Claude marcará con un patrón invisible todo el texto que genere. Pero, ¿tiene la Ley de IA de la Unión Europea algo que ver con ello?
Y, sobre todo, ¿tiene algún sentido esta medida?
Hace dos días Anthropic confirmaba que los modelos Claude lanzados a partir del 2 de agosto van a empezar a incrustar una marca de agua invisible en todo el texto que generan. Todo ello, como resultado de que la compañía firmase en su momento el Código de Buenas Prácticas sobre Transparencia de Contenido Generado por IA, vinculado al Artículo 50 de la Ley de IA de la Unión Europea (AI Act). Google, Meta, Microsoft y OpenAI son algunas de las otras compañías firmantes.
Horas después, el ingeniero y comentarista tecnológico Daniel Jeffries publicó en X una publicación que ya acumula más de 20.000 interacciones: la ley, decía, es “una de las peores piezas de legislación jamás escritas”, que debería “eliminarse por completo”, puesto que el marcado de texto es “pensamiento mágico” que solo conseguirá empeorar la escritura de la IA para lograr algo que, sostenía, ni siquiera es técnicamente posible.
Esto desencadenó no solo una pelea ideológica sobre regulación —que también— sino, ante todo, un experimento en tiempo real sobre cómo se forma (mal) el consenso público en torno a una norma técnica compleja, y sobre lo poco que se ha hablado de los límites técnicos reales del propio sistema de marcado.
Lo que realmente dice la ley
En algún punto de las respuestas al mensaje de Jeffries, un usuario intentaba poner orden con una afirmación tajante:
“La Ley de IA de la UE no obliga a los proveedores a hacer esto. Requiere que los usuarios finales identifiquen el contenido generado por IA si a) no ha habido edición humana y b) el contenido es para consumo público. Eso es todo. Esto no tiene nada que ver con la UE y sí con que Anthropic está envenenando sus resultados contra ‘ataques de destilación’”.
Es una afirmación plausible y bien razonada, que de hecho puede verse repetida en otras publicaciones en redes sociales… pero que cuyo fundamento en completamente erróneo.
El Artículo 50 del AI Act, en su apartado 2, dice literalmente que los proveedores de sistemas de IA —incluidos los sistemas de propósito general— que generen contenido sintético de audio, imagen, vídeo o texto “deberán garantizar que los resultados del sistema de IA estén marcados en un formato legible por máquina y sean detectables como generados o manipulados artificialmente”.
En resumen, es una obligación técnica que recae sobre quien construye el modelo: Anthropic, OpenAI, Google. No sobre quien lo usa. Lo que describía el usuario —marcar solo si no hubo edición humana y el contenido es de interés público— corresponde a un apartado distinto y posterior de la misma ley, el 50(4), que impone una obligación separada sobre los desplegadores: quienes usan un sistema de IA para publicar deepfakes o textos sobre asuntos de interés público.
Como explica el despacho legal Bird & Bird en su análisis del borrador del Código de Prácticas, los desplegadores “se libran en gran medida de la ingeniería técnica pesada del marcado de agua” precisamente porque esa carga recae en otro actor de la cadena: el proveedor del modelo, sujeto al artículo 50(2).
El aspecto técnico que ninguno de los dos bandos explica bien
Pero si bien la discusión legal está viciada por la desinformación, la discusión técnica —¿de verdad se puede marcar texto sin degradarlo?— tiene más sustancia de la que sugieren ambos bandos del hilo, pero tampoco es tan sencilla como la presentan.
La postura de Jeffries es categórica: “no hay forma significativa de codificar una marca de agua en el texto sin alterarlo”, y por tanto la ley “acaba de exigir que la escritura de la IA sea demostrablemente peor por algo que ni siquiera es posible”.
Varios usuarios le corrigieron con razón parcial. Uno respondió que “se puede mantener la distribución de probabilidad de los tokens intacta y aun así tener la marca de agua. No tiene por qué afectar a la calidad del resultado”. Y tiene respaldo académico sólido: existen efectivamente métodos de watermarking “sin distorsión” (distortion-free) que preservan matemáticamente la distribución original del texto mientras permiten la detección posterior — es la familia de técnicas que utiliza, por ejemplo, SynthID de Google DeepMind, presentada en 2024 con la promesa explícita de incorporar “una marca de agua imperceptible sin afectar la calidad, precisión, creatividad o velocidad” de la generación de texto.
Hasta aquí, el bando “esto no es para tanto” parece llevar la razón. Pero el asunto se complica en cuanto se revisa cómo de capaces son esas marcas de superar un proceso de edición, lo cual determinaría la utilidad de adoptar esta clase de medidas.
Y resulta que la literatura académica más reciente sobre el tema —incluyendo un estudio de 2026 sobre marcado estructural de lenguaje— confirma que prácticamente todos los métodos de watermarking basados en la distribución de tokens “producen una señal en el espacio de frecuencia de tokens” que se ve gravemente afectada por el parafraseo: las tasas de detección caen a apenas un 50-64% después de que el texto pase por una herramienta de reescritura moderada.
Esto le da la razón a Jeffries: tras una reescritura parcial de un artículo redactado con ayuda de IA, es perfectamente plausible que la marca que impone la normativa no sobreviva. Y esto es porque existe una balanza entre capacidad de detección y preservación de la calidad del texto: cuanto más se fuerza la señal estadística para que sobreviva a la edición, más se altera el texto generado; cuanto más se preserva la naturalidad del texto, más frágil es la marca frente a una reescritura agresiva.
El propio soporte técnico de Anthropic lo reconoce sin rodeos: la marca “puede persistir al copiar y pegar”, pero “una edición intensa puede degradarla”.
Dato curioso: Ya se ha lanzado una herramienta online —claudewatermarkremover.app— diseñada específicamente para “neutralizar la firma estadística” del texto de Claude “manteniendo el significado”.
Una norma que se retrasa mientras la industria se adelanta
El 7 de mayo de 2026 el Parlamento Europeo cerró un acuerdo provisional para aplazar la exigibilidad efectiva del marcado de contenido de IA hasta el 2 de diciembre de 2026 (así como para las normas más estrictas para sistemas de alto riesgo, como el empleo o la biometría). La propuesta forma parte del llamado “Ómnibus Digital”, el plan con el que la Comisión Europea busca simplificar el conjunto de normas digitales comunitarias ante la presión de la industria por reducir la fricción regulatoria. El texto se aprobó con una mayoría amplia (569 votos a favor, 45 en contra), aunque todavía necesita la ratificación formal del Consejo antes de ser definitivo.
Así, al mismo tiempo que Bruselas negocia dar más margen a las empresas de IA, Anthropic se ha adelantado voluntariamente en la implementación del marcado. De hecho, la medida no se restringirá a sus usuarios europeos: según confirma la propia compañía en su comunicado, “el marcado se aplicará a la salida de los modelos compatibles allí donde se ofrezca Claude, a nivel mundial”.
¿Por qué las grandes compañías no sólo no ofrecen resistencia a estas regulaciones, sino que las promueven adoptándolas antes de que sea requisito legal? Un participante del hilo de X aporta una posible explicación:
“Por supuesto que corporaciones como Anthropic adoran ese tipo de regulación. Porque hay una probabilidad más alta de que sus competidores de pesos abiertos sean sancionados por no incorporar patrones estadísticos degenerativos en sus resultados”.