar el riesgo de que el público confunda el contenido con una persona, una voz o un hecho real. Este criterio conecta con la necesidad de contar con un plan de respuesta ante deepfakes cuando la identidad o la voz de una organización pueden ser manipuladas.
La atención debe aumentar si el contenido trata sobre derechos, salud, elecciones, financiación pública, educación, migración, medioambiente, seguridad o decisiones institucionales.
El artículo 50 contempla la divulgación de determinados textos generados o manipulados por IA que se publican para informar al público sobre asuntos de interés público. La obligación no se aplica cuando ese texto ha pasado por revisión humana o control editorial y una persona física o jurídica mantiene la responsabilidad editorial.
Este matiz se limita a ese supuesto de texto. No funciona como una excepción general para imágenes, audios, vídeos o cualquier otra pieza revisada por una persona.
Una corrección ortográfica tiene poco efecto sobre el significado. Una síntesis que decide qué argumentos quedan fuera puede cambiar mucho ese significado.
Conviene explicar la intervención cuando la IA crea una parte sustancial, selecciona o prioriza información, transforma testimonios o datos, imita una identidad, adapta el sentido de un mensaje o genera una respuesta automática en un contexto sensible.
También importa la expectativa de la relación. Una comunicación dirigida a una víctima, una consulta ciudadana o una comunidad afectada se interpreta de forma distinta cuando procede de una persona o de una automatización.
Una declaración útil puede ser breve. Para conseguirlo, necesita responder cuatro preguntas.
Conviene concretar la intervención: preparó una primera traducción, generó una imagen conceptual, ayudó a ordenar documentación, sintetizó respuestas, creó una voz artificial o produjo un primer borrador.
La frase debería explicar el control real: verificación de datos y fuentes, revisión de tono y contexto, comprobación de la traducción, selección de la versión final o aprobación editorial.
Esta suele ser la parte más valiosa: la imagen no documenta un hecho real, el resumen no sustituye al documento completo, la voz es sintética, el asistente puede cometer errores o la recreación combina elementos reales y artificiales.
La herramienta no firma una nota, corrige una crisis ni responde ante una persona afectada. La organización o la persona que publica mantiene la responsabilidad sobre la versión final.
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Situación |
Aviso genérico |
Declaración útil |
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Texto asistido |
«Este texto ha sido creado con ayuda de IA». |
«Se utilizó IA para ordenar la documentación y preparar un primer esquema. Las fuentes, los datos y la versión final fueron revisados y aprobados editorialmente». |
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Imagen sintética |
«Imagen generada con IA». |
«Imagen conceptual generada con IA bajo dirección editorial. No documenta una persona, un lugar ni un acontecimiento real». |
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Traducción |
«Traducción realizada mediante IA». |
«La IA preparó una primera versión. El texto fue revisado para comprobar significado, terminología y adecuación cultural antes de publicarse». |
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Asistente automatizado |
«Servicio basado en IA». |
«Estás interactuando con un asistente de IA. Puede localizar información general, pero no sustituye la atención del equipo. Aquí puedes consultar el uso de los datos y contactar con una persona». |
La diferencia es sencilla: el aviso genérico nombra la tecnología; la declaración útil explica el proceso, el límite o la responsabilidad.
«Revisado por una persona» también puede convertirse en una etiqueta vacía. ¿Se comprobó únicamente la ortografía? ¿Se contrastaron las fuentes? ¿Alguien valoró el tono, los derechos o el posible daño?
La política del Government Communication Service distingue entre contenidos estáticos y servicios dinámicos. En una nota de prensa o una pieza impresa, la supervisión forma parte de la producción y la aprobación. En un chatbot o un servicio interactivo, también incluye la configuración, las pruebas y la evaluación antes de ponerse en marcha.
Para comunicación, una revisión creíble puede organizarse alrededor de cuatro controles:
La revisión humana no es una lectura rápida al terminar. Es una ruta de decisión con alcance y responsable definidos.
Contar cada detalle técnico tampoco ayuda. Una nota que enumera modelos, versiones, instrucciones, porcentajes de intervención y cada ajuste puede trasladar al público una carga que corresponde a la organización.
La transparencia debería ser proporcional al riesgo de confusión. Una forma práctica de ordenarla es trabajar por capas.
Una frase breve y visible junto al contenido: «Imagen conceptual generada con IA; no representa un hecho real».
Un enlace a la política editorial o a una metodología puede explicar los usos admitidos, las revisiones aplicadas, la protección de datos y derechos, el criterio de etiquetado y el canal para comunicar errores.
La Comisión Europea indica que los iconos europeos para etiquetar contenido generado o manipulado por IA son opcionales, aunque las obligaciones legales de etiquetado no lo son en los casos cubiertos. Sus pruebas de usuario mostraron mejores resultados cuando el icono básico aparecía acompañado de una etiqueta textual. La Comisión también recomienda lenguaje sencillo y permite una segunda capa interactiva con más información.
El icono puede orientar. Las palabras siguen haciendo el trabajo de explicar qué significa en ese caso concreto.
El registro debería ser proporcional. No hace falta abrir un expediente por cada corrección, pero sí dejar rastro cuando el uso puede afectar a la exactitud, la autenticidad, los derechos o la reputación.
Un registro sencillo puede incluir:
La trazabilidad técnica permite a editores y plataformas reconstruir el recorrido de una pieza, pero corresponde al equipo explicar al público qué elementos de ese proceso son relevantes para interpretarla correctamente.
Comunicar el uso de IA no debería parecer una confesión ni una cláusula para trasladar responsabilidades. Tampoco necesita convertirse en el centro de cada pieza.
La transparencia útil hace visible aquello que puede cambiar la interpretación del contenido: qué creó o modificó la IA, qué comprobó el equipo humano, qué límites tiene el resultado y quién responde por él.
Antes de publicar, la pregunta decisiva no es «¿hemos dicho que usamos IA?». Es esta: ¿hemos dado al público la información necesaria para interpretar correctamente lo que está viendo, leyendo o escuchando?
Si trabajas en comunicación institucional, pública o social, me interesa leerte en LinkedIn: ¿qué dato hace que una declaración sobre el uso de IA te resulte realmente útil?
Conviene explicarlo cuando la IA cambia de forma relevante el contenido, puede generar confusión sobre su autenticidad, participa en una interacción directa o interviene en información sensible o de interés público.
Una corrección ortográfica, una propuesta interna de estructura o una ayuda técnica que no altera el significado pueden necesitar criterio y registro internos, pero no necesariamente una declaración pública. Las obligaciones legales deben comprobarse según el caso.
Funcionan las que explican qué hizo la IA, qué revisión se realizó y qué necesita saber el público. «Contenido generado con IA» identifica la tecnología. «Imagen conceptual generada con IA; no documenta un hecho real» permite además interpretarla.
Hay que concretar el alcance: verificación de datos, revisión editorial, comprobación de derechos o sesgos y aprobación final. La expresión «revisado por una persona» aporta poco si no aclara qué se revisó ni quién mantuvo la responsabilidad.
La información puede organizarse por capas. La primera debe ser breve, visible y suficiente para interpretar el contenido. Una segunda capa puede explicar metodología, herramientas, criterios de revisión y política editorial.
Para usos sensibles conviene registrar la herramienta, la finalidad, la intervención realizada, las fuentes utilizadas, la revisión, la persona responsable, la decisión de etiquetado y la versión aprobada. Ese registro facilita coherencia y respuesta ante errores sin convertir cada tarea menor en burocracia.
Este artículo parte del tema, el enfoque y los criterios editoriales definidos por mí. En su elaboración se utilizaron herramientas de inteligencia artificial para apoyar la documentación, organizar el contenido y preparar un primer borrador. Antes de publicarlo, revisé los datos, las fuentes enlazadas, el contexto, el tono y la redacción final. Yo, Laura Mellado, he aprobado esta versión y asumo la responsabilidad editorial sobre su contenido.
Las instituciones siguen diseñando mensajes para feeds públicos mientras sus audiencias toman decisiones en grupos de WhatsApp a los que ningún algoritmo institucional llega. El problema no es técnico. Es una pregunta sobre cómo funciona la confianza cuando desaparece la visibilidad y lo que queda son relaciones.
Cuando aparece un deepfake que involucra a tu organización, el primer instinto es tratarlo como una emergencia técnica. Ese instinto es comprensible. Pero lo que determina el daño real no es el contenido falso: es lo que tu organización hace —o deja de hacer— en las horas siguientes. Y eso es una decisión de comunicación.
¿Tu equipo ya usa IA, pero aún no tiene reglas claras? Esta guía práctica explica cómo crear una política editorial de IA en comunicación para decidir qué se permite, quién revisa y cómo declarar su uso sin poner en riesgo la confianza.