Pensilvania exigirá etiquetas en anuncios generados por IA, con excepciones
Pensilvania exigirá etiquetas en anuncios generados por IA después de que el gobernador Josh Shapiro firmara una ley el 22 de octubre de 2026, pero el requisito contiene excepciones importantes. La Ley de Publicidad Engañosa con Inteligencia Artificial se dirige a la publicidad sintética que genera percepciones falsas entre los consumidores sobre bienes o servicios. No establece un requisito incondicional de etiquetado para cada anuncio que involucre IA.
Esa distinción sitúa a los anunciantes entre un estándar de transparencia y un problema de interpretación aún sin resolver. Las empresas deben considerar tanto cómo produjeron un anuncio como qué creerán los consumidores tras verlo. Una imagen de producto generada, una mascota ficticia y una promoción solo de texto no necesariamente reciben el mismo tratamiento.
Nueva York ya exige divulgaciones para determinados intérpretes sintéticos, personas creadas digitalmente que aparecen en anuncios. Pensilvania adopta un enfoque distinto, vinculando la divulgación a las representaciones sobre productos y servicios. La presión inmediata recae sobre anunciantes y agencias que deciden qué activos creativos necesitan etiquetas antes de que la ley entre en vigor el 21 de diciembre.
Pensilvania exigirá etiquetas en anuncios generados por IA a partir de diciembre
La oficina de Shapiro confirmó la firma del Proyecto de Ley del Senado 806 en su aviso de firma de legislación del 22 de octubre. La ley entra en vigor después de 60 días, lo que concede a los anunciantes un período de transición en lugar de imponer obligaciones de divulgación inmediatas.
El cambio consiste en un deber específico de divulgación vinculado a la publicidad sintética engañosa, con excepciones que limitan materialmente su alcance.
La ley define el contenido sintético como información que la IA generó o modificó de forma significativa. Esa definición incluye imágenes, video, audio y texto. Sin embargo, sus excepciones excluyen por separado el contenido limitado al texto, una distinción importante entre la definición y el requisito operativo.
La legislación sobre publicidad con IA vincula la divulgación con percepciones falsas sobre la naturaleza, el origen o la autenticidad de los bienes o servicios anunciados. Esas palabras importan más que la mera presencia de una herramienta de IA en algún punto de la producción.
Un consumidor que vea una imagen realista de un producto podría interpretarla razonablemente como evidencia de lo que el vendedor realmente ofrece. Un personaje claramente imaginario crea una impresión distinta. La ley convierte esa interpretación del consumidor en un elemento central para decidir si se aplica el requisito de divulgación.
El aviso debe comunicar que el anuncio contiene contenido generado o modificado mediante IA. Debe aparecer cuando los consumidores encuentren por primera vez el contenido sintético y utilizar el mismo medio. Cuando sea técnicamente viable, también debe resistir su eliminación.
Esto es más exigente que añadir una explicación en una página web independiente. La divulgación debe acompañar al material que influye en la decisión de compra. Que los consumidores puedan advertirla y entenderla forma parte del estándar.
El texto aborda la legibilidad, la ubicación, el contraste, la duración y la audibilidad. Un aviso de audio necesita una presentación comprensible. Un aviso visual necesita suficiente visibilidad y tiempo en pantalla para que los consumidores lo comprendan.
Estas disposiciones hacen que el plazo de diciembre sea tanto una cuestión de implementación como jurídica. Un equipo de producción debe incorporar las divulgaciones en el anuncio finalizado, incluidas las versiones creadas para distintas ubicaciones.
La distinción temporal importante es sencilla: Pensilvania ha promulgado la ley, pero sus requisitos aún no han entrado en vigor al 25 de octubre. Los anunciantes disponen de un período de preparación, mientras que los consumidores no deberían interpretar cada anuncio actualmente sin etiqueta como una infracción de esta nueva ley.
Tampoco deberían los lectores asumir que la ley prohíbe la publicidad con IA. Su estructura permite la publicidad sintética mientras impone obligaciones de divulgación en circunstancias definidas. La disputa se refiere a dónde comienzan esas circunstancias y con qué consistencia las interpretarán anunciantes y funcionarios encargados de hacer cumplir la norma.
Los anunciantes enfrentan decisiones que una herramienta de IA no puede tomar por ellos
La ley de Pensilvania sobre publicidad con IA sitúa la decisión central en la etapa publicitaria. Un generador de imágenes puede identificar que produjo un activo. No puede, por ese solo hecho, determinar qué comunica el anuncio terminado sobre la oferta del vendedor.
La presión recae sobre la empresa que presenta la afirmación, porque el historial de producción y la percepción del consumidor requieren juicios distintos.
Consideremos un anuncio hipotético de muebles. Un equipo podría generar una habitación alrededor de una fotografía precisa del producto o generar el propio mueble. Ambos flujos de trabajo involucran IA, pero plantean preguntas diferentes sobre lo que el cliente cree que está disponible.
Un entorno generado podría no implicar nada sobre la construcción del producto. Una silla generada podría representar dimensiones, materiales o características que el vendedor no puede suministrar. Las implicaciones fácticas dependen del anuncio terminado, incluidas las afirmaciones que lo acompañan.
Este ejemplo ilustra el problema de decisión; no establece cómo resolverán los funcionarios de Pensilvania un caso concreto. La redacción de la ley exige atención al contexto, y ese contexto va más allá de una etiqueta de software.
Las agencias enfrentan un problema adicional de transferencia. Un cliente podría recibir un video terminado sin saber qué escenas utilizaron material generado. Posteriormente, un editor podría reemplazar un fondo, alterar un producto o eliminar una divulgación existente durante una adaptación.
La implicación práctica es que la procedencia de los activos, un registro de dónde se originó el material y cómo cambió, se convierte en evidencia operativa útil. Ayuda a los revisores a identificar qué preguntas necesitan respuesta antes de la distribución.
Ese registro no establece automáticamente el cumplimiento. Sin embargo, ayuda a evitar que una revisión comience con incertidumbre sobre si la imagen del producto representa un artículo realmente fotografiado.
Para los equipos que mantienen documentación de campañas, una base de conocimientos con capacidad de búsqueda puede conectar activos aprobados, archivos fuente y decisiones de revisión. La capacidad útil es recuperar el razonamiento detrás de una aprobación cuando alguien modifica el anuncio.
Los anunciantes más pequeños enfrentan el mismo problema interpretativo sin contar necesariamente con departamentos jurídicos o de producción dedicados. Una empresa local que utiliza una imagen promocional generada aún debe considerar si esa imagen crea una impresión engañosa.
La oficina del patrocinador identifica una preocupación concreta: imágenes sintéticas de productos que los consumidores confunden con una representación de un producto real. Su estándar de divulgación para consumidores presenta la transparencia como compatible con que las empresas sigan utilizando IA.
Esa posición explica el equilibrio previsto por la política. Los consumidores reciben información sobre representaciones sintéticas, mientras las empresas conservan acceso a la tecnología. La dificultad consiste en traducir ese equilibrio en decisiones repetibles para anuncios individuales.
Por tanto, la presión comercial comienza antes de cualquier acción de cumplimiento. Los anunciantes deben decidir si revisan el material creativo existente, desarrollan alternativas etiquetadas o solicitan aclaraciones sobre usos limítrofes. Esperar una interpretación definitiva deja menos tiempo para implementar lo que esa interpretación exija.
La transparencia depende de más que colocar una etiqueta
La principal disyuntiva de la ley se refiere a la transparencia sin tratar todos los usos creativos de la IA como equivalentes. Una regla amplia haría más sencilla la identificación. Una regla contextual puede distinguir las representaciones engañosas de productos de los usos que no generan la misma preocupación para el consumidor.
Una etiqueta identifica algo sobre la producción; no establece que la afirmación subyacente del anuncio sea verdadera.
Imagine un anuncio hipotético que muestra una chaqueta resistiendo condiciones que el producto real no puede soportar. Revelar que la IA creó la demostración mostraría su origen. No aportaría pruebas de que la chaqueta rinde como se representa.
Esta distinción separa dos preguntas que los anunciantes a veces condensan. ¿El software generó la representación? ¿La representación comunica con precisión lo que ofrece el producto? Responder la primera no resuelve la segunda.
La Comisión Federal de Comercio ha sostenido durante mucho tiempo que las protecciones existentes contra las prácticas engañosas se aplican a la IA. Su declaración de aplicación de la ley sobre IA de 2023 rechazó la idea de que la tecnología opere fuera de la legislación establecida.
La ley de Pensilvania también preserva otros recursos legales. El requisito de divulgación añade una obligación en circunstancias específicas; no convierte una representación engañosa en una aceptable.
Para los consumidores, eso limita lo que puede prometer un aviso sobre IA. Puede advertir que una aparente fotografía, escena o voz tiene un componente sintético. No puede certificar la calidad del producto, validar un testimonio ni garantizar que el vendedor cumplió otras obligaciones.
Para los anunciantes, la misma distinción desaconseja tratar la divulgación como el paso final de aprobación. El contenido aún necesita una revisión factual. Un aviso no puede sustituir la comprobación de que la característica anunciada existe.
También existe una diferencia entre una divulgación técnicamente presente y una efectiva. Un aviso que los espectadores no pueden leer aporta poco a una decisión informada. Los requisitos de presentación de la ley reconocen que la visibilidad y la comprensión importan.
El requisito del mismo medio refleja el momento de persuasión. Quien escucha un anuncio de audio debería encontrar la divulgación pertinente a través de esa experiencia. Quien ve una imagen no debería tener que descubrir una explicación separada en otro lugar.
La resistencia a la eliminación introduce otra preocupación práctica. Un anuncio puede pasar por edición, redimensionamiento y distribución antes de llegar a su audiencia. Una divulgación incluida en un archivo original podría no sobrevivir a todas las transformaciones.
La ley condiciona su requisito de permanencia a la viabilidad técnica. Esa salvedad reconoce un límite de implementación sin eliminar la obligación subyacente. Los anunciantes aún enfrentan la pregunta de cómo la divulgación acompaña al contenido que las personas realmente reciben.
La importancia más amplia es un giro hacia el examen del material sintético como parte del mensaje del anuncio. La cuestión no es simplemente si un equipo de producción utilizó IA. Es si el resultado aprovecha la credibilidad aparente de evidencia auténtica mientras oculta cómo se construyó esa evidencia.
Nueva York muestra por qué las leyes de divulgación de IA están divergiendo
Pensilvania entra en un panorama regulatorio donde los requisitos de divulgación ya difieren según el estado. La comparación más cercana es la ley de Nueva York sobre intérpretes sintéticos, que entró en vigor el 9 de junio de 2026.
Las divulgaciones sobre intérpretes sintéticos de Nueva York se centran en anuncios que contienen determinadas personas creadas digitalmente. La oficina de la gobernadora presenta la medida como una forma de proteger tanto la transparencia para los consumidores como a los trabajadores creativos.
Pensilvania centra su norma en las representaciones engañosas de bienes y servicios, mientras que Nueva York la centra en un participante publicitario definido.
Estos enfoques se solapan, pero plantean preguntas iniciales diferentes. Una norma basada en intérpretes comienza por quién aparece en el anuncio. El texto de Pensilvania comienza por el contenido sintético y la percepción falsa que genera sobre la oferta.
Un anuncio hipotético con un portavoz humano generado ilustra la diferencia. La naturaleza sintética de la persona es central en un análisis basado en intérpretes. En el marco de Pensilvania, también deben examinarse las implicaciones del anuncio sobre los bienes o servicios publicitados.
Ahora pensemos en una escena de producto generada sin personas. Un requisito centrado en intérpretes no parte de la imagen del producto en sí. La redacción de Pensilvania plantea directamente preguntas sobre las representaciones sintéticas de la oferta.
Ninguna de las dos comparaciones permite declarar que un estado sea uniformemente más estricto. Cada enfoque delimita su alcance en torno a conductas diferentes. Un requisito puede ser más amplio en los tipos de contenido que aborda y, al mismo tiempo, seguir siendo condicional respecto de cuándo se aplica.
Para las empresas que se anuncian en distintos estados, el resultado es un problema de gestión de activos. Una campaña aprobada bajo una norma no responde automáticamente a las preguntas que plantea otra. Una etiqueta común puede resultar operativamente conveniente sin resolver todas las obligaciones sustantivas.
Esta distinción importa cuando las empresas debaten internamente un estándar nacional. Pueden elegir prácticas de producción coherentes, pero esas prácticas no eliminan las diferencias de alcance jurídico. Los equipos de publicidad todavía deben comprender qué aborda cada requisito pertinente.
La comparación también aclara las opciones normativas disponibles para los legisladores. Una norma sobre intérpretes convierte la presencia humana sintética en la preocupación de transparencia. Una norma sobre la percepción del producto se centra en lo que la publicidad lleva a las personas a creer que están comprando.
Estas opciones reflejan intereses relacionados, pero distintos. A los consumidores podría importarles saber si un portavoz aparente es real. Por separado, podrían preocuparse por si el producto, entorno o demostración anunciados representan algo que el vendedor realmente puede ofrecer.
Por lo tanto, el enfoque de Pensilvania no debe describirse simplemente como otra versión de la misma etiqueta de IA. Su implementación pondrá a prueba si un requisito vinculado al engaño ofrece información útil al tiempo que distingue el material sintético que queda fuera de su alcance.
Esa es la comparación relevante para el sector. Los distintos estados están eligiendo distintos factores desencadenantes, lo que obliga a los anunciantes a examinar la relación entre técnica creativa, interpretación de la audiencia y la afirmación comercial subyacente.
Las excepciones dejan sin resolver las cuestiones más importantes
La ley excluye el contenido evidentemente ficticio, junto con la parodia, la sátira, el comentario y la crítica. También exime al contenido limitado al texto. Estas disposiciones impiden que la amplia definición de contenido sintético funcione como un mandato universal de divulgación.
La cuestión más difícil es qué genera una percepción falsa, porque ese umbral determina si la divulgación pasa a ser obligatoria.
Libby O’Neill, vicepresidenta de publicidad, marketing y promociones en Loeb & Loeb, identifica interpretaciones contrapuestas en su análisis del factor desencadenante de divulgación. Una interpretación pone el énfasis en las representaciones sintéticas de productos; otra exige una tergiversación adicional sobre el producto.
O’Neill también señala que la legislación existente sobre publicidad engañosa ya aborda las afirmaciones de producto que inducen a error. Su crítica expone una cuestión de redacción: ¿qué conducta adicional abarca el nuevo deber de divulgación?
Esa cuestión no invalida la ley. Explica por qué un titular sobre etiquetas obligatorias no puede resolver si un anuncio concreto requiere una. Un estándar operativo necesita una interpretación que las empresas y los responsables de aplicación puedan aplicar.
La excepción para contenido ficticio crea un límite relacionado. Una escena obviamente imaginaria podría rodear una representación realista de un producto real. Que el contexto general haga que la representación pertinente sea evidentemente ficticia sigue siendo una cuestión sensible a los hechos.
Por ejemplo, una criatura animada hipotética que sostiene una bebida es distinta de una imagen generada realista que sugiere un ingrediente que la bebida no contiene. Calificar el anuncio de creativo no responde a lo que los consumidores entienden sobre el producto.
A la inversa, la existencia de un elemento generado no demuestra engaño. Un entorno sintético podría no comunicar ningún atributo falso del producto. El lenguaje condicional de la ley hace relevante esa distinción, en lugar de permitir que el uso de IA por sí solo decida la cuestión.
La excepción para contenido solo de texto es especialmente importante para una información precisa. Aunque la definición de contenido sintético incluye texto, la excepción significa que la ley no impone el mismo deber de divulgación al contenido exclusivamente textual.
Eso no autoriza afirmaciones escritas falsas. Identifica un límite dentro de esta ley concreta. Otras protecciones aplicables siguen siendo una cuestión separada, igual que lo son para imágenes o vídeos etiquetados.
La aplicación de la ley también determina su alcance práctico. La ley asigna autoridad al fiscal general y a los fiscales de distrito, con medidas cautelares y procedimientos civiles entre los mecanismos disponibles. No crea una vía general de aplicación privada en virtud de esta ley.
La distinción afecta a cómo evolucionan las interpretaciones. La orientación pública, las prioridades de aplicación y los casos presentados por funcionarios autorizados importarán cuando las empresas evalúen límites inciertos. La mera existencia de un deber legal no revela qué ejemplos fronterizos recibirán atención primero.
Por tanto, la lectura escéptica es específica: la divulgación ofrece información útil, pero un factor desencadenante poco claro puede producir decisiones incoherentes. Un consumidor podría encontrarse con prácticas de etiquetado diferentes porque los anunciantes interpretan el umbral de manera distinta, no porque los métodos de producción subyacentes difieran.
Vigilar la orientación, los cambios de campaña y la aplicación inicial
La siguiente fase se refiere a la implementación. Pensilvania exigirá etiquetas en los anuncios generados por IA bajo las condiciones de la ley, pero el plazo de diciembre llega antes de que todas las cuestiones interpretativas reciban necesariamente una respuesta.
La evidencia más útil mostrará cómo los funcionarios y los anunciantes aplican el umbral, en lugar de limitarse a indicar si aparecen más etiquetas.
La primera señal será la orientación de las autoridades de aplicación de Pensilvania antes de la fecha de entrada en vigor. Ejemplos que incluyan imágenes de productos realistas, escenas ficticias y anuncios de medios mixtos ayudarían a distinguir las interpretaciones contrapuestas.
Una orientación que explique que las representaciones sintéticas realistas generalmente requieren aviso respaldaría un enfoque práctico más amplio. Una orientación que exija una implicación falsa diferenciada sobre el producto respaldaría una interpretación más restrictiva. Cualquiera de los dos desarrollos daría a los anunciantes una base más clara para revisar el material creativo.
La ausencia de orientación dejaría que el lenguaje legal hiciera más trabajo. Las empresas aún tendrían que tomar decisiones, pero los lectores deberían evitar confundir esas decisiones individuales con una interpretación estatal autorizada.
La segunda señal será cómo los anunciantes modifican las campañas al acercarse el 21 de diciembre. La cuestión relevante es si adoptan etiquetas coherentes, revisan representaciones sintéticas específicas o mantienen versiones diferentes para distintos contextos de distribución.
Un etiquetado voluntario amplio sugeriría que la simplicidad operativa supera la carga de realizar juicios individuales sobre el umbral. Un etiquetado selectivo sugeriría una mayor confianza en las distinciones entre material cubierto y exento.
Estos resultados revelarían respuestas empresariales, no establecerían el significado final de la ley. Una empresa puede divulgar más de lo que exige la ley. La decisión de otra empresa de omitir un aviso no demuestra de forma independiente que su interpretación sea correcta.
La tercera señal será la actividad de aplicación inicial después de la fecha de entrada en vigor. Las primeras denuncias o procedimientos podrían identificar las representaciones que los funcionarios consideran más problemáticas. Los casos claros de tergiversación de productos aportarían información distinta de las disputas que involucran representaciones sintéticas por lo demás precisas.
Una denuncia seguiría conteniendo alegaciones, no una determinación judicial definitiva. Los lectores deben distinguir entre una teoría de aplicación, una resolución negociada y la interpretación de un tribunal antes de describir cualquier ejemplo como algo que resuelve la ley.
Para los usuarios de productos de IA y los trabajadores del conocimiento, la lección inmediata se refiere a la evidencia. Un anuncio puede parecer fotográfico sin documentar un objeto o evento real. Una divulgación puede ayudar a identificar una producción sintética sin validar lo que promete el vendedor.
Para los compradores empresariales, esa distinción se aplica al evaluar demostraciones y afirmaciones promocionales. El seguimiento útil consiste en determinar si el resultado anunciado refleja una capacidad disponible bajo las condiciones indicadas. Un aviso de producción responde a una pregunta diferente.
La ley de publicidad con IA de Pensilvania hace más visible esa separación, mientras que las divulgaciones de publicidad con IA pondrán a prueba hasta qué punto las etiquetas la comunican bien. Ni un activo sin etiqueta ni uno etiquetado deberían poner fin a la investigación sobre la representación subyacente.
Antes de tratar una campaña como prueba, compare la representación con la oferta real y examine qué sustenta el anunciante. Si su equipo produce campañas, conserve el material de origen y el razonamiento de aprobación junto con el activo finalizado. Las etiquetas de Pensilvania para anuncios generados por IA aportarán otra señal sobre la producción, pero la pregunta de compra sigue siendo concreta: ¿el producto o servicio coincide con la impresión que crea el anuncio? Siga la próxima orientación y los primeros casos teniendo presente esa distinción, en lugar de asumir que la presencia de una etiqueta resuelve la veracidad de la afirmación.
