‘IAB propone reglas para la IA en la publicidad digital, pero etiquetar no es el problema principal’, por David Lahoz
El 3 de agosto de 2026, IAB, justo un día después de la entrada en vigor del artículo 50 de la AI Act europea, publicó el nuevo AI Transparency and Disclosure Framework del IAB. Este documento ha sido elaborado por un grupo de trabajo donde han participado las compañías Digitas, Acxiom, Condé Nast, Mondelez, Tinuiti y Warner Bros Discovery, liderado por Caroline Giegerich, VP de IA en IAB. Es una guía voluntaria, sin autoridad sancionadora, dirigida específicamente a publicidad y comunicaciones de marca. No pretende sustituir la regulación vigente, y recomienda ceder ante ella allí donde sea más estricta. Lo que sí pretende es responder algo que ni el artículo 50 del EU AI Act ni la ley de intérpretes sintéticos de Nueva York resuelven con suficiente detalle práctico: cuándo, exactamente, un anuncio necesita decir "esto lo hizo una IA".
Materialidad, no volumen de IA
La aportación central del documento es reformular la pregunta que todo el mundo lleva dos años haciéndose. No se trata de "¿cuánta IA se usó en este anuncio?", lo que realmente importa es "¿esa IA podría inducir a error a un consumidor razonable sobre la autenticidad, la identidad o la representación de lo que está viendo?". Bajo ese criterio, corregir el color de una foto, limpiar un fondo o generar un fondo genérico sobre un producto real fotografiado de verdad no requiere divulgación, exista o no IA de por medio. Generar una imagen íntegra desde un prompt, sí. Un influencer fotorrealista que podría confundirse con una persona real, sí. Una voz clonada y autorizada de un personaje real, narrando en primera persona una situación donde intervino como si se hubiera grabado ese día mientras ocurría, sí, no por la clonación en sí, sino por la ficción de autenticidad documental que crea. La misma voz, en un testimonial publicitario evidentemente pagado, no.
Es un criterio más complejo de lo que parece a primera vista, y tiene una justificación económica que el propio IAB no esconde: un estudio de NYU Stern citado en el documento encontró que marcar que un anuncio se hizo con IA generativa le costó al anunciante un 31,5% de click-through rate. Etiquetar sin criterio no es solamente ruido; puede tener impacto en el performance de la campaña. Ese dato, más que ninguna apelación a la ética publicitaria, es probablemente la razón real por la que el sector ha llegado a un consenso en contra del etiquetado universal y a favor de la divulgación selectiva basada en riesgo.
Dos capas, un icono gratis y dos siglas nuevas
Operativamente, el framework propone un modelo de dos capas: una humana, donde un revisor aplica los criterios de materialidad y decide si procede una etiqueta visible, y una técnica, que embebe metadatos C2PA en el activo y registra dos assertions nuevas que el IAB está definiendo: com.iab.threshold, si el uso de IA alcanzó el umbral de divulgación, y com.iab.disclosure, si se aplicó la etiqueta, dejando un rastro auditable que sobrevive aunque la etiqueta visible no se renderice bien en alguna plataforma.
Para la parte visible, el documento recomienda el carácter Unicode sparkle o una etiqueta de texto tipo "AI-generated", con el argumento de que el sparkle es gratuito, no requiere licencia y ya se asocia a IA en interfaces de producto. Curiosamente, el propio estudio de testeo del Código de Buenas Prácticas de la Comisión Europea, que usa un icono distinto, "AI" en mayúsculas, encontró que las variantes con etiqueta textual explícita rinden mejor que los iconos solos. En definitiva, que el sector todavía no se ha puesto de acuerdo ni en el símbolo.
Lo que esto significa para quien trabaja desde España
Aquí conviene ser preciso, porque es fácil leer "framework del IAB" y asumir que aplica igual en todas partes. No es así, y hay al menos dos puntos donde diverge explícitamente del derecho europeo vinculante. El artículo 50(4) del AI Act, en vigor desde el 2 de agosto de 2026, no reconoce ninguna excepción para el endoso comercial autorizado: si el contenido de audio o vídeo generado por IA se asemeja a una persona real y parece auténtico, cae dentro de su ámbito de divulgación, tenga o no autorización de la persona y esté o no claramente enmarcado como publicidad pagada. El framework del IAB sí exime esos casos, voces clonadas autorizadas y gemelos digitales autorizados en contextos publicitarios estándar, precisamente porque entiende que el contexto comercial elimina el riesgo de engaño. Para una agencia o un anunciante que opera en mercados europeos, la norma que gana esa discrepancia es la europea, no la voluntaria estadounidense, y conviene no mezclarlas al definir internamente cómo etiquetar la publicidad.
La hoja de ruta del documento también pide lectura con distancia: sugiere designar un "AI Disclosure Lead" en 60 días y construir infraestructura de cumplimiento en 24 meses, un ritmo razonable para quien parte de cero, pero no un calendario legal. Donde ya hay obligación vinculante, como la UE, Nueva York o el mosaico asiático, el plazo lo marca la ley, no la guía voluntaria.
La presión de la eficiencia
El documento también indica una realidad inmutable; admite que la eficiencia de costes ha desplazado a la calidad creativa como principal motivo para usar IA entre los anunciantes, mientras el sentimiento del consumidor se mueve en dirección contraria. El sector se está volviendo más dependiente de una tecnología que su propia audiencia recibe con más recelo, no menos. Un framework de divulgación bien diseñado gestiona esa tensión con inteligencia, pero no la resuelve. La resuelve, si acaso, quien decida que la eficiencia de costes no es motivo suficiente para sustituir la parte del anuncio que el consumidor todavía valora que sea de verdad. Eso no lo decide ningún icono, por muy gratis que sea.
David Lahoz, fundador y CEO de VeriqX
