La transparencia sobre el uso de la IA ya es una expectativa de clientes y ciudadanos

La conversación empresarial sobre inteligencia artificial se ha centrado principalmente en la adopción: qué herramientas utilizar, qué procesos automatizar y cuánto puede mejorar la productividad.

Sin embargo, a medida que la IA se integra en la creación de contenidos, la comunicación, la atención al cliente y la toma de decisiones, aparece una cuestión igualmente importante: ¿cómo debe informar una organización sobre la intervención de estos sistemas?

Los resultados de la 28.ª edición de Navegantes en la Red, elaborada por la Asociación para la Investigación de Medios de Comunicación, muestran que esta preocupación ya forma parte de las expectativas de los usuarios.

La afirmación que obtiene un mayor nivel de acuerdo dentro del bloque dedicado a la inteligencia artificial es: “Debería poder identificarse todo lo hecho con IA”. Su valoración media es de 4,17 sobre 5, por encima de afirmaciones relacionadas con el potencial futuro de la tecnología o la preocupación por su crecimiento.

El estudio fue realizado entre octubre y diciembre de 2025 y recoge 15.021 encuestas válidas de usuarios de internet en España. 

No se trata, por tanto, de una cuestión exclusivamente técnica o regulatoria. La transparencia sobre el uso de la IA se está convirtiendo también en una expectativa del mercado.

La adopción avanza más rápido que la gobernanza

Según el estudio, el 69,5 % de los internautas españoles había utilizado alguna herramienta de IA durante el mes anterior a la encuesta. El 36,5 % la había empleado el día anterior.

Además de buscar información, los usuarios recurren a estas herramientas para redactar textos, resumir documentos, traducir y generar imágenes o vídeos. Una parte importante declara utilizarlas con fines profesionales.

Estos datos reflejan una realidad que muchas organizaciones ya pueden observar internamente: la adopción de la IA no siempre comienza como resultado de una decisión corporativa. Con frecuencia son los propios empleados quienes incorporan estas herramientas para resolver tareas concretas.

Por esta razón, prohibir o ignorar su uso rara vez constituye una estrategia suficiente. La organización necesita conocer qué herramientas se utilizan, con qué información, para qué finalidades y bajo qué nivel de supervisión.

Cuando la adopción precede a la política corporativa aparecen riesgos relacionados con la confidencialidad, la protección de datos, la propiedad intelectual, la calidad de los resultados y la coherencia de la comunicación empresarial.

La gobernanza de la IA comienza precisamente en ese punto: convertir usos dispersos y difícilmente auditables en prácticas conocidas, evaluadas y controladas.

Utilidad no equivale a confianza

El estudio también muestra que el 69,7 % de los usuarios ha detectado, al menos ocasionalmente, información errónea, poco fiable o falsa en las respuestas generadas por IA.

Este dato resulta especialmente relevante para las empresas. Las personas pueden continuar utilizando una tecnología a pesar de conocer sus limitaciones porque el beneficio inmediato compensa el esfuerzo de verificar cada resultado.

En un contexto corporativo, sin embargo, esa verificación no puede depender únicamente del criterio individual de cada empleado.

Cuando un contenido puede afectar a clientes, decisiones comerciales, reputación, cumplimiento normativo o derechos de terceros, la supervisión debe incorporarse al proceso. Esto implica definir quién revisa el resultado, qué fuentes deben validarse, qué usos requieren aprobación y qué evidencias deben conservarse.

La confianza no se obtiene declarando que una organización utiliza la IA de forma responsable. Debe poder demostrarse mediante procedimientos, responsabilidades y registros.

Etiquetar es solo una parte de la transparencia

La demanda de identificación de los contenidos generados con IA suele reducirse a una cuestión aparentemente sencilla: añadir o no una etiqueta.

En realidad, una política de transparencia necesita responder a preguntas más amplias:

• ¿Qué nivel de intervención de la IA debe declararse?
• ¿Debe distinguirse entre contenido generado, editado, traducido o simplemente asistido por IA?
• ¿Quién es responsable de verificar la declaración?
• ¿Cómo se conserva la información sobre las herramientas y los procesos utilizados?
• ¿Qué sucede cuando participan proveedores, agencias o colaboradores externos?
• ¿Cómo puede verificarse posteriormente el origen del contenido?

La respuesta no tiene por qué ser idéntica para todos los casos. Una traducción interna, una imagen publicitaria, una respuesta automatizada a un cliente y un informe financiero presentan niveles de riesgo diferentes.

Una gobernanza eficaz no consiste en etiquetarlo todo de la misma forma, sino en clasificar los usos y aplicar medidas proporcionales a su impacto.

La regulación refuerza una expectativa que ya existe

El Reglamento Europeo de Inteligencia Artificial incorpora obligaciones específicas de transparencia para determinados sistemas y contenidos.

Entre otras medidas, contempla el marcado en formatos legibles por máquina de ciertos contenidos generados o manipulados mediante IA, así como obligaciones de divulgación relacionadas con deepfakes y determinados textos publicados para informar sobre asuntos de interés público.

No se trata de una obligación general de etiquetar cualquier documento en el que haya intervenido una herramienta generativa. El alcance depende del tipo de contenido, del sistema utilizado y del contexto de publicación.

Las disposiciones de transparencia del artículo 50 serán aplicables desde el 2 de agosto de 2026. La Comisión Europea está desarrollando guías y un código de buenas prácticas para facilitar su aplicación. 

Para las organizaciones, la conclusión práctica es clara: esperar a que todas las interpretaciones regulatorias estén cerradas no elimina la necesidad de actuar. La demanda de transparencia ya existe entre usuarios, clientes y profesionales.

De la política a los mecanismos verificables

Una estrategia corporativa de transparencia debería contemplar, al menos, cinco elementos:

1. Un inventario de usos de inteligencia artificial, que permita identificar herramientas, procesos, responsables y datos utilizados.
2. Una clasificación por niveles de riesgo, diferenciando usos internos, contenidos externos, decisiones automatizadas y actividades con impacto legal o reputacional.
3. Criterios de supervisión humana, que determinen qué resultados deben revisarse y quién asume la responsabilidad final.
4. Una política de declaración y etiquetado, adaptada al tipo de contenido, al grado de intervención de la IA y al público destinatario.
5. Mecanismos de trazabilidad, capaces de documentar el origen, las transformaciones y las validaciones realizadas durante el proceso.

Estas medidas no deben plantearse únicamente como controles defensivos. Una política clara reduce la incertidumbre de los equipos, facilita la adopción segura y permite utilizar la IA con mayor consistencia.

La confianza será una ventaja competitiva

Los usuarios no parecen estar rechazando la inteligencia artificial. La utilizan, reconocen su utilidad y, al mismo tiempo, son conscientes de sus limitaciones.

Lo que están reclamando son condiciones para confiar: saber cuándo interviene la IA, entender quién responde por el resultado y disponer de mecanismos que permitan verificar el origen de los contenidos.

Por eso, la siguiente etapa de adopción empresarial no dependerá únicamente de acceder a modelos más avanzados. Dependerá de la capacidad de cada organización para integrar la IA mediante procesos transparentes, responsabilidades claras y evidencias verificables.

La gobernanza no debe entenderse como una barrera a la innovación. Es la infraestructura que permite innovar sin convertir cada nuevo uso de la IA en un riesgo difícil de controlar.