Guion del podcast
En Five Cents, Empresas europeas ante el AI Act sirve para llegar al 2 de agosto de 2026 con una respuesta clara: qué IA usa tu empresa, qué papel ocupa y qué pruebas debe poder mostrar.
Vamos con el calendario real, las obligaciones de transparencia, los contratos y un plan de 90 días. El punto de partida no es jurídico: es saber qué tienes funcionando.
El 2 de agosto de 2026 no activa todo el reglamento a la vez. Desde esa fecha pesan especialmente las reglas de transparencia del artículo 50 y se refuerza la supervisión.
Los sistemas de alto riesgo del anexo III tendrán aplicación en diciembre de 2027. Y los integrados en productos regulados, en agosto de 2028. Esperar a esas fechas sería un error: clasificar, documentar y controlar una IA lleva tiempo.
Primero, haz inventario. No solo de las herramientas compradas por Tecnología. Incluye pilotos, cuentas gratuitas, funciones de IA dentro de software habitual y usos no aprobados.
Para cada sistema, apunta proveedor, versión, departamento, finalidad, datos que recibe y países afectados.
Después, identifica el papel de la empresa. Puede ser usuaria si emplea un chatbot o filtra currículos con una herramienta externa.
Pero puede convertirse en proveedora si comercializa un sistema bajo su marca, cambia sustancialmente una solución existente o integra IA para una finalidad nueva.
También puede actuar como importadora, distribuidora o fabricante si la IA forma parte de un producto regulado.
Con ese mapa, llega la clasificación. Hay que detectar prácticas prohibidas, sistemas sujetos a transparencia, posibles sistemas de alto riesgo y modelos de propósito general.
El nombre comercial no decide nada: importa el uso real. Una herramienta generativa para redactar borradores no se trata igual que una que interviene en selección de personal, acceso a crédito o educación.
La fecha de 2026 importa especialmente para la transparencia. Si una persona conversa con un asistente automatizado, debe saberlo, salvo que sea evidente.
Si la empresa publica un vídeo, una imagen o un audio sintético que parece auténtico, debe informar de que ha sido generado o manipulado por IA.
Y si el contenido trata asuntos de interés público y no ha tenido revisión humana o control editorial, la etiqueta debe ser clara.
Aquí conviene separar marcado técnico y etiquetado visible. El proveedor de una herramienta generativa debe incorporar mecanismos para detectar contenido sintético mediante marcas legibles por máquina.
Pero eso no libera a quien publica un deepfake de advertirlo al público.
Una empresa necesita una política sencilla: distinguir contenido generado íntegramente por IA, contenido modificado de forma material y contenido solo asistido por IA.
Debe quedar claro cuándo hace falta etiqueta, quién la aprueba y dónde se guarda la evidencia.
Comprar un servicio en la nube tampoco traslada toda la responsabilidad al proveedor. El proveedor controla el modelo. La empresa usuaria controla los datos que introduce, la finalidad, la supervisión humana y el impacto sobre empleados, clientes o candidatos.
Por eso los contratos deben pedir información sobre modelo y versión, tratamiento de datos, subcontratistas, cambios de funcionalidades, incidentes, auditorías y mecanismos de etiquetado.
La carpeta de cumplimiento debería reunir ocho piezas: registro de sistemas, mapa de roles, evaluación de clasificación, ficha de riesgos, contratos, procedimiento de transparencia, formación y evidencias.
Estas últimas son decisivas: pruebas, registros de uso, decisiones humanas, incidencias y correcciones. No basta con afirmar que existe control; hay que poder demostrarlo.
La alfabetización en IA no debe dejarse para 2026: ya es exigible. La formación debe variar según el puesto.
Un equipo de marketing necesita entender etiquetado y derechos sobre contenidos. Recursos Humanos, sesgos y límites de automatización.
Y cualquier plantilla debe saber qué información confidencial no puede introducir en una herramienta externa.
Un plan de 90 días puede ordenar el trabajo. En los primeros quince, inventario y detección de usos ocultos.
Entre los días 16 y 30, clasificación y revisión de posibles prácticas prohibidas. Después, contratos, controles de datos, avisos al usuario y revisión humana.
El último mes sirve para probar, formar, registrar incidentes y asignar responsables con revisiones periódicas.
La idea útil es sencilla: no trates el AI Act como una fecha única ni como un problema exclusivo de quienes entrenan modelos.
Empieza por inventariar, decide tu papel en cada sistema y conserva evidencias de cómo controlas su uso.
Para continuar profundizando, puedes generar nuevos Five Cents sobre Contratos de IA con proveedores y Transparencia en contenidos generados por IA.
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