Desde el 2 de agosto de 2026 se aplica el artículo 50 del Reglamento Europeo de IA, la parte de transparencia. Si tu producto habla con un modelo de lenguaje, la pregunta que decide tu lista de tareas es una sola: ¿eres proveedor o eres desplegador? Casi siempre eres desplegador, y las obligaciones de un desplegador son mucho más cortas de lo que da a entender el ruido de las últimas semanas. Esto es la checklist, sin el susto de más.

Proveedor o desplegador: la pregunta que decide tu lista

El Reglamento separa a quien construye el modelo de quien lo usa. Proveedor de un modelo de propósito general (GPAI) es OpenAI, Anthropic, Google, Mistral o Meta: quien entrena y publica el modelo. Sus obligaciones (el capítulo V, con poderes de supervisión activos desde el 2 de agosto de 2026) son las pesadas: documentación técnica del modelo, política de derechos de autor, evaluaciones de riesgo sistémico. Si tu app llama a una API, nada de eso es tuyo.

Desplegador eres tú: usas el sistema bajo tu propia autoridad para dar un servicio. La frontera se cruza en casos concretos (si reentrenas un modelo a fondo y lo publicas como tuyo, puedes convertirte en proveedor), pero para un equipo de producto que llama a la API de Claude o GPT y construye la experiencia encima, la respuesta es clara: desplegador. Y eso te deja fuera del 90% de lo que te preocupa cuando lees "AI Act".

Lo que sí te aplica desde agosto

El artículo 50 son obligaciones de transparencia, y se reducen a cuatro situaciones. Repásalas contra tu producto:

1. Tu app tiene un chatbot o asistente. Quien interactúa tiene derecho a saber que habla con una IA, y el aviso va antes o al inicio de la conversación. La ley lo pone en el proveedor del sistema conversacional, y si esa capa de chat la construiste tú, ese proveedor eres tú. Hay una excepción: si para una persona razonablemente informada resulta evidente que está ante un bot, no hace falta cartel. Pero la carga de demostrar que era "evidente" la llevas tú, así que en la duda, avisa. (Y si ese asistente es agéntico, aquí contamos cómo elegimos su runtime.)

2. Generas imágenes, audio o vídeo que podrían pasar por reales. Un avatar sintético, una voz clonada, un vídeo manipulado: si se parece a personas, lugares o hechos reales y podría engañar, hay que marcarlo como generado artificialmente. Esto es lo que la ley llama deepfake, y aquí la obligación de etiquetar cae sobre ti como desplegador.

3. Publicas texto generado por IA para informar al público sobre asuntos de interés público. Si automatizas notas, resúmenes de actualidad o contenido informativo y lo publicas sin que nadie lo revise, hay que decir que es generado por IA. Hay salida: si existe revisión editorial humana y alguien asume la responsabilidad de lo publicado, no necesitas el aviso.

4. Reconoces emociones o categorizas personas por biometría. Tienes que informar a quien queda expuesto a ese sistema. Y ojo, porque el reconocimiento de emociones suele arrastrar además clasificación de alto riesgo, que es otra liga con obligaciones bastante más largas.

Para las etiquetas de los puntos 2 y 3, la Oficina Europea de IA ya publicó iconos oficiales que puedes usar. No tienes que diseñar tú el sello.

Lo que no te aplica (y por qué el miedo va sobrado)

No tienes que ponerle marca de agua a lo que devuelve el modelo. Esa marca legible por máquina de la que habla el artículo 50.2 (metadatos, señales de procedencia) es obligación del proveedor del modelo generativo, no de quien lo integra. Anthropic, OpenAI y Google se ocupan de que su salida sea detectable; tú no reimplementas eso.

Un asistente donde el contexto ya deja claro que es un bot no necesita un aviso en rojo parpadeando, siempre que de verdad sea inequívoco. Un borrador que genera tu equipo para uso interno, un resumen de una reunión, código que te escribe un copiloto: nada de eso es deepfake ni texto de interés público. Y la transparencia del artículo 50 mira siempre hacia la persona expuesta al sistema; en un uso interno el cálculo cambia, aunque tampoco te da barra libre.

Traducido: si tu producto es una app con un chatbot de soporte, la única tarea real que te deja el artículo 50 es dejar claro que quien responde es una IA. Nada de consultoras ni auditorías, ni reescribir tu backend.

La fecha que importa de verdad: 2 de diciembre de 2026

El artículo se aplica desde el 2 de agosto, pero los sistemas que ya estaban en el mercado antes de esa fecha tienen un periodo de gracia que termina el 2 de diciembre de 2026. Después, "lo lanzamos antes de agosto" deja de ser una respuesta. Si tienes una feature con IA en producción desde hace meses, esa es tu fecha para tener el aviso puesto.

La checklist, en cuatro preguntas

  • ¿El usuario final de tu app conversa con un LLM? → Aviso de que es una IA, antes o al inicio de la conversación.
  • ¿Generas imágenes, audio o vídeo que podrían confundirse con algo real? → Márcalo como generado artificialmente, con los iconos de la Oficina de IA.
  • ¿Publicas texto de IA para informar al público sobre temas de interés público? → O revisión editorial humana con un responsable detrás, o el aviso.
  • ¿Reconoces emociones o clasificas por biometría? → Informa a la persona expuesta, y comprueba si además caes en alto riesgo.

Si respondes que no a las cuatro, tu deuda con el artículo 50 es casi seguro cero.

Qué haríamos nosotros

Lo primero, no contratar una consultora de compliance porque un titular mencione multas de 15 millones. Las sanciones del artículo 50 pueden llegar a 15 M€ o el 3% de la facturación mundial, cierto, pero la supervisión va a mirar primero la escala y la mala fe, no a la startup de cinco personas con un bot de soporte que se olvidó de un aviso. Haz las cuatro comprobaciones y ordena lo que salga.

Lo segundo, el aviso no vive en los términos y condiciones que nadie lee. Ponlo en el propio flujo de chat: una etiqueta visible de "estás hablando con un asistente", no enterrada tres pantallas más abajo. Cumples la ley y de paso no engañas a tu usuario, que a la larga te importa más que el reglamento.

Donde sí seríamos cuidadosos: avatares o voces sintéticas en marketing, cualquier cosa en healthtech que roce la detección de emociones, y productos dirigidos a menores, donde la vara siempre sube. Si tu caso es alguno de esos, el artículo 50 es el principio de la conversación, no el final.

Para el resto, que es la mayoría, esto se resuelve en una tarde de trabajo de producto y no en un proyecto de cumplimiento. Si estás montando una feature con un modelo y no tienes claro de qué lado de la frontera proveedor/desplegador caes, o dónde encaja el aviso en el recorrido del usuario, es parte de lo que resolvemos cuando construimos producto con IA. Escríbenos y lo miramos con tu caso delante.