Anthropic comenzó a insertar marcas de agua invisibles en el texto generado por los nuevos modelos Claude, como parte de su esfuerzo por cumplir con los requisitos de transparencia de la Unión Europea para el contenido generado por IA. La idea parece sencilla: si la IA generó algo, debería existir una forma de identificarlo. Pero ¿qué es exactamente lo que estamos identificando?

Si se pregunta a los consumidores si quieren saber cuándo la IA creó un anuncio, la mayoría responderá que sí. Si se pide a las marcas que señalen la línea divisoria entre lo creado con IA y lo creado por humanos, la mayoría no podrá encontrarla. Un redactor publicitario podría escribir el texto original y utilizar IA para reescribirlo. Un diseñador podría crear una imagen y utilizar IA para modificar la iluminación. Una plataforma publicitaria podría tomar recursos creados por humanos y utilizar IA para generar miles de combinaciones que nadie diseñó explícitamente.

Una marca de agua puede indicar que la IA participó en la creación de algo. Pero esto nos dice menos de lo que creemos. La presión por la transparencia surgió en torno a una IA visible y accesible, y desde entonces la tecnología se extendió a casi todas las etapas de producción, segmentación y distribución. Los consumidores complican aún más el panorama porque están adoptando la IA en su vida diaria más rápido de lo que deciden si confían en ella cuando alguien más la utiliza con ellos.

La IA dejó de ser un ingrediente que pudiera señalarse

La divulgación del uso de IA tenía sentido cuando la tecnología en publicidad se limitaba a un elemento visible, como una voz en off sintética o una escena artificial. Desde entonces, la IA se integró en la infraestructura que sustenta los anuncios.

Las herramientas AI Max de Google convierten los objetivos declarados de un anunciante directamente en decisiones de compra de medios y creatividad en búsqueda, YouTube, display y Gmail, con un aumento promedio del 7% en las conversiones frente a la simple coincidencia de términos de búsqueda. Amazon hace algo similar a través de su Ads Agent, que integra la gestión de pujas, la segmentación por palabras clave y la generación de creatividades en una herramienta conversacional.

Una vez que el sistema que crea el anuncio y compra los medios funciona como un único proceso, la pregunta “¿se utilizó IA?” deja de ser una cuestión de sí o no. Se convierte en una pregunta sobre qué partes de ese proceso una marca puede siquiera observar con suficiente claridad como para describirlas.

Miles de variaciones y ningún creador único

Esa fusión entre creatividad y compra de medios no solo difumina la identidad del creador del anuncio, sino que también multiplica la cantidad de versiones existentes. Una sola campaña en Performance Max puede generar miles de combinaciones creativas a partir de los titulares, imágenes y videos que sube el anunciante, y el sistema de Google muestra la combinación con mejor rendimiento en cada momento.

Meta aplica la misma lógica a través de Advantage+, probando continuamente combinaciones en Facebook e Instagram. Una simple etiqueta de “generado por IA” no puede describir este proceso, ya que no hay un único anuncio al que apuntar ni un único momento de creación que revelar.

El problema de las promesas sobre la IA

Sin embargo, las marcas se ven presionadas a responder a las opiniones de los consumidores y a las regulaciones que exigen transparencia. Los requisitos de la Ley de IA de la UE, que impulsaron el enfoque de marca de agua de Anthropic, son un ejemplo. La ley de transparencia publicitaria sobre IA de Nueva York exige que se informe cuando un anuncio incluye un intérprete sintético.

Muchas marcas ya se habían adelantado a esta tendencia. Aerie basó su campaña “100% Aerie Real” en el compromiso de excluir de su publicidad a las personas y los cuerpos creados por IA. Dove asumió un compromiso similar en 2024. Coterie declaró a The Wall Street Journal que excluirá por completo las imágenes generadas por IA de su marketing.

Las marcas que hacen estas promesas no mienten cuando dicen “no a la IA”. Simplemente delimitan la parte del uso de la IA que todavía se percibe como artificial. Es una línea divisoria defendible, pero también significa que la promesa es más restrictiva de lo que parece y se reduce cada año, ya que precisamente en la parte que queda fuera es donde el papel de la IA en la publicidad crece más rápidamente.

Los consumidores reaccionan ante los malos resultados, no ante la IA en sí

Irónicamente, las empresas se están sumando a la tendencia de “no a la IA” incluso cuando los consumidores adoptan la tecnología, lo que sugiere que la gente no está rechazando la IA en sí misma. Los estudiantes de secundaria y universitarios utilizan la IA para hacer sus tareas. Hoy, es evidente que la IA se extendió a redes sociales como LinkedIn. La mitad de los empleados estadounidenses utiliza IA en su trabajo, frente a una quinta parte en 2023.

Quienes la utilizan no siempre lo mencionan. Entre los autores que la emplean en sus obras, el 74% no se lo comunica a sus lectores. La gente se siente cada vez más cómoda utilizando IA antes de sentirse cómoda sabiendo que alguien más la utilizó con ellos.

Esa discrepancia entre la comodidad con la IA en general y la desconfianza hacia su uso sin previo aviso se hace evidente en controversias publicitarias, como cuando REI recibió críticas por un anuncio que mostraba un sillín de bicicleta con un par de manillares adicionales. Eso es un fallo de producción, no una prueba de que los consumidores rechacen la IA como categoría.

Un estudio de la Universidad de Nueva York y Emory descubrió que los anuncios creados con IA generaban una tasa de clics un 19% mayor que las versiones creadas por humanos. La gente no está castigando la tecnología, sino los malos resultados, y la divulgación les da la oportunidad de hacerlo.

Lo mismo ocurre cuando se critica el uso de la IA en una plataforma como LinkedIn. Una y otra vez, la reacción negativa se reduce a usos obvios y negligentes de la IA que generan indicios de un uso indebido, no al hecho de que alguien haya utilizado IA.

Describir el proceso y el valor entregado

Si una etiqueta no puede seguir el ritmo de la producción publicitaria, la transparencia requiere un enfoque diferente. El sistema de marcas de agua de Anthropic puede ayudar a establecer la procedencia: Claude participó en la producción de este contenido. Esta información es útil, pero no indica si Claude generó la idea original, reescribió un borrador, pulió algunas frases o produjo prácticamente todo lo que vemos.

A medida que la IA se integra en todo el proceso creativo, la transparencia debe comunicar la naturaleza de su contribución, no solo su presencia. Un informe de campaña podría indicar que un estratega definió la oferta, el público objetivo y la dirección creativa, mientras que el sistema probó 40 combinaciones de titular e imagen y seleccionó la que resultó más relevante para cada espectador.

Esta explicación requiere más tiempo que una simple insignia, pero indica qué está haciendo realmente la IA: no autoría, sino relevancia. Además, es la versión de transparencia más duradera, ya que los contenidos generados por IA se están convirtiendo en la norma de la publicidad digital, en lugar de ser la excepción que una marca se siente obligada a destacar.

La industria sigue debatiendo entre la IA y la creatividad humana. La conversación se vuelve más compleja cuando este planteamiento deja de funcionar, porque ambos procesos ya no pueden considerarse etapas separadas.

La IA ya está presente en campañas que se promocionan como libres de IA, tanto en la segmentación como en la entrega, si no en el diseño final. Que la IA tenga cabida en la publicidad es un hecho: está presente en todas partes. La incógnita es si los consumidores seguirán valorando esta distinción una vez que ya no exista una forma clara de establecerla.