Desde que las obligaciones de transparencia del Reglamento europeo de IA son aplicables, la pregunta práctica que se hacen las empresas es muy concreta: ¿tengo que poner “generado con IA” en mis imágenes de producto?
La respuesta corta es que depende de qué se ha generado, y la mayoría de los artículos sobre el tema no ayudan porque se quedan en el resumen general de la norma sin bajar al caso de uso. Este intenta lo contrario.
Una advertencia previa: esto es una guía práctica escrita desde la experiencia de implementarlo en proyectos, no asesoramiento jurídico. Para decisiones con impacto regulatorio, la interpretación debe validarla vuestro equipo legal.
Qué exige la norma, en corto
El bloque de transparencia del Reglamento se apoya en cuatro ideas:
- Si una IA interactúa con personas, las personas deben saberlo, salvo que sea evidente por el contexto.
- Quien proporciona un sistema generativo debe marcar sus salidas en un formato legible por máquina que permita detectar que son artificiales.
- Quien despliega el sistema debe informar cuando el contenido generado o manipulado puede inducir a error, muy señaladamente si representa a personas, lugares o hechos reales.
- Hay excepciones para usos de asistencia o de edición estándar que no alteran sustancialmente el contenido original.
Ese punto 4 es el que casi nunca se menciona y el que más cambia las conclusiones en un ecommerce.
El caso que más importa: imágenes de producto
Aplicando lo anterior a fotografía de catálogo, aparecen tres situaciones bastante distintas:
Sustituir el fondo o reiluminar una foto real. El producto se conserva píxel a píxel y lo que cambia es el entorno. Es funcionalmente equivalente a un retoque de estudio, que lleva décadas siendo práctica normal y aceptada. Es el caso que mejor encaja en la excepción de edición que no altera sustancialmente el contenido.
Generar la escena completa incluyendo el producto. Aquí el producto que se muestra no es exactamente el que se envía. Además del problema de transparencia, hay un problema anterior de publicidad: estás mostrando algo que no puedes servir.
Generar modelos o personas. El terreno más delicado. Si la imagen representa a una persona que parece real, entra de lleno en las obligaciones de información, y además se cruza con derechos de imagen.
La conclusión operativa que damos en proyectos es la misma que ya recomendábamos por razones de negocio: no generes el producto, genera su contexto. Es la práctica que mejor resiste tanto el escrutinio regulatorio como la tasa de devoluciones. Cómo se implementa está en nuestra guía de fotografía de producto con IA.
Chatbots y agentes de atención al cliente
Esta es la obligación más fácil de cumplir y una de las que más se incumplen, casi siempre por descuido de diseño.
Si un cliente escribe a tu widget y le responde un agente automático, tiene que poder saber que no es una persona. Nada de esto exige un aviso legal intimidante: basta con que el nombre y la presentación no simulen ser humanos y con que el propio sistema lo aclare si se le pregunta.
Los tres errores que vemos:
- Ponerle al bot un nombre de persona y una foto de perfil de persona.
- No indicar en ningún momento que es automático, confiando en que “se nota”.
- Que el agente, preguntado directamente, no lo confirme con claridad.
El tercero es el más grave y el más fácil de arreglar: debería estar en las instrucciones del sistema desde el primer día. Lo tratamos al construir agentes en cómo crear un agente IA con LLM para atención al cliente.
Marketing, redes y contenido editorial
Imágenes ilustrativas y conceptuales. Una ilustración claramente estilizada no engaña a nadie sobre su naturaleza. El riesgo aparece cuando la imagen es fotorrealista y representa una escena que el espectador puede tomar por real.
Textos. Cuando se publica contenido para informar al público sobre asuntos de interés general, hay obligaciones de información, con matices relevantes cuando existe revisión humana y alguien asume la responsabilidad editorial. Un artículo de blog corporativo revisado y firmado por una persona está en una situación muy distinta a la de un feed publicado automáticamente sin supervisión.
Voz y vídeo con personas. El caso más restrictivo. Si se representa a una persona real diciendo o haciendo algo, la obligación de informar es clara, y además hay derechos de imagen y de voz que el Reglamento no sustituye.
Plataformas. Con independencia de la norma europea, las principales redes sociales tienen sus propias políticas de divulgación de contenido sintético, con etiquetado automático a partir de metadatos. Cumplir la ley no exime de cumplir las políticas de la plataforma donde publicas.
Cómo se etiqueta en la práctica
Hay tres capas, y se complementan:
1. Marcado legible por máquina. Metadatos y marcas incrustadas que permiten a sistemas automáticos detectar el origen sintético. Es la capa que corresponde principalmente al proveedor del modelo, aunque tu pipeline debe evitar destruirla.
Aquí está el error técnico más común y el más silencioso: los procesos de optimización de imágenes suelen eliminar los metadatos. Si tu CDN o tu compresor limpian el EXIF para ahorrar bytes, estás borrando exactamente la señal que permite identificar la procedencia. Merece la pena comprobarlo, porque nadie lo nota hasta que alguien pregunta.
2. Procedencia y trazabilidad. Estándares de credenciales de contenido que registran de forma verificable cómo se creó y editó un archivo. Es la dirección hacia la que se mueve el sector, y adoptarlo pronto es más fácil que readaptarlo después.
3. Divulgación visible. El aviso que ve el usuario. Es la capa que corresponde a quien publica, y la que exige criterio: debe ser claro y accesible sin convertir cada ficha de producto en un aviso legal.
Quién responde de qué
Una fuente habitual de confusión es asumir que si usas una herramienta de terceros, el cumplimiento es suyo. No funciona así:
- El proveedor del sistema generativo tiene obligaciones sobre el marcado técnico de las salidas.
- La empresa que lo despliega tiene obligaciones propias de información hacia sus usuarios finales.
Que tu proveedor marque correctamente las imágenes no te exime de informar cuando publicas contenido que puede inducir a error. Y al revés: un aviso visible no arregla que tu pipeline haya destruido los metadatos.
Checklist práctico
Para una empresa que usa IA generativa en su web o producto:
- Inventario. Dónde se usa IA generativa: catálogo, marketing, soporte, contenido.
- Clasificación por riesgo de confusión. ¿Puede alguien tomar esto por real y tomar una decisión en consecuencia?
- Los chatbots se identifican en la presentación y cuando se les pregunta directamente.
- Los metadatos sobreviven al pipeline de imágenes: comprobar CDN, compresores y redimensionados.
- El producto nunca se altera en imágenes de catálogo: ni forma, ni color real, ni etiquetado del envase.
- Divulgación visible donde el contenido pueda confundirse con material real.
- Registro interno de qué contenido se generó, con qué herramienta y quién lo aprobó.
- Revisión legal de los casos límite, sobre todo si aparecen personas.
El penúltimo punto se subestima siempre y es el que salva la situación cuando llega una consulta: sin registro, seis meses después nadie recuerda si una imagen concreta se generó o se fotografió.
Lo que ya obligaba antes del Reglamento
Conviene no perder de vista que la publicidad engañosa ya estaba prohibida mucho antes de que existieran los modelos generativos. Mostrar un producto con un aspecto que no corresponde al que se entrega es un problema de consumo con independencia de cómo se produjera la imagen: con IA, con Photoshop o con un fotógrafo muy hábil.
Para un ecommerce esto es tranquilizador y exigente a la vez. Tranquilizador porque el criterio de fondo no ha cambiado. Exigente porque significa que “lo hizo la IA” nunca ha sido una defensa.
Conclusión
La pregunta correcta no es “¿tengo que etiquetar mis imágenes de IA?”, sino “¿puede alguien confundir esto con algo real y tomar una decisión basada en esa confusión?”. Casi todos los casos prácticos se resuelven con ese criterio, y coincide con el que ya debía aplicarse por normativa de consumo.
Para un ecommerce, la regla operativa es sencilla y se solapa con lo que ya conviene hacer por negocio: genera el contexto, nunca el producto; identifica tus agentes automáticos; no destruyas los metadatos; y documenta lo que generas.
El panorama general del Reglamento y sus plazos está en regulación de la IA en Europa. Si queréis que revisemos vuestro caso concreto —qué contenido generáis y dónde estáis expuestos— contadnos vuestra situación.