Avisar que algo lo hizo una IA: cómo diseñar la etiqueta
Una etiqueta de IA cambia lo que la gente cree. Qué mostró un estudio del CHI 2025, qué exige el artículo 50 del Reglamento de IA y cómo etiquetar sin engañar.
¿Por qué avisar?
Hay tres razones. La primera es el derecho a saber con quién o con qué se interactúa: una persona que habla con un chatbot debería saberlo. La segunda es que el origen cambia la lectura: un texto con sello de IA se lee distinto a otro sin sello. La tercera es regulatoria, porque en la Unión Europea hay obligaciones concretas, que se resumen más abajo.
Pero avisar no es un trámite neutral. Cómo se presenta el aviso cambia lo que la gente cree y cuánto confía, y esa es la razón por la que el diseño importa tanto.
¿Qué dicen los estudios sobre las etiquetas?
Un estudio presentado en el CHI 2025 asignó al azar a 911 participantes a una de diez etiquetas para imágenes generadas, manipuladas o deepfake en redes sociales, o a un grupo de control. Los diseños variaban en el tono (una advertencia con la palabra “deepfake” y íconos rojos, una etiqueta neutral que no menciona la IA, otra neutral con “Hecho con IA”), en el ícono y el color, en la posición y en el nivel de detalle.
Los resultados tienen matices útiles para un diseñador:
- Las etiquetas aumentaron la creencia de que la imagen era de IA, pero el efecto fue pequeño. El texto “Hecho con IA”, colocado al pie de la imagen, produjo la creencia más alta.
- La confianza en la etiqueta dependió del diseño. La más confiable fue una descripción detallada, neutral y sin mencionar la IA, situada sobre la imagen, parecida a las credenciales de contenido.
- La confianza en la etiqueta se correlacionó fuertemente con la confianza en la plataforma (r = .73): quien confía en la plataforma confía en su etiqueta.
- Las etiquetas no cambiaron de forma significativa los “me gusta”, los comentarios ni los compartidos. Pesó más el tipo de contenido, político o de entretenimiento.
Es un solo estudio, con imágenes en redes sociales; no permite concluir cómo se leería la misma etiqueta en un chat o en un documento. Sirve para recordar que el diseño de la etiqueta es una variable y que conviene probarla.
¿Qué exige la regulación europea?
El artículo 50 del Reglamento de IA de la Unión Europea (Reglamento 2024/1689) reparte las obligaciones entre quien proporciona el sistema y quien lo usa:
| Quién | Qué debe hacer | Apartado |
|---|---|---|
| Proveedor de un sistema que interactúa con personas (chatbots, asistentes de voz, agentes) | Diseñarlo para que la persona sepa que trata con IA, salvo que sea evidente | 50(1) |
| Proveedor de un sistema que genera audio, imagen, video o texto sintético | Marcar los resultados en formato legible por máquina para que se detecten como generados o manipulados, en la medida en que sea técnicamente viable | 50(2) |
| Responsable del despliegue de sistemas de reconocimiento de emociones o categorización biométrica | Informar a las personas expuestas | 50(3) |
| Quien publica un deepfake, o texto de interés público generado por IA | Revelar que es artificial; en obras claramente artísticas o satíricas la revelación puede limitarse para no estorbar el disfrute. El texto queda exento si pasó por revisión editorial humana y alguien responde por él | 50(4) |
Además, el apartado 50(5) exige que la información sea clara y distinguible, que se dé a más tardar en la primera interacción o exposición y que cumpla los requisitos de accesibilidad.
Las obligaciones del artículo 50 se aplican desde el 2 de agosto de 2026. La modificación del Reglamento 2026/1744 (el llamado ómnibus digital de IA) fija el 2 de diciembre de 2026 como fecha de transición para el marcado legible por máquina del apartado 50(2), y según el análisis del despacho Cooley solo beneficia a los sistemas generativos ya comercializados antes del 2 de agosto. La Comisión publicó el 20 de julio de 2026 sus directrices sobre el artículo 50, y el código de buenas prácticas voluntario sobre transparencia del contenido generado por IA se publicó en su versión final el 10 de junio de 2026. La Comisión y la Junta de IA lo consideran una herramienta adecuada para demostrar cumplimiento. Según Cooley, el incumplimiento puede costar hasta 15 millones de euros o el 3 % de la facturación mundial anual. Esto no es asesoría legal: antes de decidir nada, revisa el texto en EUR-Lex y consulta con quien lleve el cumplimiento.
¿Cómo se diseña un buen aviso?
Cinco reglas que se desprenden de la investigación:
- Al inicio de la interacción. En un chat, el aviso va antes o junto a la primera respuesta, no en el pie de página ni en los términos y condiciones.
- Neutral y descriptivo. “Generado con IA” informa. Un tono alarmista hace que la gente deje de leer y cree que todo lo demás es dudoso.
- Con detalle que sirva. Una descripción de qué se generó, con qué sistema y sobre qué fuentes da más información que un ícono.
- Accesible. El aviso debe leerse con lector de pantalla, tener contraste suficiente y no depender solo de un color o un ícono.
- Con una vía para verificar. Si el contenido importa, muestra cómo comprobarlo: fuentes, revisión humana, o que la información no fue confirmada de forma independiente. Véase citas y fuentes.
¿Cuándo el aviso NO basta?
- Cuando el contenido engaña a propósito. Una etiqueta no convierte un deepfake en algo honesto. Ahí hace falta moderación, no solo un aviso.
- Cuando el aviso se vuelve rutina. Si cada línea lleva la misma etiqueta, deja de informar.
- Cuando la persona no puede actuar sobre el aviso. Avisar de algo que no se puede revisar ni corregir es un trámite.
- Cuando se usa para evitar la responsabilidad. Poner “puede contener errores” no sustituye el diseño de una experiencia honesta. Revisa dark patterns de IA para ver los usos engañosos.
Ejemplo
Ejemplo ilustrativo: una plataforma de comunicación interna que genera resúmenes de canales. Cada resumen lleva, en gris bajo el título, “Resumen generado con IA a partir de 48 mensajes”, con un enlace “Ver mensajes originales”. Si alguien edita el resumen, la etiqueta cambia a “Resumen generado con IA, editado por Ana”. Un lector de pantalla lee la misma frase al abrir el resumen. La etiqueta informa de origen y de autoría, y deja la verificación a un clic.
Errores comunes
- Esconder el aviso en el pie de página o en los términos.
- Usar palabras alarmistas que hacen que todo parezca falso.
- Poner la etiqueta solo en un color o un ícono que no se lee con lector de pantalla.
- Creer que la etiqueta reemplaza la revisión humana en contenido que importa.
- Olvidar que cambiar el aviso cambia la confianza, así que hay que probarlo con personas reales. Compara con calibración de confianza.
Fuentes
- Gamage et al., “Labeling Synthetic Content: User Perceptions of Warning Label Designs for AI-generated Content on Social Media” (CHI 2025), arXiv 2503.05711: https://arxiv.org/html/2503.05711v1
- Cooley, “EU AI Act: Transparency Obligations Take Effect 2 August 2026” (análisis de un despacho de abogados, no el texto legal): https://www.cooley.com/news/insight/2026/2026-08-03-eu-ai-act-transparency-obligations-take-effect-2-august-2026
- Comisión Europea, AI Act Service Desk, artículo 50 (texto consolidado): https://ai-act-service-desk.ec.europa.eu/en/ai-act/article-50
- Comisión Europea, “Guidelines on transparency obligations for providers and deployers of AI systems”: https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/library/guidelines-transparency-obligations-providers-and-deployers-ai-systems
- Comisión Europea, código de buenas prácticas sobre contenido generado por IA: https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/code-practice-ai-generated-content
- EUR-Lex, Reglamento (UE) 2026/1744: https://eur-lex.europa.eu/eli/reg/2026/1744/oj/eng