La regulación de IA en América Latina no avanza en una sola dirección, porque algunos mercados están desarrollando normas amplias sobre inteligencia artificial, mientras otros se concentran en deepfakes, elecciones, privacidad o responsabilidad de plataformas. Aun así, el mensaje para los equipos de marketing, relaciones públicas y redes sociales es cada vez más claro: el contenido creado o alterado con IA necesita una revisión más cuidadosa cuando parece real, imita a una persona, trata un tema sensible o puede hacer que las audiencias malinterpreten de dónde viene un mensaje.
Para las empresas internacionales, esto vuelve más compleja la planificación de campañas, porque una sola pieza de contenido asistido por IA puede necesitar cumplir con leyes locales, restricciones electorales, normas de privacidad, estándares publicitarios y políticas de plataformas antes de publicarse. Este artículo ofrece una mirada práctica desde la comunicación, no asesoría legal, y se enfoca en lo que las marcas deberían entender antes de que el contenido con IA llegue a audiencias en LATAM.
¿Qué cuenta como contenido generado por IA?
El contenido generado por IA puede incluir texto, imágenes, audio, video, avatares, clones de voz, visuales sintéticos de productos, respuestas de chatbots y contenidos que han sido modificados de forma significativa con IA. Desde una perspectiva legal o de plataformas, la preocupación suele ser mayor cuando la IA cambia la forma en que las personas entienden el origen, la identidad, el realismo o la responsabilidad detrás del mensaje.
Eso significa que un esquema de borrador, una prueba de titulares o una instrucción interna para traducción normalmente pertenecen a una categoría de riesgo distinta a la de un vocero sintético, una imagen realista de producto, un video manipulado o un testimonio generado por IA. El uso rutinario de IA puede seguir necesitando revisión interna, pero el contenido público que parece real, suena humano o influye en una decisión requiere más atención.
Los equipos de marketing también deberían separar la asistencia con IA de la representación con IA, porque una herramienta que ayuda a organizar una investigación es una cosa, mientras que un contenido que imita a una persona, crea una escena realista o habla directamente con consumidores como voz de marca puede generar exposición legal, reputacional y frente a las plataformas.
¿Qué dice la Ley de IA de la Unión Europea sobre la divulgación de contenido con IA?
La Ley de IA de la Unión Europea importa para las marcas globales porque es uno de los puntos de referencia más claros sobre transparencia en contenido con IA, incluso cuando una campaña se planifica fuera de Europa. El artículo 50 aplica desde el 2 de agosto de 2026 y establece obligaciones de transparencia para proveedores y responsables del despliegue de ciertos sistemas de IA, incluidos sistemas generativos, sistemas interactivos y deepfakes. Un matiz importante para los equipos que ya usan herramientas de IA es que los sistemas generativos puestos en el mercado antes de esa fecha tienen plazo hasta el 2 de diciembre de 2026 para cumplir con el requisito de marcado legible por máquina.
Para los equipos de marketing, las obligaciones más relevantes tienen que ver con la interacción directa con sistemas de IA, el marcado legible por máquina de contenido generado o manipulado con IA, la divulgación relacionada con deepfakes y la divulgación de texto generado o manipulado con IA publicado para informar al público sobre asuntos de interés público, salvo que exista revisión humana o responsabilidad editorial.
Las posibles sanciones hacen que esto sea mucho más que un tema creativo o de plataforma. Según el artículo 99, el incumplimiento de las obligaciones de transparencia del artículo 50 puede estar sujeto a multas administrativas de hasta 15 millones de euros o el 3 por ciento del volumen de negocios anual mundial total del ejercicio financiero anterior, lo que sea mayor.
¿Cómo se está desarrollando la regulación de IA en América Latina?
La regulación de IA en América Latina no sigue un único modelo regional. Algunos países están desarrollando marcos amplios de gobernanza de IA, mientras otros abordan riesgos más específicos, como manipulación electoral, deepfakes, suplantación de identidad, privacidad y responsabilidad de plataformas. El panorama regional del Future of Privacy Forum señala que Argentina, Brasil, México, Colombia, Chile y Perú han tenido propuestas o marcos activos relacionados con IA, muchos de ellos con enfoques basados en riesgo.
Brasil ya cuenta con restricciones claras en el contexto electoral. A través de la Resolución 23.732/2024, el Tribunal Superior Electoral prohíbe el uso de audio, video o contenido combinado sintético, generado o manipulado digitalmente, para favorecer o perjudicar una candidatura cuando crea, sustituye o altera la imagen o la voz de una persona viva, fallecida o ficticia. Esto muestra por qué las marcas deben prestar atención, ya que evidencia qué tan rápido los medios generados por IA pueden pasar de herramienta creativa a riesgo regulado de comunicación cuando la confianza pública está en juego.
Perú aprobó el reglamento de la Ley N.º 31814 mediante el Decreto Supremo 115-2025-PCM, publicado el 9 de septiembre de 2025, con lo que creó un marco para el uso de la inteligencia artificial a favor del desarrollo económico y social. El reglamento entró en vigor en enero de 2026 y busca promover la IA mientras reduce riesgos en áreas como salud, educación, justicia y seguridad ciudadana.
Colombia también avanzó en riesgos asociados con deepfakes y suplantación de identidad, con la Ley 2502 de 2025, que define los deepfakes como registros audiovisuales falsos, incluidas fotos, videos, imágenes o grabaciones de sonido, creados o modificados con IA para que parezcan auténticos respecto del discurso o la conducta de una persona real. La ley modifica el artículo 296 del Código Penal para tratar la suplantación de identidad cometida con IA como un agravante del delito de falsedad personal.
En toda la región, el patrón es cada vez más claro, incluso donde las normas integrales todavía están pendientes. El contenido que usa IA para imitar una identidad, distorsionar la realidad, influir en el debate público o moldear decisiones sensibles será una de las primeras áreas que reguladores, plataformas y consumidores examinarán con mayor atención.
¿Qué contenido con IA crea el mayor riesgo para las marcas?
El contenido con IA de mayor riesgo suele ser aquel que parece real, suena real, implica experiencia humana o afecta decisiones importantes. Estas son las áreas que los equipos de marketing deberían clasificar cuidadosamente antes de publicar:
- Deepfakes: Contenido que hace parecer que una persona dijo o hizo algo que no dijo ni hizo
- Voceros sintéticos: Personas generadas con IA, avatares o clones de voz que podrían confundirse con representantes reales
- Testimonios falsos: Reseñas, citas o recomendaciones de personas que no existen o que no dieron esa declaración
- Contenido político o de interés público: Material con IA que puede influir en elecciones, instituciones, temas cívicos o debate público
- Contenido de salud, finanzas o legal: Información que podría afectar decisiones vinculadas con bienestar, dinero, elegibilidad, derechos o seguridad
- Visuales de producto editados con IA: Imágenes que podrían inducir a error sobre apariencia, desempeño, resultados, disponibilidad o uso
- Chatbots y agentes de IA: Interacciones en las que los usuarios pueden creer que están hablando con una persona, especialmente en soporte, reclamos, admisiones, ventas o contextos de asesoría
¿Qué exigen Google, YouTube, TikTok y Meta para el contenido generado por IA?
Las reglas de las plataformas pueden afectar a las marcas antes que la legislación local, porque las campañas suelen llegar a los consumidores a través de Google, YouTube, Meta, TikTok y otros canales de distribución. Incluso cuando la regulación nacional todavía está en desarrollo, las plataformas pueden etiquetar, restringir, eliminar o reducir la visibilidad de contenidos que violan sus reglas sobre medios sintéticos.
Google introdujo funciones de transparencia sobre IA en Search, YouTube y Discover en julio de 2026. Su sección “Cómo se hizo este anuncio”, dentro de My Ad Center, puede mostrar si un anuncio fue creado o editado con IA, mientras que las propias herramientas de IA generativa para anuncios de Google pueden activar divulgaciones automáticas, y los anunciantes que usan otras herramientas pueden indicar manualmente el uso de IA.
YouTube
YouTube exige que los creadores declaren cuando un contenido realista ha sido creado o modificado de forma significativa con IA, mediante una casilla al momento de subir el video que genera una etiqueta visible para los espectadores. Para anuncios políticos y electorales, esa divulgación es obligatoria.
Para contenido comercial ordinario, no existe una regla general de etiquetado de IA, pero el material no puede inducir a error bajo las políticas de Google sobre tergiversación y medios manipulados. Además, la falta reiterada de divulgación puede derivar en etiquetas, eliminación de contenido o sanciones que afecten la participación en el Programa de Partners.
TikTok
TikTok exige etiquetas para contenido generado o editado de forma significativa con IA cuando muestra personas o escenas de apariencia realista. Esto incluye reemplazo de rostros, habla o audio generado con IA que imita a una persona real y contenido que hace parecer que alguien dijo algo que no dijo. El contenido no etiquetado puede ser eliminado, restringido o etiquetado por TikTok.
Meta
Meta exige divulgación obligatoria cuando los anunciantes usan IA para crear o alterar anuncios sobre temas sociales, elecciones o política, y etiqueta automáticamente los anuncios comerciales creados con sus propias herramientas de IA generativa. Fuera del ámbito publicitario, aplica una etiqueta de «IA Info» mediante señales como las credenciales de contenido C2PA y la autodeclaración de los creadores para identificar contenido generado o editado con IA.
¿Qué deben hacer los equipos de marketing antes de publicar contenido con IA?
Los equipos de marketing necesitan un proceso simple que les permita identificar riesgos antes de la aprobación creativa. El proceso no tiene que ralentizar todos los activos, pero sí debe hacer visibles los usos de IA de mayor riesgo antes de la publicación.
- Auditar el uso de IA: Identificar dónde se usa IA en textos, imágenes, video, audio, anuncios, contenido con influencers, traducciones, páginas de destino, chatbots y activos de campaña.
- Clasificar el riesgo: Separar el apoyo interno con IA del contenido público generado o alterado con IA, y marcar todo lo que sea realista, basado en identidad, sensible, regulado o capaz de influir en decisiones.
- Definir reglas de etiquetado: Decidir cuándo un contenido necesita una etiqueta visible, divulgación en plataforma, nota interna, revisión legal o aprobación del cliente, y asegurarse de que agencias y equipos internos sigan el mismo estándar.
- Revisar por mercado: Confirmar si el contenido, la etiqueta, las afirmaciones, los visuales y el tono funcionan en el país específico donde se ejecutará la campaña, especialmente cuando cambian las regulaciones, el contexto político o las expectativas de protección al consumidor.
- Conservar registros de aprobación: Documentar las herramientas utilizadas, las ediciones realizadas, el proceso de revisión humana, la decisión sobre la divulgación y la persona o equipo responsable de la aprobación final.
Este tipo de flujo de trabajo es especialmente importante para empresas que trabajan con agencias externas, creadores o socios de producción. Si la responsabilidad no está clara, un problema de contenido puede volverse más difícil de corregir cuando el activo ya está publicado.
¿Etiquetar el contenido con IA lo hace conforme a las normas?
Una etiqueta puede explicar que se usó IA, pero no hace aceptable un contenido engañoso. Si una imagen generada con IA exagera el resultado de un producto, o si un testimonio proviene de una persona que no existe, la divulgación no corrige el problema de fondo.
Lo mismo aplica para el uso de imagen, la privacidad y las afirmaciones reguladas. Una etiqueta no resuelve automáticamente los derechos de imagen si un activo sintético se parece a una persona real, ni reemplaza la revisión humana en contenidos sobre salud, finanzas, derecho, seguridad o política pública.
El etiquetado debe tratarse como una parte del cumplimiento, junto con precisión, consentimiento, localización, reglas de plataforma, documentación y responsabilidad humana. La etiqueta explica cómo se hizo el contenido, pero el contenido todavía debe ser justo, legal y seguro para publicar.
¿Cómo pueden las marcas prepararse para el cumplimiento de contenido con IA en LATAM?
Las marcas globales no necesitan esperar a que cada norma de IA en América Latina esté finalizada para construir políticas de contenido más sólidas, porque las principales áreas de riesgo ya están claras. El contenido que parece real, imita a personas, usa afirmaciones sensibles o aparece en plataformas con reglas de divulgación debería revisarse de forma distinta a los borradores internos, las pruebas de titulares o el apoyo rutinario de producción.
Ahí es donde Investigación y Análisis puede ayudar, especialmente cuando las marcas necesitan entender cómo las audiencias de cada mercado podrían responder a campañas asistidas por IA, visuales sintéticos, etiquetas de divulgación o afirmaciones sensibles. Ese contexto local importa porque LATAM no es un solo entorno regulatorio ni cultural, y una política que funciona en un mercado puede necesitar ajustes en otro.
El equipo de Social Media de Sherlock también puede apoyar la revisión del uso público de IA, desde contenido con creadores y tono de campaña hasta necesidades de divulgación en plataformas. La IA puede ayudar a los equipos a avanzar más rápido, pero las marcas siguen necesitando reglas claras, criterio local y responsabilidad humana antes de que el contenido llegue a las audiencias.