Tu asistente de IA tiene que decir que es una IA
Desde el 2 de agosto de 2026, un asistente de IA debe avisar de que lo es. Bien diseñado, ese aviso no es un trámite: es parte de cómo funciona el sistema.
Una persona entra en la web de una empresa, abre el chat y pregunta por un pedido. Le responde algo amable, rápido y seguro de sí mismo. Si la respuesta es correcta, nadie se pregunta quién la ha escrito. Si es incorrecta, la primera pregunta es inevitable: ¿esto lo ha dicho una persona o una máquina?
Desde el 2 de agosto de 2026, en la Unión Europea esa pregunta ya tiene respuesta obligatoria. El Reglamento de IA exige que quien habla con un sistema de IA sepa que está hablando con uno.
Cumplirlo con un aviso de una línea es fácil. Pero la transparencia útil no es un aviso pegado encima: es decidir qué hace la IA, qué no hace y qué se calcula fuera de ella. Esa parte no la resuelve ningún texto legal. Se diseña.
Qué pide la norma y qué no ha cambiado
El artículo 50 del Reglamento de IA obliga a que los sistemas destinados a interactuar con personas físicas se diseñen de forma que esas personas estén informadas de que interactúan con un sistema de IA, salvo que resulte evidente. La información tiene que darse de manera clara y distinguible, como tarde en la primera interacción.
En julio se publicó el Ómnibus digital sobre IA, el Reglamento (UE) 2026/1744, de 8 de julio de 2026. Aplazó las obligaciones de los sistemas de alto riesgo, y mucha gente leyó el titular como «la ley de IA se retrasa». No es así: las obligaciones de transparencia del artículo 50 se aplican desde el 2 de agosto de 2026.
Esto no es asesoramiento jurídico: si tienes dudas sobre tu caso concreto, consúltalo con un especialista. Pero lo que sí puedo contar es qué significa esto cuando se diseña el sistema.
El aviso es la parte fácil
Poner «Estás hablando con un asistente de IA» encima de un chat cuesta cinco minutos. El problema es que ese aviso, solo, no le dice nada útil a quien lo lee:
- ¿Sobre qué puede responder y sobre qué no?
- ¿De dónde sale lo que dice?
- ¿Qué parte de la respuesta ha calculado el sistema y qué parte ha redactado el modelo?
- ¿Qué datos míos viajan a un proveedor externo?
Si el sistema no tiene respuesta para esas preguntas, el problema no es de comunicación. Es de arquitectura. Y eso se ve en tres sistemas que he construido, cada uno con una pregunta distinta.
Qué hace la IA y qué no: RetoQ
RetoQ evalúa fotografías con un modelo de visión y propone tres revelados con valores de Lightroom. Es IA de principio a fin, y nadie duda de que lo es. Lo interesante es cómo reparte el trabajo:
- El modelo juzga; el servidor calcula. La nota final es la suma de los cinco criterios por dos, y la calcula el servidor. La aritmética no se le confía a un modelo.
- El archivo .xmp lo escribe el sistema. El modelo propone; la construcción del preset es determinista y siempre es válida.
- El producto dice lo que no hace. Una máscara llamada «Cielo» trae los valores correctos, pero no detecta el cielo: es geométrica. RetoQ lo explica en lugar de dejar que el usuario lo descubra.
Eso también es transparencia. No basta con decir «esto es IA»; hay que decir qué parte lo es.
A qué puede acceder el modelo: AtalayaIQ
AtalayaIQ es una capa de inteligencia sobre siete años de datos operativos de una empresa de eventos nacional. Tiene un asistente para preguntar sobre el informe del día. La pregunta que importa aquí es otra: ¿qué puede tocar ese asistente?
- El modelo elige una operación de un catálogo cerrado; el servidor valida los parámetros y ejecuta una consulta fija.
- El modelo no escribe SQL ni ve credenciales ni tablas fuera del catálogo.
- Al proveedor solo viajan la pregunta, el historial en texto y resultados agregados.
Cuando el acceso está acotado por diseño, explicar qué hace el asistente es sencillo, porque hay una lista de lo que puede hacer. Cuando un modelo tiene acceso libre a todo, nadie puede escribir esa lista con honestidad.
Sobre qué responde: Rocio.com
En Rocio.com hay un asistente público que responde sobre un archivo editorial que arranca en 1992. Aquí la pregunta es de dónde sale cada respuesta.
La decisión fue que la base de datos manda. El índice que usa la IA es desechable: se reconstruye entero desde la base y ningún identificador del proveedor vive dentro del contenido editorial. El asistente responde sobre ese archivo, no sobre lo que el modelo crea saber del mundo.
Y hay un visor interno de conversaciones con coste, latencia y valoraciones. Ser transparente hacia fuera exige poder ver lo que pasa dentro.
Cinco preguntas para revisar tu asistente
Si tu empresa ya tiene un chat, un asistente o una herramienta interna con IA, estas preguntas sirven para saber si la transparencia es real o solo un rótulo:
- ¿Se avisa en la primera interacción? No en el pie de página ni en las condiciones de uso: donde la persona empieza a hablar.
- ¿Se puede decir en una frase qué hace y qué no? Si no se puede, el alcance no está definido.
- ¿Qué se calcula fuera del modelo? Precios, plazos, importes, puntuaciones y permisos deberían salir de reglas, no de un texto generado.
- ¿A qué datos accede y qué sale hacia el proveedor? Si la respuesta es «a todo», hay trabajo pendiente.
- ¿Alguien revisa lo que responde? Un registro de conversaciones con coste y valoraciones convierte la duda en datos.
Si las cinco tienen respuesta, el aviso legal es la parte menor: el sistema ya es transparente por cómo está construido.
Decir que es una IA es obligatorio. Saber explicar qué hace es lo que genera confianza.
Para la parte de fondo —qué merece un modelo y qué no— escribí cuándo NO utilizar inteligencia artificial. Y en IA y automatización explico cómo diseño sistemas que usan IA con límites claros, datos ordenados y el servidor al mando de lo que tiene que ser exacto.