Cómo hicimos este producto conforme al artículo 50

Paso 1: inventario y clasificación

Listamos cada función que llama a un modelo y clasificamos cada una. El diagnóstico de puntuación, el reescritor y tres funciones del asistente de correo (redactar, resumir, sugerir carpetas) — todas construidas sobre una API de modelos de terceros, lo que nos convierte en proveedor posterior de cada una. Después, los chequeos negativos: nada de lo que operamos es una práctica prohibida y nada es de alto riesgo por finalidad prevista — un puntuador de estilo evalúa textos, no personas. Para que siga siendo así, dejamos la finalidad prevista por escrito y en público: nuestra página de limitaciones dice que la herramienta no sirve para calificar estudiantes ni filtrar candidaturas. Esa frase hace trabajo jurídico — según el artículo 25, quien reutilice la herramienta para evaluar personas se convierte él mismo en proveedor de ese nuevo sistema.

Paso 2: avisos en cada punto de contacto con IA

El artículo 50(1) quiere que los usuarios sepan que tratan con IA a más tardar en la primera interacción — y la excepción de lo «obvio por contexto» se interpreta demasiado restrictivamente como para apoyarse en ella en un producto de consumo. Así que dejamos de confiar en el contexto: la caja de pegado dice que la puntuación usa un modelo de IA y nombra al proveedor; el reescritor etiqueta su salida como escrita por el modelo; cada acción del asistente de correo lleva una etiqueta «(IA)» en los tres idiomas; los textos de consentimiento de las muestras de escritura nombran el modelo que las procesa. Nada de esto necesitó ingeniería — es texto, revisado una vez por idioma.

Paso 3: marcado legible por máquina donde es viable

El artículo 50(2) es donde un producto pequeño necesita criterio. Para el correo redactado por IA añadimos un marcador legible por máquina de verdad: cada mensaje cuyo borrador salió del asistente se envía con una cabecera de correo X-AI-Assisted que nombra el modelo y el proveedor — barato, robusto, exactamente lo que pide la norma. Para el texto reescrito que se copia al portapapeles, la marca de agua sencillamente no está a nuestro alcance: nuestra API de modelos no ofrece ninguna, y ningún esquema posterior sobrevive de forma fiable al copiar y pegar texto corto. Las directrices lo prevén — nadie está obligado a usar tecnología que no existe en el mercado —, pero la posición solo se sostiene si puedes enseñar tu trabajo. Así que escribimos una evaluación de viabilidad: qué evaluamos, por qué hoy no es viable, qué atribución visible mostramos en su lugar y un recordatorio trimestral para adoptar el marcado del proveedor del modelo en cuanto lo publique.

Paso 4: un único expediente de conformidad

Todo lo anterior vive en un solo documento del repositorio: el inventario de sistemas, el razonamiento de la clasificación, las medidas del artículo 50(1), la evaluación de viabilidad del 50(2), la nota de alfabetización en IA del artículo 4 y una lista de asuntos abiertos con fechas. Si una autoridad de vigilancia del mercado pregunta algún día, ese expediente es la respuesta. También forzó las decisiones que veníamos aplazando — como concluir que no debíamos firmar todavía el código de buenas prácticas de transparencia, porque su compromiso de marca de agua en texto es uno que hoy no podemos cumplir, y una posición de no firmante documentada vale más que un compromiso firmado que no puedes mantener.

Lo que costó

Un día concentrado: una tarde de lectura jurídica, unas horas de cambios de texto en tres idiomas, una función pequeña (la cabecera del correo) y la documentación. Sin abogados, sin consultores, sin cambios de arquitectura. Ese es el titular honesto para los productos pequeños: la oleada de transparencia del Reglamento de IA es sobre todo un problema de disciplina, no de ingeniería — siempre que alguien haya cartografiado antes el terreno.

Lo que sigue abierto

Dos cosas, ambas con fechas de revisión en el expediente: adoptar la marca de agua de texto a nivel de modelo cuando exista (y entonces firmar el código de buenas prácticas), y seguir cómo evoluciona la práctica de ejecución nacional para los proveedores posteriores basados en API — una pregunta que hoy nadie puede responder de forma definitiva. Si quieres esto hecho para tu propio producto, es exactamente lo que cubre nuestra consultoría — o empieza por el autochequeo gratuito.