La UE exige marcado legible por máquina para todo el contenido generado por IA para agosto de 2026

No puedes detectar contenido generado por IA a escala sin marcado legible por máquina. Las marcas de agua pueden ser eliminadas. Las etiquetas visuales requieren revisión humana. Los metadatos pueden perderse en tránsito.

La UE acaba de publicar el primer borrador de su Código de Práctica sobre Transparencia de Contenido de IA. El Artículo 50 de la Ley de IA de la UE requiere que todo el contenido generado por IA—texto, imágenes, audio, video—lleve marcado legible por máquina, detectable e interoperable. Las reglas se vuelven ejecutables el 2 de agosto de 2026.

Si construyes o despliegas sistemas de IA generativa en la UE, tienes seis meses para implementar esto.

El Artículo 50 requiere tres propiedades para el marcado de contenido de IA

El Código de Práctica especifica que el contenido generado por IA o manipulado por IA debe ser marcado en un formato que sea:

Legible por máquina - no solo etiquetas o marcas de agua visibles para humanos
Detectable - los sistemas pueden identificar automáticamente el marcado
Interoperable - funciona en plataformas y herramientas

Esto se aplica a todas las salidas de IA generativa: texto, imágenes, audio y video.

Cómo se ve el marcado legible por máquina en la práctica

El borrador aún no exige estándares específicos, pero aquí está lo que probablemente requiere el marcado conforme:

Metadatos incrustados (formato de ejemplo):

{
  "generator": "OpenAI DALL-E 3",
  "generated_at": "2026-02-11T10:30:00Z",
  "content_type": "ai_generated",
  "model_version": "dall-e-3-20260101",
  "provenance_hash": "sha256:7d8a9..."
}

Marcas de agua digitales:

Marcas de agua en el dominio de frecuencia en imágenes (sobrevive la compresión)
Marcado de audio en rangos no audibles
Incrustación a nivel de fotograma de video

Marcado de texto (formato de ejemplo):

<meta name="ai-generated" content="true">
<meta name="generator" content="GPT-5.3-Codex">
<meta name="generated-at" content="2026-02-11T10:30:00Z">

Procedencia basada en blockchain:

Hash de contenido almacenado en cadena
Verificación sin autoridad central
Registro de auditoría a prueba de manipulaciones

El requisito clave: el marcado debe sobrevivir transformaciones comunes como redimensionamiento, conversión de formato y recodificación.

Quién debe cumplir y qué deben hacer

Tres grupos enfrentan requisitos de cumplimiento para el 2 de agosto de 2026:

Proveedores de Modelos de IA

Incorporar marcado en las salidas del modelo en el momento de generación
Asegurar que el marcado sobreviva las transformaciones
Tus salidas necesitan marcado incrustado antes de que salgan de tu sistema

Desplegadores Profesionales

Etiquetar deepfakes y texto de IA para contenido de interés público
Requerido para periodismo, comunicaciones públicas, asuntos de interés público
Debe divulgar claramente cuándo el contenido es generado por IA

Operadores de Plataforma

Implementar sistemas de detección para identificar contenido marcado
Mostrar marcas de IA a los usuarios
Construir infraestructura para leer y verificar múltiples formatos de marcado

Cronología: seis meses hasta que comience la aplicación

Ahora hasta el 23 de enero de 2026: Período de retroalimentación sobre el borrador 1 (cerrado)
Mediados de marzo de 2026: Se espera el segundo borrador con estándares técnicos
Junio de 2026: Se publica el código final
2 de agosto de 2026: Las reglas se vuelven ejecutables

El segundo borrador especificará estándares técnicos—formatos, protocolos y métodos de verificación. Si estás construyendo sistemas de IA generativa, comienza a planificar la implementación ahora.

Desafíos técnicos: lo que el estándar debe resolver

Persistencia del marcado a través de transformaciones: El contenido se redimensiona, comprime, convierte y recodifica. El marcado debe sobrevivir estas operaciones o el sistema falla a escala.

Interoperabilidad entre proveedores: Un sistema de marcado de OpenAI debe ser detectable por las herramientas de Meta. Una marca de agua de Anthropic debe ser legible por el sistema de verificación de Google. Sin interoperabilidad, cada plataforma construye detección personalizada para cada proveedor.

Verificación sin centralización: ¿Quién verifica que un marcado sea legítimo? Una autoridad central crea un único punto de falla. Los enfoques basados en blockchain distribuyen la verificación pero añaden complejidad.

Rendimiento a escala de internet: Miles de millones de piezas de contenido se generan diariamente. Los sistemas de detección deben ejecutarse en tiempo real sin embotellar la entrega de contenido.

Aplicación: la pregunta abierta

El borrador no especifica mecanismos de aplicación. Permanecen preguntas clave:

¿Cómo aseguras que los proveedores globales de IA cumplan? La UE tiene jurisdicción sobre empresas que operan en Europa, pero la aplicación contra proveedores no pertenecientes a la UE no está clara.

¿Qué sucede cuando actores malos eliminan marcas? Si la eliminación es trivial, el sistema falla. El marcado debe ser robusto contra intentos adversarios de eliminación.

¿Cuáles son las sanciones por incumplimiento? Sin consecuencias claras, el cumplimiento voluntario puede ser bajo.

Estas preguntas deberían abordarse en la versión final de junio de 2026.

Lo que esto significa para tu implementación

Si estás construyendo o desplegando sistemas de IA generativa:

Comienza ahora: No esperes al estándar final. Comienza a diseñar sistemas de marcado que cumplan los tres requisitos básicos: legible por máquina, detectable, interoperable.

Sigue el segundo borrador: El borrador de mediados de marzo incluirá especificaciones técnicas. Monitorea la Oficina de IA de la UE para actualizaciones.

Planifica la verificación: Considera cómo se verificará tu marcado. Incorpora evidencia de manipulación y registros de auditoría.

Prueba a través de transformaciones: Asegúrate de que tu marcado sobreviva la compresión, el redimensionamiento, la conversión de formato y otras operaciones comunes.

La UE es la primera jurisdicción importante en exigir marcado de contenido de IA a esta escala. Otras regiones probablemente seguirán enfoques similares. Construir sistemas conformes ahora te posiciona para tendencias regulatorias más amplias.