¿Qué es un AI Transparency Evidence Pack? Documentar el uso empresarial de la IA
Un AI Transparency Evidence Pack es un paquete de pruebas de auditoría que relaciona el modelo utilizado, la finalidad, el prompt o briefing, el momento de generación, la revisión humana, las…
Actualizado: 3 de septiembre de 2026 · Categoría: Transparencia de la IA
¿Qué es un AI Transparency Evidence Pack? Documentar el uso empresarial de la IA
Un AI Transparency Evidence Pack es un paquete de pruebas de auditoría que relaciona el modelo utilizado, la finalidad, el prompt o briefing, el momento de generación, la revisión humana, las comprobaciones de derechos, la decisión de transparencia y la versión publicada.
Contenido- Respuesta breve
- ¿Por qué importa?
- ¿Qué deben hacer las empresas?
- ¿Cómo debe medirse?
- Fuentes
- Preguntas frecuentes
Un AI Transparency Evidence Pack es un paquete de pruebas de auditoría que relaciona el modelo utilizado, la finalidad, el prompt o briefing, el momento de generación, la revisión humana, las comprobaciones de derechos, la decisión de transparencia y la versión publicada.
¿Por qué es importante?Decir «utilizamos IA» no constituye por sí solo una prueba de auditoría. Debe poder demostrarse después qué modelo se utilizó para qué finalidad en una campaña, dónde decidió una persona, qué resultado se publicó y cómo se tomó la decisión de transparencia.
El AI Transparency Evidence Pack no es un documento obligatorio definido con ese nombre en el AI Act. Es el modelo documental de B10 para transformar las obligaciones de transparencia del artículo 50 y las necesidades de gobernanza empresarial de IA en pruebas operativas. En particular, permite a equipos que producen muchas piezas creativas responder desde un único expediente: «¿qué versión se publicó y por qué?».
¿Qué deben hacer las empresas? Ocho capas de pruebas para el Evidence Pack- Registro del caso de uso: La finalidad empresarial y el proceso en que se utiliza el sistema de IA.
- Información del modelo y proveedor: El nombre y, si es posible, la versión del servicio, modelo o herramienta de generación utilizado.
- Fuente de los datos de entrada: El prompt o briefing, la procedencia de los datos cargados o materiales de referencia y las comprobaciones de datos sensibles.
- Registro de resultados: Distinguir las principales versiones generadas del archivo final realmente publicado.
- Supervisión humana: Las verificaciones y modificaciones realizadas por el equipo o la persona que revisa el contenido.
- Comprobación de derechos: Comprobaciones de marcas, derechos de autor, derechos de la personalidad y uso de imágenes y audio.
- Decisión de transparencia: Evaluación de si se exige etiquetado o información de transparencia según el artículo 50 o las normas publicitarias aplicables.
- Historial de publicación y cambios: Canal, fecha, URL o pieza creativa final y registros de correcciones o retiradas posteriores.
| Campo de pruebas | Registro interno obligatorio | Control |
|---|---|---|
| Caso de utilización | Finalidad + responsable del proceso | Completo / incompleto |
| Modelo | Proveedor + modelo/versión | Trazabilidad |
| Entrada | Briefing/prompt + fuente de datos | Riesgo relativo a datos y derechos |
| Revisión humana | Comprobador + fecha | Cobertura de la revisión |
| Información de transparencia | Decisión + justificación + etiqueta aplicada | Integridad de la información de transparencia |
| Producto final | Archivo publicado/URL | Coincidencia de versión |
El objetivo práctico no es producir cientos de páginas para cada publicación asistida por IA. El detalle de las pruebas debe aumentar con el riesgo. Una simple variación de imagen y un anuncio deepfake que imita a una persona real no deben gestionarse con el mismo estándar de pruebas.
Pueden definirse niveles mínimo y ampliado de registro para el Evidence Pack. En un borrador de texto de bajo riesgo, pueden bastar el caso de uso, la herramienta utilizada, la revisión humana y el registro de la versión final. Una campaña con imagen de una persona real, datos de clientes, afirmaciones de salud o financieras, deepfakes, publicidad de gran alcance o sensibilidad normativa debe conservar más detalles sobre los datos de origen, los derechos, la justificación de transparencia y la cadena de aprobación.
Una característica esencial del paquete de pruebas es vincular el resultado final con el registro de decisiones. Un equipo puede generar decenas de variantes con IA; una auditoría debe demostrar qué archivo se publicó realmente y qué comprobaciones se realizaron. Por ello, el Evidence Pack puede incluir referencias técnicas como el identificador de la pieza creativa, número de versión, hash del archivo o URL de publicación.
El Evidence Pack también facilita la gestión de cambios. Si cambia una afirmación de producto, imagen, información de transparencia o regla de segmentación tras publicarse, debe conservarse el historial de versiones antiguas y nuevas. Así, la empresa puede mostrar el estado actual del contenido y la evolución de las decisiones.
La responsabilidad del Evidence Pack debe definirse con antelación. Marketing puede mantener las piezas creativas y briefings, el equipo técnico los sistemas y versiones utilizados, y los equipos jurídico o de cumplimiento las evaluaciones de transparencia y derechos. Estas partes deben vincularse mediante un identificador de caso común en lugar de permanecer en sistemas separados. En una auditoría o disputa, puede utilizarse un único registro trazable en vez de buscar retrospectivamente pruebas entre correos, servidores de archivos y herramientas de campaña.
Evaluación especializada
El AI Transparency Evidence Pack no es un documento estándar obligatorio mencionado en la legislación; es un modelo de gobernanza para conservar de forma organizada decisiones y pruebas sobre el uso de IA de la empresa.
El valor reside en la trazabilidad, no en el número de archivos: qué uso de IA sirvió a qué finalidad, qué modelo o herramienta se utilizó, quién realizó la revisión humana y cómo se tomó la decisión de transparencia necesaria.
Una gestión correcta de versiones y vínculos de pruebas reduce considerablemente la necesidad de buscar pruebas retrospectivamente entre correos, servidores de archivos y herramientas de campaña durante auditorías o controles internos.
B10 puede diseñar un AI Transparency Evidence Pack interno que vincule el inventario de uso de IA, los registros de modelos y herramientas, la aprobación humana, las decisiones de transparencia y el historial de versiones.
Contenidos relacionados Fuentes oficiales y primarias- Comisión Europea – Directrices de transparencia del artículo 50
- Comisión Europea - Código de Práctica sobre Transparencia de Contenidos Generados por IA
- Reglamento Europeo de IA – Reglamento (UE) 2024/1689
El «AI Transparency Evidence Pack» es el modelo de gobernanza de B10; no es un documento obligatorio definido con ese nombre en el AI Act.
Preguntas frecuentes ¿Por qué es importante ahora?Un AI Transparency Evidence Pack es un paquete de pruebas de auditoría que relaciona el modelo utilizado, la finalidad, el prompt o briefing, el momento de generación, la revisión humana, las comprobaciones de derechos, la decisión de transparencia y la versión publicada.
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