La inteligencia artificial generativa ha cambiado radicalmente la manera en que las organizaciones producen y distribuyen contenido. En cuestión de segundos, un modelo de lenguaje puede redactar artículos, diseñar campañas publicitarias, componer música o generar imágenes fotorrealistas.

Esta capacidad, que hasta hace pocos años parecía terreno de la ciencia ficción, hoy forma parte de la operación cotidiana de medios de comunicación, agencias de marketing, empresas de entretenimiento y marcas de todo tipo. Sin embargo, la misma velocidad que hace atractiva esta tecnología es la que vuelve urgente una pregunta que todavía no tiene respuesta clara: ¿bajo qué condiciones éticas se produce y distribuye este contenido?

El problema de la transparencia

El primer dilema al que se enfrentan las organizaciones es si deben revelar a sus audiencias cuándo un contenido ha sido generado por IA. Por ejemplo, la normativa europea obliga ya a que los contenidos generados por IA que puedan confundirse con producción humana sean etiquetados como tales, y exige que los deepfakes de personas reales lleven una declaración explícita de su naturaleza artificial. Sin embargo, este requisito legal convive con una práctica empresarial que frecuentemente omite esa divulgación, ya sea por desconocimiento, por estrategia comercial o por la ausencia de mecanismos de control efectivos.

Comprender y aplicar estas regulaciones es fundamental para los comunicadores: no solo evita sanciones legales, sino que también protege la confianza de las audiencias y refuerza la reputación de las organizaciones. En un ecosistema informativo ya fragilizado por la desinformación, la opacidad sobre el origen del contenido agrava el problema.

Algunos editores sostienen que el rápido crecimiento de los contenidos poco fiables generados por IA puede, paradójicamente, impulsar el regreso de las audiencias a los medios de confianza. Pero eso solo ocurrirá si existe diferenciación real entre contenido auténtico y contenido automatizado.

Autoría, propiedad y derechos

¿Quién es el autor de un artículo escrito por una herramienta de IA? ¿A quién pertenece ese contenido? Siguiendo con el viejo continente, la jurisprudencia del Tribunal de Justicia de la UE, confirmada en 2025, el copyright requiere un “autor humano”, por lo que las obras generadas íntegramente por IA no tienen protección de derechos de autor. Sin embargo, un artículo donde la IA ayudó en la investigación y el borrador, y un humano editó, verificó y aportó experiencia original, sí está protegido como obra del autor humano.

Esta distinción tiene consecuencias prácticas enormes para las organizaciones. Autoridades regulatorias de Perú y Colombia han advertido que, aunque el resultado final de un sistema de IA no reproduzca directamente una obra preexistente, podría considerarse un “plagio inteligente”.

En el ámbito del entrenamiento de modelos, en julio de 2025 la Comisión Europea presentó una plantilla que los proveedores deben usar para resumir los datos utilizados en el entrenamiento, aunque fue criticada por no exigir una lista completa de fuentes sino solo un resumen de las principales. Para los creadores cuyos trabajos alimentaron estos modelos sin su consentimiento, la protección sigue siendo insuficiente.

Sesgos en el contenido y en la segmentación

Cuando una empresa utiliza IA para producir contenido o para segmentar a quién se lo distribuye, hereda también los sesgos de los datos con que esos sistemas fueron entrenados. Una herramienta publicitaria puede priorizar audiencias masculinas en una campaña financiera, ignorando automáticamente a mujeres con perfiles similares, sin que ningún humano tome esa decisión de manera consciente. El sesgo no es intencional, pero sus efectos son reales: grupos enteros quedan excluidos del acceso a información relevante o reciben mensajes que no los representan.

Este sesgo no solo es injusto, sino que también perjudica la imagen y el prestigio de una empresa. Las organizaciones que automatizan su producción de contenido sin auditar sus sistemas asumen un riesgo reputacional y legal que muchas aún no han evaluado adecuadamente.

El impacto sobre los creadores humanos

Hay una dimensión que las métricas de eficiencia no suelen capturar: el efecto sobre los profesionales cuyo trabajo ha sido desplazado. La IA puede generar contenidos en segundos, pero no puede ocupar el lugar humano cuando se trata de pensar en el bienestar de las personas y la sociedad. El riesgo real no es solo económico, el desplazamiento de empleos en comunicación, diseño y periodismo ya es constatable, sino también cultural: una producción de contenido masiva y automatizada tiende hacia la homogeneidad, la falta de perspectiva crítica y la despersonalización del vínculo entre las organizaciones y sus audiencias.

¿Qué hacer?

Las empresas y organizaciones que utilizan IA para generar contenido no pueden seguir tratando la ética como un asunto secundario. La ética ya no es opcional en los proyectos de inteligencia artificial; se ha convertido en un requisito para garantizar que la tecnología genere beneficios reales para la sociedad.

Esto implica, en la práctica, etiquetar el contenido generado por IA, auditar los algoritmos de segmentación para detectar sesgos, garantizar que la edición humana esté presente en los procesos y ser transparentes con las audiencias sobre cómo se produce la información que consumen.

La protección de los derechos humanos y la dignidad es la piedra angular de la Recomendación sobre ética de la IA elaborada por la UNESCO en 2021, basada en principios de transparencia y equidad, y que recuerda siempre la importancia de la supervisión humana de los sistemas de IA. En un momento en que la tecnología avanza más rápido que la regulación, esa supervisión no es un freno a la innovación: es su condición de posibilidad.

Fuente: Arial Comunicaciones