Cómo se identifica el contenido generado por IA: artículo 50, iconos europeos y marcas técnicas
Desde el 2 de agosto de 2026 son aplicables buena parte de las obligaciones de transparencia previstas en el artículo 50 del Reglamento de Inteligencia Artificial. Entre ellas hay dos que afectan directamente al contenido generado o manipulado mediante IA: una exige que determinados sistemas permitan identificar técnicamente sus resultados; la otra obliga, en ciertos supuestos, a informar de forma perceptible a las personas que se encuentran ante ese contenido.
La diferencia es importante.
Una marca invisible dentro de un texto y una etiqueta que dice AI GENERATED pueden responder al mismo objetivo general de transparencia, pero no cumplen la misma función. Una está pensada para que una máquina pueda detectar el origen artificial del contenido. La otra, para que pueda hacerlo una persona.
En las últimas semanas esa distinción ha empezado a hacerse mucho más tangible. La Unión Europea ha publicado un conjunto de iconos para identificar contenido generado o modificado mediante IA. Anthropic acaba de explicar cómo incorporará marcas legibles por máquina a los resultados de Claude. Google lleva tiempo desarrollando SynthID y lo está combinando con credenciales de procedencia. OpenAI ha adoptado también una combinación de C2PA y SynthID para sus imágenes.
Lo interesante no es solamente comparar las soluciones. Es observar cómo una obligación relativamente abstracta del Reglamento empieza a traducirse en decisiones sobre modelos, generación de texto, metadatos, formatos de archivo y mecanismos de detección.
El artículo 50 del Reglamento de IA.
El punto de partida está en el apartado 2 del artículo 50.
Los proveedores de sistemas de IA —incluidos los sistemas de IA de uso general— que generen contenido sintético de audio, imagen, vídeo o texto deben garantizar que sus resultados estén marcados en un formato legible por máquina y sean detectables como generados o manipulados artificialmente. El Reglamento exige además que las soluciones utilizadas sean eficaces, interoperables, robustas y fiables en la medida técnicamente posible. Existen excepciones, entre otras, para determinadas funciones de edición asistida que no alteren sustancialmente los datos de entrada o su semántica.
Es una obligación dirigida al proveedor del sistema y, fundamentalmente, de carácter técnico.
El apartado 4 plantea otro problema. Quien despliega un sistema de IA para generar o manipular imágenes, audio o vídeo que constituyan una ultrafalsificación —el término utilizado por la versión española del Reglamento para los deepfakes— debe revelar que ese contenido ha sido generado o manipulado artificialmente. También existe una obligación respecto de determinados textos generados o manipulados mediante IA cuando se publiquen para informar al público sobre asuntos de interés público. En este último caso, la obligación no se aplica cuando ha existido revisión humana o control editorial y una persona física o jurídica asume la responsabilidad editorial de la publicación.
Aquí ya no hablamos principalmente de que una máquina pueda detectar una señal. Hablamos de que la persona expuesta al contenido reciba información clara y distinguible. El apartado 5 exige, además, que esa información se proporcione a más tardar con ocasión de la primera interacción o exposición.
Puede resumirse así:
| Proveedor | Responsable del despliegue | |
|---|---|---|
| Referencia | Art. 50.2 | Art. 50.4 |
| Objetivo | Marcado y detección técnica | Información perceptible |
| Destinatario inmediato | Máquinas y sistemas de detección | Personas expuestas al contenido |
| Ejemplos de implementación | Marcas de agua, metadatos de procedencia | Iconos, etiquetas, aviso visible |
La tabla simplifica necesariamente el régimen, pero permite entender una distinción que resulta esencial para interpretar lo que están haciendo ahora los principales proveedores.
El 2 de agosto tampoco supone que todos los sistemas preexistentes hayan tenido que transformarse de un día para otro. El Reglamento (UE) 2026/1744 introdujo un periodo transitorio específico: los proveedores de sistemas generativos introducidos en el mercado antes del 2 de agosto de 2026 deben adoptar las medidas necesarias para cumplir el artículo 50.2 a más tardar el 2 de diciembre de 2026.
Cuando el contenido forme parte de una obra o programa manifiestamente creativos, satíricos, artísticos, de ficción o análogos, las obligaciones de transparencia establecidas en el presente apartado se limitarán a la obligación de hacer pública la existencia de dicho contenido generado o manipulado artificialmente de una manera adecuada que no dificulte la exhibición o el disfrute de la obra.
El Código de buenas prácticas
El propio artículo 50 prevé la elaboración de códigos de buenas prácticas para facilitar la aplicación efectiva de estas obligaciones.
El Código de buenas prácticas sobre transparencia de los contenidos generados por IA se publicó el 10 de junio de 2026 después de un proceso coordinado por la Oficina de IA. Su adhesión es voluntaria; las obligaciones del artículo 50, naturalmente, no lo son. La Comisión y el Comité de IA concluyeron posteriormente que el Código constituye un instrumento adecuado para facilitar su cumplimiento, aunque la adhesión no constituye por sí sola prueba concluyente de conformidad.
Su estructura reproduce precisamente la distinción anterior.
- La Sección 1 se dirige a los proveedores y desarrolla compromisos relacionados con el marcado legible por máquina y la detección de contenidos generados o manipulados mediante IA.
- La Sección 2 se dirige a los responsables del despliegue y aborda el etiquetado de deepfakes y de determinados textos generados o manipulados mediante IA. Las organizaciones pueden adherirse a una u otra sección en función de la posición que ocupen, o a ambas cuando desempeñen los dos roles.
Es en esta segunda capa donde aparecen los nuevos iconos europeos.
Tres iconos para la transparencia visible
La Unión Europea ha desarrollado tres iconos que creadores, editores y otros responsables del despliegue pueden utilizar para identificar determinados contenidos generados o manipulados mediante IA.
El primero es el icono básico:
Puede utilizarse cuando ha intervenido IA en la creación del contenido afectado por estas obligaciones y también como elemento sobre el que construir una etiqueta textual más precisa o una segunda capa informativa.
El segundo:
está pensado para contenido generado íntegramente mediante IA, sin elementos humanos preexistentes ni control editorial humano más allá de las instrucciones proporcionadas al sistema.
El tercero:
identifica contenido humano preexistente que ha sido modificado parcialmente mediante IA en los supuestos comprendidos en el régimen de disclosure.
La infografía publicada por el Parlamento Europeo expresa la misma distinción entre el icono básico, el contenido generado íntegramente y el modificado parcialmente, y añade una precisión que merece conservarse: el uso de esos iconos es opcional, pero no lo son las obligaciones del artículo 50 cuando resultan aplicables.
Ese matiz evita una conclusión demasiado rápida. El Reglamento de IA no obliga a poner exactamente uno de estos tres logos en todo contenido en cuya producción haya intervenido una IA.
No todo contenido generado o manipulado mediante IA está sometido a la obligación de disclosure del artículo 50.4 y, cuando sí lo está, el uso concreto de los iconos europeos es opcional. La propia Comisión advierte además de que utilizarlos no acredita por sí solo el cumplimiento del Reglamento.
Los iconos son, por tanto, una solución armonizada para una parte del problema: hacer perceptible la intervención de IA para la persona que recibe el contenido.
Queda la otra mitad.
¿Cómo se hace para que esa intervención pueda ser detectada por una máquina?
Claude: una marca que no vemos
Anthropic acaba de publicar cómo pretende ejecutar sus compromisos bajo la Sección 1 del Código.
https://support.claude.com/en/articles/16266773-how-claude-marks-ai-generated-content
La compañía afirma haberse adherido al Código en relación con el artículo 50.2 tanto como proveedor de modelos generativos como de sistemas generativos. Los nuevos modelos de Claude lanzados en la Unión Europea desde el 2 de agosto de 2026 incorporarán marcado legible por máquina desde su lanzamiento. Anthropic pretende además que el marcado opere globalmente y en las distintas formas de acceder a modelos compatibles: Claude, API, Claude Code, Cowork y otras superficies.
La solución anunciada distingue a su vez entre texto y archivos.
En el texto, Claude introduce una marca de agua imperceptible directamente durante la generación. El usuario no ve ningún símbolo ni una etiqueta añadida al párrafo. Según Anthropic, la señal forma parte del propio texto, acompaña al contenido cuando se copia y pega y puede sobrevivir a determinadas modificaciones. La compañía señala además que el marcado se realiza a nivel de modelo, no únicamente desde la interfaz de Claude.
Anthropic todavía no ha publicado el detalle técnico de cómo implementa esa marca ni de su detector. Ha anunciado documentación adicional. Por ahora, por tanto, no conviene atribuir a la tecnología de Claude mecanismos concretos que la compañía todavía no ha explicado públicamente.
Cuando el resultado es un archivo compatible, como un PNG, JPG o SVG, la aproximación cambia. Anthropic dice que incorporará metadatos de procedencia firmados siguiendo el estándar abierto C2PA. Esos datos pueden registrar que el archivo ha sido procesado por Claude y permiten comprobar la integridad de la información firmada.
Por tanto, Claude está utilizando al menos dos mecanismos distintos:
- Texto → marca de agua embebida
- Archivo → metadatos de procedencia firmados
Ninguno de ellos debe confundirse con el icono visible AI GENERATED.
La diferencia no responde simplemente a que Anthropic haya elegido una alternativa diferente a la Comisión. Están operando en capas diferentes del régimen de transparencia.
El marcado técnico de Anthropic pretende contribuir al cumplimiento de las obligaciones del proveedor bajo el artículo 50.2. Los iconos europeos están diseñados principalmente para la capa de aviso perceptible desarrollada para los responsables del despliegue en la Sección 2 del Código.
Y esto tiene una consecuencia importante para quienes construyen productos utilizando la API de Claude: que Anthropic marque la salida del modelo puede facilitar el cumplimiento aguas abajo, pero no sustituye el análisis de las obligaciones que correspondan al proveedor o responsable del despliegue del producto final. La propia Anthropic advierte a los desarrolladores que deben evaluar independientemente qué exige el artículo 50 a sus productos y servicios.
Google lleva tiempo trabajando en el mismo problema
Anthropic no parte de un terreno vacío.
Google DeepMind desarrolla desde 2023 SynthID, un sistema de marcas de agua imperceptibles para contenido generado mediante IA. Actualmente Google lo utiliza en distintas modalidades de imagen, vídeo, audio y texto.
En texto, la aproximación resulta especialmente interesante porque obliga a replantear qué significa una «marca de agua».
No existe una etiqueta escondida al final del documento. Los modelos de lenguaje generan texto seleccionando sucesivamente tokens a partir de distribuciones de probabilidad. SynthID modifica de forma controlada esas probabilidades durante la generación para introducir un patrón que posteriormente puede ser detectado estadísticamente, sin alterar de forma perceptible el texto para el lector.
En imagen y vídeo la señal se integra en los propios píxeles o fotogramas. En audio se introduce de forma que resulte inaudible. El objetivo común es que la señal forme parte del contenido y pueda resistir, hasta cierto punto, transformaciones posteriores.
Esta tecnología ya aparece en el ecosistema Gemini. Google permite comprobar desde Gemini si determinadas imágenes, vídeos o audios contienen una marca SynthID asociada a generación o edición mediante sus sistemas. En 2026 ha empezado además a ampliar esa verificación a Content Credentials basadas en C2PA.
Nano Banana ofrece un buen ejemplo de esa evolución. Con Nano Banana 2, Google describe su estrategia de procedencia como una combinación entre SynthID, como señal embebida, y credenciales C2PA, que permiten aportar información estructurada sobre el origen y procesamiento del archivo.
No se trata de elegir entre marca de agua o metadatos. Precisamente empiezan a utilizarse juntos porque resuelven problemas diferentes.
OpenAI también combina C2PA y SynthID
La convergencia resulta todavía más clara al observar la estrategia actual de OpenAI.
Las imágenes generadas mediante ChatGPT, Codex y la API de OpenAI incorporan actualmente tanto metadatos C2PA como marcas de agua SynthID. OpenAI ha desplegado además una herramienta pública que permite subir una imagen y comprobar si detecta alguna de esas señales asociadas a sus sistemas.
La explicación de OpenAI sobre la combinación de ambas técnicas ayuda a entender por qué están apareciendo arquitecturas de varias capas.
Los metadatos C2PA pueden transportar información relativamente rica sobre procedencia, creación o edición y firmarla criptográficamente. Pero siguen siendo metadatos: pueden perderse cuando una plataforma los elimina, al transformar un archivo o mediante determinadas operaciones sobre la imagen.
La marca de agua, en cambio, está integrada dentro del propio contenido y puede sobrevivir a algunas de esas transformaciones. A cambio, por sí sola transporta mucha menos información contextual que un manifiesto de procedencia.
Una técnica no sustituye necesariamente a la otra.
Tres capas que conviene no confundir
Las implementaciones que están apareciendo permiten separar tres conceptos que a menudo se utilizan indistintamente.
CONTENIDO GENERADO O MANIPULADO MEDIANTE IA
│
├── Información visible
│ AI / AI GENERATED / AI MODIFIED
│ La recibe una persona
│
├── Marca embebida
│ Watermark / SynthID
│ Puede detectarla una máquina
│
└── Información de procedencia
C2PA / Content Credentials
Describe y firma información
sobre el archivoEl esquema no significa que toda pieza de contenido deba incorporar las tres cosas. El alcance jurídico depende del supuesto y las tecnologías concretas dependen de cada implementación.
Pero sí permite entender mejor hacia dónde se está desplazando la transparencia.
El artículo 50.2 no prescribe una tecnología concreta marcado de agua ni impone C2PA por su nombre. Formula un resultado: el output debe estar marcado en formato legible por máquina y ser detectable, utilizando soluciones eficaces, interoperables, robustas y fiables en la medida técnicamente posible.
El Código empieza a concretar cómo puede alcanzarse ese resultado. Y los proveedores están convirtiendo esos principios en implementaciones técnicas diferentes que, cada vez más, comparten piezas comunes.
Lo que una marca puede demostrar —y lo que no
Todo esto tiene límites.
En Anthropic son especialmente claros al describirlos. Encontrar una marca de Claude no permite concluir, por sí solo, que Claude sea el autor original del contenido. Un usuario puede haber aportado un texto escrito por él para traducirlo, resumirlo o revisarlo y recibir después un output marcado. El contenido puede además haber sido modificado posteriormente.
La proposición inversa tampoco funciona. No encontrar una marca no demuestra que un contenido sea humano. La señal puede no existir porque el modelo sea anterior a la implementación; puede degradarse con determinadas transformaciones; un texto puede haber sido ampliamente editado, traducido o mezclado con otro; y los metadatos de un archivo pueden desaparecer.
OpenAI formula una cautela parecida respecto de su sistema de verificación: detectar sus señales de procedencia permite identificar generación mediante sus herramientas, pero no acredita que la imagen sea verdadera, que no haya sido editada posteriormente, que quien la utiliza tenga derechos sobre ella o que esté siendo presentada en el contexto correcto.
La distinción es relevante jurídicamente.
Procedencia, autoría, autenticidad y veracidad son cuestiones diferentes.
Saber que una herramienta de IA ha intervenido aporta información sobre el origen técnico del contenido. No resuelve por sí solo las demás preguntas.
De una obligación jurídica a una decisión de arquitectura
Hace dos años, el artículo 50 podía leerse principalmente como una obligación futura de transparencia.
Desde el 2 de agosto de 2026 la cuestión es distinta. Los iconos europeos ofrecen una referencia común para determinadas formas de disclosure visible; Anthropic está incorporando marcado directamente al proceso de generación de Claude; Google lleva ese principio al nivel de los tokens, píxeles, fotogramas y audio mediante SynthID; y OpenAI combina señales embebidas con metadatos de procedencia firmados.
Empieza a aparecer, en definitiva, una infraestructura técnica de transparencia.
No será perfecta. Las marcas pueden degradarse. Los metadatos pueden desaparecer. Los sistemas de detección producen señales, no pruebas irrefutables. Y la misma intervención de una herramienta puede tener significados muy diferentes: generar una imagen desde cero no es lo mismo que corregir un texto escrito por una persona.
Pero esa imperfección no hace irrelevante el sistema. Explica por qué el Reglamento exige tener en cuenta el estado de la técnica y por qué el Código insiste en conceptos como interoperabilidad, robustez y detección.
La parte más interesante del artículo 50 empieza, por tanto, después de leerlo.
Está en observar cómo proveedores y responsables del despliegue convierten sus obligaciones en decisiones concretas: qué información incorporan al output, dónde la incorporan, cuánto sobrevive cuando el contenido sale de su plataforma, quién puede detectarla y qué debe ver finalmente la persona que recibe ese contenido.
Ahí es donde una obligación de transparencia deja de ser únicamente una disposición del Reglamento y pasa a formar parte del diseño del producto.