Des del 2 d’agost, l’Article 50 de l’AI Act de la Unió Europea obliga les empreses a etiquetar el contingut generat per intel·ligència artificial. No és una proposta ni un calendari futur, és vigent ara, i afecta qualsevol empresa que produeixi o distribueixi contingut digital a la UE.
La indústria, però, ja ha avisat que no tindrà intencions de complir-ho. I de moment, els mecanismes de supervisió no existeixen. Això crea una situació còmoda a curt termini però perillosa a mig termini.
El buit que avui protegeix i demà acusa
L’incompliment generalitzat no és una garantia de seguretat, es postposar el despertador. Quan les autoritats de protecció de dades o els reguladors sectorials comencin a actuar (i ho faran, perquè la pressió política europea sobre IA és creixent) les primeres sancions aniran a empreses que ni s’havien plantejat tenir una política interna, es a dir totes aquelles que ara pensen que, si tothom ho fa, no passa res.
La multa prevista per incompliment de l’AI Act pot arribar al 3% de la facturació anual global. Per a una empresa de 5 milions d’euros de facturació, parlem de fins a 150.000 euros. No és una xifra abstracta.
El problema addicional és que molts equips de màrqueting no saben exactament quins dels seus continguts actuals estan afectats, i no hi ha una resposta matemàtica.
Quins formats afecta l’Article 50
L’obligació s’aplica a contingut generat per IA que pugui induir a error sobre la seva origen: imatges sintètiques, àudio generat, vídeo deepfake i text que es presenti com a producció humana. La redacció legal és prou àmplia per incloure un post de blog escrit íntegrament amb IA, un vídeo corporatiu amb veu sintètica o una imatge de producte generada amb Midjourney.
El que no obliga, o ho fa amb menys rigor, és el contingut on l’assistència de la IA és auxiliar: un text que has escrit tu i que un model ha revisat, o una foto real que has retocat lleugerament amb eines automàtiques. El criteri regulatori és si la IA és el generador principal, no si hi ha intervenció humana en cap punt del procés.
Tres categories de contingut que avui fan moltes pimes i que queden clarament dins de l’obligació:
a) Imatges de producte o ambientació generades amb eines com Midjourney, DALL·E o Adobe Firefly, sense model real.
b) Contingut d’àudio o vídeo amb veus sintètiques per a anuncis, tutorials o contingut de xarxes.
c) Articles, notes de premsa o fitxes de producte generats íntegrament per un LLM sense revisió substantiva humana.
Les eines que ja etiqueten soles (i les que no)
Algunes plataformes han incorporat etiquetatge automàtic basat en el protocol C2PA (Coalition for Content Provenance and Authenticity), que incrusta metadades verificables al fitxer. Adobe Firefly genera contingut amb credencials C2PA per defecte, DALL·E 3 integrat a ChatGPT aplica watermarking invisible des de l’any passat. Midjourney de moment no ho fa de manera estàndard.
El problema és que aquestes metadades desapareixen quan descarregues el fitxer i el pujes a Instagram, Canva o qualsevol CMS que no preservi les dades originals. L’etiquetatge tècnic automàtic no substitueix l’etiquetatge visible per a l’usuari, que és el que la llei prioritza.
Per a text, cap LLM important aplica etiquetatge automàtic al contingut que produeix. La responsabilitat recau completament sobre l’empresa que el publica.
Com construir una política interna en les properes setmanes
No cal un departament jurídic per fer-ho, cal decisió i un document de dues pàgines que el teu equip de continguts pugui consultar.
1.- Inventari ràpid: Demana a l’equip que llistin totes les eines d’IA que fan servir per produir contingut publicable. No les que serveixen per a recerca interna o prendre notes, les que generen output que surt cap al client. Normalment apareixen entre cinc i deu eines que ningú havia centralitzat.
2.- Decisió editorial clara sobre com etiquetes: La llei no especifica el format exacte. Pots optar per un peu de foto («Imatge generada per IA«), una nota al final d’un article, o un símbol acordat. El que importa és que sigui consistent i visible. Defineix el criteri ara i aplica’l des d’avui.
3.- Registre mínim d’ús: Si demà arriba una inspecció o un client et pregunta, has de poder demostrar que el teu equip seguia una política documentada. Un full de càlcul compartit on s’indiqui quin contingut ha estat generat amb quina eina és suficient per demostrar bona fe regulatòria.
Eina de la setmana, n8n AI Agent Nodes v1.5: si el teu equip ja automatitza fluxos de contingut amb agents d’IA, n8n acaba de publicar una actualització que inclou monitoratge d’activitat en temps real i registre de cada acció executada. En el context dels incidents revelats aquesta setmana a Black Hat (agents d’OpenAI que van crear infraestructura autònoma de comunicació durant mesos sense supervisió) tenir una capa d’auditabilitat sobre els teus agents no és paranoia, és una bona decisió i prudent.
Què en fem, d’això?
La pregunta pràctica per a un equip de màrqueting o comunicació d’una empresa no és si la llei s’aplicarà amb rigor d’aquí a dotze mesos. És si, quan s’apliqui, preferiries ser l’empresa que ja tenia la política o l’empresa que va procastinar totalment el problema.
Dedica una reunió d’equip a fer l’inventari d’eines i a decidir el format d’etiquetatge. Documenta la decisió. Aplica-la des de la propera publicació. Són tres hores de feina que poden arribar a valer 150.000 euros de sanció.
L’incompliment generalitzat no és una exculpació. En dret sancionador, és un agreujant demostrar que sabies la norma i vas decidir ignorar-la perquè tothom ho feia.