El AI Act después del Ómnibus Digital: qué obligaciones afectan de verdad a una pyme que usa IA en marketing
El Ómnibus Digital aplazó el alto riesgo del AI Act, pero no la transparencia del artículo 50. Qué obligaciones afectan de verdad a una pyme que usa IA en marke
El Reglamento (UE) 2026/1744, el Ómnibus Digital sobre IA, aplazó las obligaciones de alto riesgo del AI Act, pero no las que afectan al marketing. Para una pyme que usa chatbots o contenido generativo, lo relevante es la transparencia del artículo 50, aplicable desde el 2 de agosto de 2026. La evidencia experimental muestra que avisar del uso de IA tiene un coste de confianza real, aunque variable según cómo se comunique.
Palabras clave: AI Act; Ómnibus Digital; transparencia; chatbots; contenido sintético; pymes.
Qué cambió y qué no
El Ómnibus entró en vigor el 27 de julio de 2026 (Reglamento (UE) 2026/1744). Sus cambios principales para una pyme se resumen así:
| Obligación | Situación tras el Ómnibus |
|---|---|
| Alto riesgo (anexo III: empleo, crédito, educación) | Aplazado al 2 de diciembre de 2027 |
| Transparencia (art. 50) | Sin cambio: aplicable desde el 2 de agosto de 2026 |
| Marcado técnico de contenido (art. 50.2), sistemas ya en el mercado | Transitorio hasta el 2 de diciembre de 2026 |
| Alfabetización en IA (art. 4) | Rebajada a «adoptar medidas de apoyo», sin nivel garantizado |
Fuente: elaboración propia a partir del Reglamento (UE) 2026/1744 y de Comisión Europea (2026b).
Los usos habituales de marketing (redacción, creatividades, atención al cliente) no son de alto riesgo. El aplazamiento que ocupó los titulares apenas afecta a estas empresas; la transparencia, que sí les afecta, no se movió.
Lo que exige el artículo 50
Una pyme que contrata herramientas suele ser «responsable del despliegue», no proveedora. Sus deberes principales son dos: que el cliente sepa que habla con una IA desde la primera interacción, y etiquetar las ultrasuplantaciones (deepfakes). Las directrices de la Comisión de julio de 2026 aclaran que un chatbot de atención al cliente normalmente debe avisar, que un aviso genérico tipo «este sitio usa IA» no basta, y que un avatar sintético del director o una imagen de producto que engaña sobre su aspecto real requieren etiqueta; un ajuste de color, no (Comisión Europea, 2026a). La multa máxima es de 15 millones de euros o el 3 % de la facturación, la menor de las dos para pymes.
Un matiz importante para agencias: integrar un modelo por API no convierte a nadie en proveedor del modelo, pero quien construye un asistente y lo comercializa con su nombre sí puede ser proveedor de ese sistema (Comisión Europea, 2025).
Qué dice la evidencia sobre avisar
| Estudio | Muestra | Hallazgo |
|---|---|---|
| Luo et al. (2019) | Más de 6.200 clientes, experimento de campo | Revelar el bot antes de la llamada redujo las compras más de un 79,7 % |
| Altay y Gilardi (2024) | N = 4.976, preregistrado | La etiqueta «IA» resta credibilidad incluso a titulares verdaderos, porque se asume que no hubo supervisión humana |
| Wittenberg et al. (2025) | N = 7.579, preregistrado | La etiqueta reduce la credibilidad, pero no la intención de compartir |
| Wortel et al. (2024) | N = 161 | En Instagram, el aviso empeora la actitud hacia el anuncio, pero reduce la sensación de manipulación |
Fuente: elaboración propia.
El coste existe y se replica, pero es heterogéneo. La cifra más dura, la de Luo et al. (2019), procede de llamadas salientes anteriores a la IA generativa y a un marco legal que normalice el aviso, por lo que no debe extrapolarse a un chatbot web de 2026. Ningún estudio revisado mide todavía el efecto en pymes europeas tras agosto de 2026. Además, si todos los competidores avisan, el aviso deja de ser una desventaja propia.
España: obligaciones europeas sin ley nacional
El proyecto de ley orgánica de IA, que preveía calificar como infracción grave no etiquetar contenido generado con IA y atribuía a AESIA la vigilancia del artículo 50, decayó con la disolución de las Cortes en octubre de 2026 (Congreso de los Diputados, 2026). El AI Act se aplica directamente, pero falta el desarrollo nacional del régimen sancionador. Lo preciso es decir que España preveía sancionarlo, no que hoy lo sancione.
Aplicaciones prácticas
- Inventariar los usos que interactúan con clientes, generan contenido publicado o puntúan personas.
- Diseñar el aviso como experiencia de cliente: explicar la supervisión humana («asistente automático; un especialista revisa las respuestas») responde al mecanismo que identifican Altay y Gilardi (2024).
- Separar edición técnica de contenido sintético que represente personas o productos de forma no real.
- Revisar la puntuación de leads: según el TJUE (asunto C-634/21, SCHUFA), una puntuación automatizada puede ser una decisión del artículo 22 del RGPD si determina la oferta.
- Formación breve y documentada, ligada a los usos reales del equipo.
Para RCKT, cada asistente entregado a un cliente debería incluir el aviso desde el diseño y dejar claro quién es proveedor y quién responsable del despliegue.
Caso simulado (no representa a ninguna empresa real): una clínica con asistente en WhatsApp cambia su saludo por «Soy el asistente automático de la clínica; si prefieres hablar con una persona, escribe "equipo"». En lugar de eliminar el aviso, compara variantes de su redacción en periodos equivalentes.
Limitaciones
Las fechas se contrastaron con el texto consolidado de la Comisión, no con la versión oficial. Las directrices no son vinculantes. La evidencia sobre avisos procede sobre todo de Estados Unidos y Reino Unido. Este artículo no es asesoramiento jurídico.
Conclusión
El AI Act después del Ómnibus Digital deja a una pyme con un cumplimiento acotado y concreto: avisar del uso de IA, etiquetar lo sintético y formar al equipo en los usos reales que ya tiene. La ventaja competitiva no está en minimizar ese aviso ni en esperar a que llegue una ley nacional sancionadora, sino en diseñarlo como parte de la experiencia del cliente antes de que una inspección o un cliente insatisfecho lo exija.
Referencias
Altay, S., & Gilardi, F. (2024). People are skeptical of headlines labeled as AI-generated, even if true or human-made, because they assume full AI automation. PNAS Nexus, 3(10), pgae403. https://doi.org/10.1093/pnasnexus/pgae403
Comisión Europea. (2025). Guidelines on the scope of the obligations for general-purpose AI models established by Regulation (EU) 2024/1689 (C(2025) 5045 final).
Comisión Europea. (2026a). Guidelines on the implementation of the transparency obligations for certain AI systems under Article 50 of the AI Act (C(2026) 5054 final).
Comisión Europea. (2026b, 31 de julio). Commission starts enforcing AI Act rules [Nota de prensa IP/26/1714].
Congreso de los Diputados. (2026). Proyecto de Ley Orgánica para el buen uso y la gobernanza de la inteligencia artificial (121/000096). BOCG, Congreso, Serie A, 97-1.
Luo, X., Tong, S., Fang, Z., & Qu, Z. (2019). Frontiers: Machines vs. humans: The impact of artificial intelligence chatbot disclosure on customer purchases. Marketing Science, 38(6), 937–947. https://doi.org/10.1287/mksc.2019.1192
Reglamento (UE) 2026/1744 del Parlamento Europeo y del Consejo, de 8 de julio de 2026 (Ómnibus Digital sobre IA). (2026). Diario Oficial de la Unión Europea, L 2026/1744.
Tribunal de Justicia de la Unión Europea. (2023). Sentencia de 7 de diciembre de 2023, asunto C-634/21 (SCHUFA Holding).
Wittenberg, C., Epstein, Z., Péloquin-Skulski, G., Berinsky, A. J., & Rand, D. G. (2025). Labeling AI-generated media online. PNAS Nexus, 4(6), pgaf170.
Wortel, C., Vanwesenbeeck, I., & Tomas, F. (2024). Made with artificial intelligence: The effect of artificial intelligence disclosures in Instagram advertisements on consumer attitudes. Emerging Media, 2(3), 547–570.
