OpenAI anunció que incorporará una marca de agua invisible en determinados textos generados por ChatGPT y Codex en la Unión Europea para responder a las exigencias de transparencia del Reglamento Europeo de Inteligencia Artificial. La tecnología, denominada textGrain, introduce una señal estadística en la elección de palabras. Pero existe una distinción jurídica fundamental: detectar esa señal puede aportar información sobre la intervención de un sistema de OpenAI, pero no demuestra quién escribió jurídicamente el documento, quién es su propietario ni quién responde por su contenido.

Una transformación silenciosa está comenzando a producirse en los textos generados mediante inteligencia artificial.

No se trata de una leyenda visible que diga “creado con IA”, ni de caracteres ocultos agregados al documento.

La señal está incorporada en la propia forma en que el modelo selecciona las palabras.

OpenAI anunció el 5 de octubre de 2026 su estrategia para cumplir las obligaciones europeas sobre procedencia de contenidos generados mediante inteligencia artificial.

Durante las próximas semanas, la compañía prevé incorporar una marca de agua invisible a determinados textos generados por ChatGPT y Codex para usuarios de la Unión Europea.

La tecnología se denomina textGrain.

Y abre una pregunta que trasciende ampliamente a ChatGPT:

¿hasta qué punto será posible determinar que un texto fue generado mediante inteligencia artificial?

La respuesta, por ahora, requiere importantes matices.

Una marca que el lector no puede ver

Según explica OpenAI, textGrain introduce una señal estadística invisible en las elecciones de palabras que realiza el modelo al generar un texto.

No incorpora caracteres escondidos, espacios invisibles ni signos de puntuación especiales.

La señal surge del patrón estadístico de las palabras —o, técnicamente, de los tokens— seleccionados durante la generación.

Un detector que conoce ese patrón puede posteriormente analizar un texto y determinar si encuentra señales compatibles con la marca de agua de OpenAI.

La compañía lo explica de este modo:

“Nuestra tecnología de marca de agua de texto, textGrain, añade una señal estadística invisible a las elecciones de palabras del modelo”.

La consecuencia es importante.

Un texto puede parecer completamente normal para una persona y, sin embargo, contener una señal susceptible de ser detectada mediante herramientas especializadas.

¿Por qué OpenAI comienza en Europa?

La explicación se encuentra en el Reglamento Europeo de Inteligencia Artificial —AI Act—.

El artículo 50 establece obligaciones específicas de transparencia.

En particular, dispone que los proveedores de sistemas de inteligencia artificial que generen contenido sintético de audio, imagen, video o texto deben procurar que sus resultados estén marcados en un formato legible por máquina y sean detectables como generados o manipulados artificialmente.

La norma agrega que las soluciones técnicas deben ser efectivas, interoperables, robustas y fiables en la medida en que resulte técnicamente posible.

Las obligaciones de transparencia del artículo 50 resultan aplicables desde el 2 de agosto de 2026, de acuerdo con la información oficial de la Comisión Europea.

Por eso la marca de agua no debe analizarse únicamente como una nueva función de ChatGPT.

Forma parte de un fenómeno jurídico más amplio: Europa está intentando incorporar mecanismos técnicos de trazabilidad al ecosistema de contenidos generados mediante inteligencia artificial.

Lo más importante: la marca no prueba quién es el autor

Aquí aparece probablemente la cuestión jurídica más interesante.

OpenAI advierte expresamente sobre los límites de su propia tecnología.

En términos sustanciales, la compañía señala que una marca de agua no determina propiedad ni responsabilidad.

Esto significa que detectar textGrain puede aportar un indicio técnico acerca de la intervención de un sistema de OpenAI, pero no permite concluir automáticamente quién creó intelectualmente el documento.

Tampoco permite establecer cuánto trabajo realizó una persona.

Un usuario podría haber elaborado las ideas, proporcionado la información, estructurado el argumento y solicitado únicamente una corrección de estilo.

En otro caso, podría haber solicitado a la IA la elaboración prácticamente completa del texto.

La detección de la marca no distingue necesariamente entre esas situaciones.

OpenAI reconoce que la señal puede indicar que uno de sus sistemas generó o procesó parte de un texto, pero no cuánto juicio humano, edición o creatividad intervinieron posteriormente.

Tampoco identifica a la persona que utilizó ChatGPT

Existe otra limitación especialmente relevante desde una perspectiva probatoria.

La marca no identifica al usuario.

No vincula el texto con una persona determinada, una organización, una cuenta, un prompt o una conversación específica.

Por lo tanto, encontrar la marca en un documento no permitiría afirmar, por ese solo hecho, que determinada persona utilizó ChatGPT para producirlo.

La diferencia resulta fundamental.

Una cosa es detectar una señal compatible con la intervención tecnológica de un sistema.

Otra completamente distinta es atribuir esa utilización a una persona determinada.

¿Podría utilizarse como prueba?

La tecnología abre inevitablemente una cuestión probatoria.

Un resultado positivo de detección podría convertirse en un elemento técnico relevante dentro de una investigación, controversia o procedimiento.

Pero la propia información proporcionada por OpenAI impide interpretar ese resultado como una prueba absoluta de autoría.

La compañía reconoce la posibilidad de dos tipos de errores: falsos positivos y falsos negativos.

Un detector podría identificar una marca donde no existe o no encontrar una marca que sí estaba presente.

Además, la efectividad varía según la extensión y naturaleza del texto.

En las evaluaciones difundidas por OpenAI, con una tasa objetivo de falsos positivos del 1%, el detector identificó aproximadamente el 80% de las marcas en textos de 200 tokens, mientras que la detección ascendió aproximadamente al 95% en textos de 400 tokens para determinados contenidos.

Pero el rendimiento disminuye en textos con menos posibilidades lingüísticas, como ciertos contenidos matemáticos.

Por eso, cualquier utilización futura en ámbitos jurídicos exigiría analizar no solamente el resultado del detector, sino también su metodología, margen de error, integridad del texto examinado y contexto de obtención.

Editar el texto puede debilitar la señal

Hay otro dato particularmente significativo.

La marca no es inalterable.

OpenAI comprobó que modificar las palabras puede reducir sustancialmente su detectabilidad.

En una evaluación realizada sobre textos de 400 tokens, sustituir el 10% de las palabras por sinónimos redujo la detección aproximadamente del 92% al 66%.

Cuando se reemplazó el 25% de las palabras, la detección descendió al 17%.

La traducción, la reformulación y otras modificaciones también pueden afectar la señal.

Esto lleva a una conclusión fundamental:

que no se detecte una marca de agua no significa que el texto haya sido escrito por una persona.

OpenAI lo advierte expresamente.

La ausencia de detección puede deberse a múltiples razones: que el texto sea demasiado breve, que haya sido modificado o traducido, que proceda de un modelo no compatible, que haya sido creado antes de la implementación del sistema o, simplemente, que haya sido generado por una herramienta perteneciente a otra compañía.

¿La marca demuestra que el contenido es verdadero?

No.

Y esta distinción también resulta esencial.

La tecnología de procedencia intenta responder una pregunta:

¿existen señales de que un sistema determinado intervino en la generación o procesamiento del texto?

No responde otra completamente diferente:

¿es verdadero lo que dice ese texto?

OpenAI señala expresamente que la marca no verifica exactitud.

Un texto marcado puede contener información correcta, incorrecta, engañosa o descontextualizada.

Procedencia y veracidad son problemas diferentes.

El detector no estará disponible inicialmente para cualquier persona

Otra precaución adoptada por OpenAI resulta significativa.

La empresa no prevé ofrecer inicialmente el detector de textGrain de manera abierta al público.

El acceso comenzará con investigadores y organizaciones especializadas aprobadas individualmente.

Según la compañía, esta decisión responde precisamente al riesgo de falsos positivos, marcas no detectadas e interpretaciones incorrectas de los resultados.

El detector indicará si encuentra una marca de OpenAI, pero no revelará quién utilizó el sistema ni permitirá acceder a sus prompts o conversaciones.

La empresa afirma además que prevé publicar textGrain como tecnología de código abierto en el futuro.

Una diferencia importante entre ChatGPT y la API

La implementación tampoco será idéntica en todos los productos.

OpenAI anunció que incorporará progresivamente la marca a determinados textos de ChatGPT y Codex en la Unión Europea.

Para los clientes de su API, en cambio, la posibilidad de incorporar la marca estará disponible globalmente de manera optativa para determinados modelos.

Por lo tanto, no puede afirmarse que, desde ahora, todo texto generado por OpenAI en cualquier parte del mundo lleve obligatoriamente una marca invisible.

Una cuestión especialmente relevante para medios de comunicación

El Reglamento Europeo introduce además una distinción de particular interés para la actividad periodística.

El artículo 50 establece que quienes utilicen sistemas de IA para generar o manipular textos publicados con la finalidad de informar al público sobre asuntos de interés público deben revelar que el contenido fue generado o manipulado artificialmente.

Pero contempla una excepción cuando el contenido ha pasado por un proceso de revisión humana o control editorial y una persona física o jurídica asume responsabilidad editorial por su publicación.

La distinción es importante.

El modelo europeo no equipara automáticamente utilización de inteligencia artificial con ausencia de responsabilidad humana.

Por el contrario, introduce como elemento relevante la existencia de control editorial y una persona responsable de la publicación.

Para medios de comunicación que utilizan IA como herramienta auxiliar, esta cuestión puede resultar tan importante como la propia tecnología de marcado.

¿Qué cambia para abogados, notarios, periodistas y profesionales?

La aparición de mecanismos técnicos de procedencia puede tener consecuencias que todavía están comenzando a explorarse.

Documentos profesionales, informes, comunicaciones empresariales, trabajos académicos, publicaciones periodísticas y otros textos pueden contener en el futuro señales técnicas asociadas a la utilización de determinados sistemas de IA.

Pero esas señales no deben confundirse con una determinación jurídica de autoría.

Desde una perspectiva probatoria, podrían constituir un elemento técnico que deba ser valorado conjuntamente con otros antecedentes.

Desde una perspectiva profesional, obligarán a distinguir cada vez con mayor precisión entre asistencia tecnológica, generación automatizada, intervención humana, revisión y responsabilidad.

Y desde una perspectiva regulatoria, plantean una cuestión todavía más profunda:

¿qué nivel de trazabilidad debería exigirse cuando la inteligencia artificial participa en la creación de un documento con consecuencias jurídicas?

De “detectar IA” a demostrar procedencia

Durante los últimos años proliferaron herramientas que pretendían determinar si un texto había sido escrito mediante inteligencia artificial analizando posteriormente sus características lingüísticas.

El enfoque regulatorio europeo apunta hacia otra dirección.

No se trata únicamente de intentar adivinar el origen de un texto una vez creado.

La idea es incorporar desde el momento de generación una señal técnica que facilite posteriormente determinar su procedencia.

Sin embargo, textGrain demuestra también los límites actuales de esa estrategia.

La señal puede deteriorarse.

La detección puede fallar.

No identifica al usuario.

No mide la contribución humana.

No determina propiedad.

No establece responsabilidad.

Y tampoco certifica la veracidad del contenido.

La verdadera pregunta jurídica

La incorporación de marcas de agua en textos generados mediante inteligencia artificial representa un paso significativo hacia una mayor trazabilidad digital.

Pero sería un error atribuirle capacidades que la tecnología no posee.

Detectar que una inteligencia artificial intervino en un texto no equivale a determinar quién es su autor ni quién responde jurídicamente por él.

Esa diferencia puede convertirse en una de las cuestiones centrales de los próximos años.

Porque a medida que resulte técnicamente más sencillo identificar la intervención de una máquina, el desafío jurídico probablemente se desplazará hacia una pregunta mucho más compleja:

¿qué hizo la máquina, qué hizo la persona y quién asumió finalmente la decisión y la responsabilidad por el documento?

La marca puede ayudar a reconstruir una parte de esa historia.

Pero, por ahora, no puede contarla completa.

Fuentes

OpenAI: Our approach to EU text provenance rules, publicado el 5 de octubre de 2026.

Unión Europea: Reglamento (UE) 2024/1689 — Reglamento de Inteligencia Artificial, artículo 50.

Comisión Europea: Código de Buenas Prácticas sobre Transparencia de Contenidos Generados por IA.

Transparencia

Contenido elaborado a partir de fuentes primarias oficiales, con asistencia de inteligencia artificial y revisión editorial. Las citas originalmente publicadas en inglés fueron traducidas al español para esta publicación.

Radio Nodo IA puede utilizar inteligencia artificial y voces generadas o asistidas por IA en la producción de sus contenidos.