C2PA y SynthID: lo que el marcado de las imágenes generadas cambia para un editor

Una imagen generada por una IA en 2026 ya no es un archivo anónimo. Según el proveedor, lleva metadatos firmados, una marca de agua invisible, o las dos cosas. Para un editor que ilustra sus contenidos con estas imágenes se plantean dos preguntas: ¿sobreviven esas marcas a la publicación, y eximen de algo? La primera depende de la técnica. La segunda tiene una respuesta tajante: no.

Dos técnicas que no hacen lo mismo

El estándar C2PA, impulsado por una coalición que reúne, entre otros, a Adobe, Microsoft, Google, OpenAI y la BBC, define las Content Credentials: un manifiesto firmado criptográficamente, adjunto al archivo, que describe el origen del contenido y las operaciones que ha sufrido. Un lector compatible puede verificar la firma y mostrar la procedencia. La fuerza del C2PA es su precisión: dice quién ha producido la imagen, con qué herramienta y qué se ha modificado desde entonces. Su debilidad es que vive en los metadatos: basta un recorte en una herramienta no compatible, una captura de pantalla o sencillamente la subida a una plataforma que limpia los archivos para que el manifiesto desaparezca.

SynthID, desarrollado por Google DeepMind, procede de otro modo: la marca de agua se inscribe en los píxeles mismos, de manera imperceptible, y está diseñada para resistir la compresión, el recorte, la recodificación y la captura de pantalla. No transporta un manifiesto detallado: permite a un detector afirmar que el contenido ha sido producido por una herramienta que aplica esta marca de agua, y nada más. Google lo aplica a sus imágenes, a sus vídeos, a sus contenidos de audio y, desde finales de 2024, a texto. Ya no es exclusivo de Google: OpenAI lo adoptó en mayo de 2026 para sus imágenes y sus contenidos de audio.

Quién marca qué en 2026

OpenAI anunció ya en 2024 la incorporación de Content Credentials C2PA a sus imágenes, en una entrada titulada «Understanding the source of what we see and hear online», donde la propia empresa reconoce el límite: los metadatos pueden retirarse, de forma voluntaria o no. Es precisamente ese límite lo que ha cambiado desde entonces: la documentación de OpenAI indica que las imágenes generadas por ChatGPT, Codex y su API llevan ahora a la vez metadatos C2PA y una marca de agua SynthID, y que sus contenidos de audio llevan una marca inaudible. Limpiar los metadatos ya no basta para borrar la procedencia de una imagen de OpenAI. Google marca sus producciones con SynthID y se adhiere al C2PA. Los demás grandes proveedores siguen trayectorias parecidas, empujados por el artículo 50 del reglamento europeo sobre la IA, que les impone un marcado legible por máquina con un plazo aplazado al 2 de diciembre de 2026 para los sistemas ya en servicio, como explicamos en el calendario del AI Act.

El movimiento va en una sola dirección: cada vez más imágenes generadas llevarán una marca sólida, y cada vez menos podrán pasar por fotografías tras una simple limpieza de metadatos. Un editor que construyera una estrategia sobre la idea de que «nadie puede saberlo» ya se equivoca en lo que respecta a las imágenes.

Lo que el marcado no cambia: la obligación de mención

Aquí recaen dos obligaciones sobre dos actores que conviene no confundir. El marcado legible por máquina es obligación del proveedor del modelo. La mención visible, cuando procede, es obligación del editor que publica. La presencia de una marca de agua SynthID o de un manifiesto C2PA en una imagen no exime al editor de señalar un deepfake, y su ausencia tampoco le libera. Los dos dispositivos son independientes.

En las imágenes, la obligación de mención del editor solo alcanza a los deepfakes: una imagen generada o manipulada que se asemeje a personas, objetos, lugares, entidades o sucesos existentes y que pueda llevar a una persona a creer erróneamente que es auténtica. Las cinco categorías cuentan: un producto es un objeto, una marca es una entidad. Una ilustración abstracta, un collage editorial, un esquema o un visual manifiestamente estilizado no entran en esa categoría. Una fotografía realista de una obra que nunca existió, de un cliente que no existe o de un producto en un uso que no permite, sí.

Lo que un editor puede verificar por su cuenta

Dos comprobaciones están al alcance de cualquier equipo. La primera consiste en abrir una imagen generada con una herramienta de lectura de metadatos y buscar un manifiesto C2PA: si está presente, se sabe qué transporta la imagen y qué podrá leer un tercero. La segunda consiste en repetir esa prueba después de que la imagen haya pasado por la cadena de publicación real: exportación desde la herramienta de retoque, compresión por el CMS, subida a las redes. En la mayor parte de las cadenas, el manifiesto no sobrevive a la segunda etapa. La constatación no tiene nada de tranquilizadora, y debe orientar la producción: lo que sobrevive es la marca de agua en los píxeles, y es esa la que las herramientas de detección saben leer. La procedencia de una imagen generada debe considerarse, por tanto, detectable de forma duradera.

La regla de producción antes que la etiqueta

Etiquetar a posteriori es frágil: la mención debe percibirse en la primera exposición, y la imagen circula por soportes donde el texto que la acompaña aparece truncado o ausente. Las redes sociales cortan los pies de foto, las stories no los tienen y, al compartirse, la imagen se separa de su contexto. Resolver la cuestión en cada soporte y en cada recorte es un trabajo sin fin.

La vía sólida está aguas arriba, mediante una regla de producción de tres puntos:

1. No fabricar realismo engañoso. Nada de falsos testimonios en foto, nada de falsas referencias de clientes, nada de escenas presentadas como un acontecimiento real. Un estilo editorial asumido (collage, ilustración, símbolo) resulta a la vez más distintivo y ajeno al ámbito del deepfake.
2. Conservar la procedencia cuando existe. No limpiar los metadatos C2PA en el momento de exportar; no cuestan nada y documentan la buena fe.
3. Dejar traza de la decisión. En cada visual realista que aun así se produzca, la mención se decide en la creación y se coloca donde primero se ve, en lugar de añadirse al publicar en un soporte concreto.

La decisión que hace desaparecer la pregunta: no fotografiar

Hay una manera de dejar de decidir visual por visual: no producir imágenes figurativas en absoluto. Una composición no figurativa, hecha de formas, tramas, planos de color y superposiciones, no puede, por construcción, asemejarse a personas, objetos, lugares, entidades o sucesos existentes. No cumple, pues, la definición de deepfake, que supone justamente ese parecido y esa apariencia de autenticidad. La cuestión de la mención deja de plantearse: su objeto no existe.

La misma elección cubre un segundo régimen, que los competidores pueden activar mucho más deprisa. El derecho de la publicidad engañosa alcanza a la imagen tanto como a las palabras, y un visual abstracto no afirma nada sobre el producto: no muestra un resultado, ni una obra, ni un cliente. Una sola decisión de producción, tomada una vez, deja los dos regímenes fuera de juego para todos los visuales de un medio.

No sale gratis. Una fotografía de puesta en escena se lee de forma más inmediata, y algunos temas se prestan mal a la abstracción. A cambio, un medio que publica cada semana deja de tener que someter sus imágenes a revisión jurídica, gana una identidad visual reconocible en lugar de imágenes de stock intercambiables y deja de depender de la calidad del renderizado de rostros y manos, que sigue siendo el punto débil de los modelos.

Quedan dos límites. La abstracción no dice nada del texto: una afirmación falsa en un artículo sigue siendo engañosa, y una alegación medioambiental sigue teniendo que documentarse. Y tampoco exime de la regla sobre los contenidos de interés público, que depende del texto y no de la ilustración. Resuelve el visual, nada más, pero lo resuelve por completo.

El derecho de la publicidad muerde antes que el AI Act

Un último punto que las discusiones sobre el marcado hacen olvidar: en un visual comercial, el régimen que se aplica primero no es el artículo 50, es el derecho de la publicidad engañosa, que existía mucho antes que la IA. Una imagen que muestra un resultado que el producto no puede sostener es engañosa, se haya generado o fotografiado. En algunos países, Alemania en particular, ese régimen es accionable por competidores en cuestión de días, sin pasar por una autoridad. Le dedicamos un artículo: «Publicar en Alemania: la UWG golpea antes que el AI Act». Es la mejor razón para adoptar esta regla de producción.