Chatbots / interacción con IA
Quien pone en el mercado un sistema que interactúa directamente con personas debe informar de que es una IA desde el inicio, salvo que resulte evidente (Art. 50.1 · proveedor).
Vigente · 2 de agosto de 2026
Desde el 2 de agosto de 2026 aplican obligaciones del Art. 50 del Reglamento (UE) 2024/1689. No hay que etiquetar todo lo creado con IA; sí hay deberes concretos según el rol (proveedor o desplegador) y el tipo de sistema o contenido.
Reglamento (UE) 2024/1689 · Art. 50 · información orientativa
Lo que cambia ahora
Casos en los que debes informar del uso de IA — y lo que suele quedar fuera.
Quien pone en el mercado un sistema que interactúa directamente con personas debe informar de que es una IA desde el inicio, salvo que resulte evidente (Art. 50.1 · proveedor).
Proveedor: marcado detectable (machine-readable) del contenido sintético (Art. 50.2). Desplegador: etiquetado visible de deepfakes (Art. 50.4). No son la misma obligación.
Si publicas texto generado/manipulado con IA para informar al público sobre asuntos de interés público, hay que revelarlo — salvo revisión humana/editorial real con responsabilidad editorial (Art. 50.4 · desplegador).
La edición estándar asistida por IA que no altera de forma sustancial el contenido puede quedar fuera de ciertas obligaciones de marcado (guías Comisión · Art. 50.2). No aplica a cualquier uso.
Inventariar usos de IA y responsables no es el Art. 50 en sí, pero reduce errores y ayuda a demostrar diligencia.
Protocolo corto por canal (campañas, soporte, campus, proveedores). Proxy Guard ayuda a filtrar PII en prompts; el etiquetado Art. 50 sigue siendo del proveedor/desplegador.
Resumen orientativo del Art. 50 AI Act (aplicable desde el 2 de agosto de 2026). Hay un periodo limitado hasta el 2 de diciembre de 2026 solo para el marcado machine-readable de sistemas generativos ya en el mercado. No es asesoramiento jurídico. Fuentes: Reglamento (UE) 2024/1689 · Comisión Europea.
EdTech · campus · LMS
Universidades, academias y proveedores LMS pueden ser proveedores o desplegadores según el caso. Cuatro puntos prácticos — sin mezclar Art. 50 con RGPD.
Si el campus ofrece un asistente que interactúa con el alumno, la transparencia Art. 50.1 suele recaer en quien lo pone en servicio como sistema de IA (a menudo el proveedor; el centro como desplegador también debe gobernarlo).
Deepfakes/medios realistas: etiquetado del desplegador. Textos: la obligación Art. 50.4 aplica a publicaciones de interés público, no a cualquier apunte de aula.
Antes de un LLM externo, evita PII en claro. Proxy Guard enmascara patrones (DNI/NIE, email, teléfono, IBAN ES, tarjeta, IP, NIF/CIF) — no es DLP completo ni enmascara “notas” genéricas.
Define roles, proveedores (LMS, SSO, ChatGPT) y formación a docentes/soporte. Eso es gobernanza; no sustituye asesoramiento jurídico.
Objetivo: transparencia donde toca + menos datos personales en claro hacia modelos externos. Proxy Guard no sustituye el etiquetado legal de contenidos ni el asesoramiento jurídico del centro.
De los creadores de aiprivacy
Filtra patrones sensibles en el prompt antes de enviarlo a un LLM externo. Demo disponible.
Dos capas del mismo stack OCA-I: prompts (Proxy Guard) y red (Clear Tunnel).
IA · PII
Proxy/chat con enmascarado de patrones PII antes del LLM. No es un antivirus de datos ni un sello de cumplimiento.
Ver demoAI Act · Gateway
Governance gateway: DLP, políticas, hash de auditoría, revisión humana y dashboard. Controles orientativos — no certificación legal.
Ver móduloVPN
VPN WireGuard (beta OCA-I). Cifrado de tráfico de red. Complementa Proxy Guard: red + PII antes del LLM.
Abrir Clear TunnelProxy Guard interpone un filtro antes del LLM: DNI, NIE, IBAN, emails y patrones similares se enmascaran en el prompt. Eso reduce la exposición de datos personales a proveedores externos. No elimina por sí solo todas las obligaciones del AI Act.
Probar la demoAfirmaciones concretas, sin comparar a terceros ni promesas absolutas.
Tres usos claros. Sin humo.
Preguntas y texto con patrones sensibles enmascarados antes del modelo.
Simulador de acceso por organización (Microsoft / Google Workspace en demo).
Ayuda operativa (PII + protocolo). El etiquetado Art. 50 sigue siendo tuyo.
| Jurisdicción | Ámbito | Año |
|---|---|---|
| España | RGPD · AI Act | 2026 |
| Unión Europea | RIA / AI Act | 2026 |
| Chile | Ley 21.719 | 2026 |
| Reino Unido | UK GDPR | 2025 |
OCA-I Material orientativo · no es un registro oficial ni un certificado de cumplimiento
Marco legal de la UE para sistemas de IA. Desde el 2 de agosto de 2026 aplican, entre otras, las obligaciones de transparencia del Art. 50.
Informar interacción con IA; marcar/detectar contenido sintético; etiquetar deepfakes y ciertos textos de interés público.
Inventario de usos, revisión humana real en contenidos públicos y filtrado PII antes de LLMs externos.
Transparencia: hasta 15 M€ o 3% (el mayor). Prácticas prohibidas: hasta 35 M€ o 7%.
Prohibiciones de IA de riesgo inaceptable (Art. 5) ya aplicables.
Art. 50 transparencia aplicable. Marcado machine-readable de sistemas ya en mercado: margen hasta 2 dic 2026.
Obligaciones ampliadas para muchos sistemas de alto riesgo (calendario sujeto a evolución normativa).
Protocolo corto + demo de filtrado PII. No sustituye asesoramiento legal.
Cuatro pasos operativos. No sustituyen el Art. 50 ni un dictamen legal.
Lista dónde usáis IA (campus, soporte, marketing, proveedores).
Aplica transparencia Art. 50 según tu rol (proveedor/desplegador) y el tipo de sistema.
Proxy antes del LLM: enmascara patrones detectados — no cubre todo dato sensible posible.
Un responsable por tipo de contenido. Revisión humana/editorial donde el Art. 50 lo exija o lo permita como excepción.