Desde el 2 de agosto de 2026, hemos entrado en una nueva era de la inteligencia artificial, donde acceder a la información ya no es suficiente, y también necesitamos saber cómo se ha creado, quién está detrás y qué sesgos puede esconder.
Ves una fotografía, oyes una voz, observas un vídeo, lees una noticia o escuchas una conversación… Hasta hace no demasiado tiempo, ante cualquiera de ellos podíamos hacernos una pregunta aparentemente sencilla: ¿Es verdad o es mentira?
Pero ahora necesitamos añadir algunas más como ¿Es real o ha sido generado? ¿Estoy hablando con una persona o con una inteligencia artificial? ¿Lo que veo ocurrió realmente o alguien consiguió que pareciera que ocurrió?
Y quizá la pregunta más importante de todas: ¿cómo puedo saberlo?
Vivimos un momento extraño y fascinante de nuestra historia digital: nunca habíamos tenido tantas posibilidades para crear y acceder a información y, al mismo tiempo, tantas herramientas capaces de difuminar la frontera entre lo auténtico, lo artificial y lo manipulado.
Por eso este 28 de septiembre, Día Internacional del Acceso Universal a la Información, queremos hablar precisamente de aquello que sucede después de acceder ya que, en tiempos de inteligencia artificial, llegar a la información es solo el principio.
ACCESO CON DERECHO A PREGUNTAR
Durante décadas, uno de los grandes retos de la sociedad digital ha sido conseguir que cada vez más personas puedan acceder al conocimiento: Internet multiplicó las puertas, los buscadores organizaron lo que había detrás, las redes sociales convirtieron a millones de personas en creadoras y distribuidoras de contenido.
Y ahora la inteligencia artificial ha añadido una nueva capa porque ya no solo buscamos información. También podemos pedir a una máquina que la encuentre, la interprete, la resuma o directamente la genere.
El Día Internacional del Acceso Universal a la Información, proclamado primero por UNESCO y posteriormente por Naciones Unidas, recuerda cada 28 de septiembre que poder acceder a la información resulta fundamental para tomar decisiones informadas, favorecer la inclusión y construir sociedades del conocimiento abiertas. La propia UNESCO vincula expresamente este derecho con el desarrollo, la democracia y la igualdad.
Cuando una imagen ya no necesita una cámara, una voz ya no necesita unas cuerdas vocales, un texto ya no necesita necesariamente a alguien escribiéndolo, y una conversación puede no tener una persona al otro lado, la IA introduce el gran matiz… porque ahora también necesitamos comprender a qué estamos accediendo.
«HOLA. SOY UNA IA»
Desde el pasado 2 de agosto de 2026, saber cuándo estamos interactuando con determinados sistemas de inteligencia artificial o ante determinados contenidos sintéticos, ya no depende únicamente de las buenas prácticas de quien los desarrolla, es una cuestión regulatoria.
El Reglamento Europeo de Inteligencia Artificial —AI Act— entró en vigor el 1 de agosto de 2024 y estableció una aplicación progresiva de sus diferentes disposiciones. Este verano hemos alcanzado uno de sus hitos: desde el 2 de agosto de 2026 se aplican las obligaciones de transparencia del artículo 50. La Comisión Europea publicó además en julio sus Directrices sobre las obligaciones de transparencia para proveedores e implementadores de sistemas de IA.
¿Qué significa en la práctica? Pues, entre otras medidas, la norma establece obligaciones para que las personas sean informadas cuando interactúan directamente con determinados sistemas de IA, salvo cuando resulte evidente por las circunstancias. También exige que los proveedores de sistemas que generan determinados contenidos sintéticos incorporen mecanismos para que estos puedan identificarse como generados o manipulados artificialmente. Y, una cuestión clave: presta especial atención a una palabra que seguramente vamos a escuchar cada vez más… deepfake.
Cuando una IA genera o manipula imágenes, audios o vídeos que se asemejan a personas, objetos, lugares o acontecimientos reales y pueden llevarnos a pensar que son auténticos, el Reglamento establece obligaciones específicas de información. La Comisión ha desarrollado además un Código de buenas prácticas sobre transparencia de los contenidos generados por IA, precisamente para apoyar la aplicación de estas exigencias.
Podríamos resumir el cambio con una idea muy sencilla:
Europa no está diciendo que la IA no pueda crear. Está diciendo que las personas debemos poder saber cuándo lo ha hecho. Y eso cambia las reglas del juego, porque “ver ya no es creer”.
Imaginemos que recibimos un vídeo: reconocemos a la persona, reconocemos su voz, vemos cómo mueve los labios, escuchamos perfectamente lo que dice… Tenemos, aparentemente, todas las pruebas que durante décadas habríamos considerado suficientes para afirmar:
«Lo he visto con mis propios ojos».
Pero ahora resulta que, quizás, esa persona nunca estuvo allí, ni dijo esas palabras, y ni siquiera sabe que ese vídeo existe. Los deepfakes representan uno de los ejemplos más visibles de un cambio mucho mayor: la capacidad de producir contenidos sintéticos realistas se ha democratizado. Por eso la transparencia importa y, saber que algo ha sido generado o manipulado nos devuelve una información que la tecnología podría habernos quitado: el contexto.
Y ahora, sabiendo todo esto, es cuando aparece la “pregunta WomANDigital”: ¿Estos riesgos afectan a todas las personas de la misma manera? Conocer la respuesta, obliga a introducir la perspectiva de género en el análisis…
LO QUE ES “FALSO” PARA UNA SOCIEDAD ¿ES IGUAL DE DAÑINO PARA TODAS LAS PERSONAS?
La inteligencia artificial puede generar un deepfake de cualquier persona, pero eso no significa que su impacto se distribuya por igual.
En febrero de 2026, ONU Mujeres puso el foco específicamente en el abuso mediante deepfakes contra mujeres. Su análisis advierte de la utilización de estas tecnologías para generar y distribuir imágenes sexuales falsas sin consentimiento y señala una enorme sobrerrepresentación femenina entre las personas afectadas por este tipo de contenidos.
Un informe de ONU Mujeres sobre cómo la IA está agravando la violencia facilitada por la tecnología recoge una estimación especialmente contundente: el 99 % del contenido pornográfico deepfake analizado tiene a mujeres como sujetos principales.
Esto cambia el análisis, porque ya no estamos hablando únicamente de distinguir entre un contenido verdadero y uno falso, sino además de privacidad, consentimiento, reputación, seguridad, y participación en el espacio digital. Y, por tanto, de igualdad de oportunidades.
ONU Mujeres advierte de que el acoso en línea, el abuso basado en imágenes, la desinformación de género y los deepfakes generados mediante IA pueden terminar silenciando voces femeninas y limitando la participación de las mujeres en la vida pública. La tecnología que multiplica nuestra capacidad para crear, también multiplica nuestra responsabilidad sobre qué creamos, cómo lo identificamos y a quién puede perjudicar.
«GENERADO POR IA» NO SIGNIFICA «NEUTRAL»
Hay, además, otra forma de contenido artificial mucho menos evidente que no necesita suplantar a nadie, que no tiene que ser falso, y ni siquiera tiene que intentar engañarnos.
Imaginemos que pedimos a una IA: «Escribe una historia sobre una persona que dirige una gran empresa tecnológica».
O: «Genera la imagen de una persona experta en inteligencia artificial».
O simplemente: «Describe a una persona que cuida de su familia».
¿Qué género imaginará? ¿Qué edad? ¿Qué aspecto? ¿Qué características asociará al liderazgo, al conocimiento, al cuidado o al éxito?
Aquí aparece otro concepto fundamental: sesgo. La inteligencia artificial aprende a partir de enormes cantidades de información creada por sociedades que ya contienen estereotipos, desigualdades y representaciones desequilibradas. Y esos patrones pueden viajar desde nuestros datos hasta sus respuestas.
Un estudio de UNESCO e IRCAI sobre sesgos contra mujeres y niñas en grandes modelos de lenguaje encontró precisamente asociaciones diferenciadas por género: en los modelos analizados, los nombres femeninos aparecían más vinculados a conceptos relacionados con hogar, familia e hijos, mientras que los masculinos se asociaban con negocio, puestos ejecutivos, salario y carrera profesional. En uno de los modelos estudiados, las mujeres aparecían desempeñando tareas domésticas cuatro veces más que los hombres.
Conviene hacer una precisión: el estudio analizó modelos concretos disponibles en 2024, por lo que no debemos trasladar automáticamente sus resultados a todos los sistemas actuales, pero la enseñanza permanece con varias conclusiones clave:
- Automático no significa objetivo.
- Artificial no significa neutral.
- Y generado por IA no significa libre de sesgos.
EL «FAKE» QUE NO ES FALSO
Supongamos que una IA genera cien imágenes de personas programadoras y la inmensa mayoría son hombres. Estas imágenes no representan a personas reales, no son deepfakes, y no contienen necesariamente información falsa (porque existen muchos programadores hombres), pero… ¿qué ocurre cuando esa representación se repite miles o millones de veces?
¿Y cuando pedimos liderazgo y recibimos mayoritariamente hombres? ¿O cuidados y aparecen mujeres? ¿O ingeniería y obtenemos unos perfiles mientras enfermería devuelve otros?
Entonces el problema deja de ser solamente «¿Esto es verdadero?», y aparece la pregunta: «¿Qué idea de la realidad está ayudando a construir?»
Porque las tecnologías generativas reproducen información, pero también producen imaginarios. Y estos imaginarios, las expectativas alrededor de ellos, las referencias generadas e incluso las vocaciones fomentadas, importan para quien se imagina perteneciendo a determinados espacios profesionales, y para quien piensa que puede liderar, programar, investigar, emprender o crear tecnología.
Por eso la Estrategia para la Igualdad de Género 2026-2030 de la Comisión Europea incorpora expresamente los nuevos desafíos asociados a la digitalización y la inteligencia artificial dentro de la agenda europea de igualdad. Y, así mismo, el Parlamento Europeo ha advertido de que tecnologías como los deepfakes, las herramientas de generación de desnudos, el ciberacoso y los propios sesgos presentes en sistemas de IA pueden perpetuar o profundizar patrones existentes de desigualdad y violencia contra mujeres y niñas.
UNA ETIQUETA NO LO SOLUCIONA TODO
Llegados hasta aquí podríamos pensar “Perfecto. Etiquetamos el contenido generado por IA y problema resuelto”.
Ojalá fuera tan sencillo y efectivamente una etiqueta puede ayudarnos a conocer el origen de un contenido, pero no necesariamente su calidad.
Es cierto que un texto generado por IA puede ser correcto y uno escrito por una persona puede ser falso. Una fotografía real puede utilizarse fuera de contexto y una imagen artificial puede explicar perfectamente un concepto.
Y una respuesta técnicamente correcta puede seguir reproduciendo una perspectiva incompleta. Por eso la transparencia es una pieza fundamental, pero no la única.
Podríamos representarlo como una pequeña cadena:
El propio planteamiento europeo de las nuevas obligaciones de transparencia señala entre sus objetivos combatir el engaño y la desinformación y favorecer la confianza pública en la IA. La confianza tecnológica no debería significar creer ciegamente en una máquina.
Debería significar disponer de información suficiente para decidir cuándo confiar en ella. Para ello, os traemos el…
Nuevo checklist antes de hacer clic:
☐ ¿Quién publica esta información?
☐ ¿Cuál es la fuente?
☐ ¿Ha sido generado o manipulado mediante IA?
☐ ¿Puedo conocer de dónde procede la información?
☐ ¿Está diferenciando hechos, interpretaciones y contenido generado?
☐ ¿A quién representa?
☐ ¿A quién deja fuera?
☐ ¿Está reproduciendo algún estereotipo?
☐ ¿Podría afectar de manera diferente a mujeres y hombres?
Para formular estas preguntas, necesitamos algo muy humano: curiosidad, criterio, contexto, y capacidad para cuestionar.
Pero hay una última pregunta… ¿quién construye las herramientas que la generan?
Si queremos sistemas capaces de identificar sesgos, comprender diferentes realidades y representar adecuadamente a una sociedad diversa, necesitamos que esa diversidad también esté presente en los equipos que investigan, diseñan, entrenan, evalúan y regulan la inteligencia artificial.
La UNESCO lleva años vinculando ambos desafíos: combatir los sesgos de género en los sistemas y aumentar la participación de mujeres y niñas en STEM, TIC y desarrollo tecnológico, en las dos caras de una misma transformación digital inclusiva:
- Que la tecnología no discrimine a las mujeres.
- Que las mujeres participen en la construcción de la tecnología.
VERDADERO. FALSO. GENERADO. ¿Y AHORA QUÉ?
El 28 de septiembre celebramos el derecho de todas las personas a acceder a la información y, la inteligencia artificial nos está obligando a ampliar lo que entendemos por ese derecho: acceder, pero también saber.
Saber cuándo estamos interactuando con una máquina, cuándo un contenido ha sido generado o manipulado, que una respuesta automática puede contener errores, que un algoritmo también puede aprender nuestros sesgos… Y disponer de herramientas para cuestionarlo.
La transparencia tecnológica también es una cuestión de igualdad de oportunidades ya que, quien comprende mejor cómo funciona el nuevo ecosistema informativo, dispone de más herramientas para decidir, participar y protegerse.
El AI Act ha comenzado este verano a hacer obligatorias nuevas formas de transparencia. Es un paso importante, pero una sociedad digital realmente inclusiva necesita que esas herramientas estén al alcance de todas las personas.
Porque quizá la competencia digital que más necesitaremos en un mundo lleno de respuestas generadas por máquinas no sea aprender a preguntar a la IA, sino aprender a preguntarnos sobre la IA.