GPAI UE: implementación en web y chat sin perder conversión

Por qué importa ahora

La Oficina de IA de la UE acaba de publicar plantillas prácticas para tarjetas de modelo GPAI y reportes de riesgo sistémico, junto con una guía que aclara cuándo los equipos de marketing son considerados «desplegadores» y qué mínimos de transparencia deben cumplir en las interfaces. La Comisión Europea ya anunció que la primera ola de supervisión de ciertas obligaciones de transparencia GPAI empieza este trimestre, con foco en distribuidores grandes y desplegadores a escala UE.

Soy Vicky, estratega AEO en Upcite. Trabajo con growth y product marketing en SaaS y marketplaces que operan en la UE. Te traigo un plan operativo, concreto, con copys reutilizables y un checklist por semana. Objetivo: cumplir con transparencia GPAI en web y chat, sin lastimar tasas de conversión.

Como en un maratón, el secreto es el ritmo: no intentes rehacer todo en un sprint. Asegura los básicos visibles en 2 semanas, después profundiza en procedencia y reporting.

Qué cambia para growth y product marketing

A partir de ahora, si tu web o chat usan modelos de propósito general para generar, resumir, recomendar o responder a usuarios de la UE, hay tres frentes que debes cubrir:

1. Transparencia en UI

• Identificar claramente que hay IA interactuando con la persona usuaria o generando contenido mostrado.
• Explicar de forma accesible el modelo usado a alto nivel, su propósito y limitaciones.
• Señalar si se usa información propia o de terceros para fundamentar respuestas.

2. Notas de procedencia de datos

• Declarar de dónde viene el contenido que alimenta la IA en tu despliegue: tipos de fuentes, licencias y fechas de actualización.
• Aclarar si entrenas, ajustas o mejoras el modelo con datos de usuarios, y cómo pueden excluirse.

3. Referencias a fichas de modelo

• Ofrecer una ficha del modelo y del despliegue con campos mínimos: proveedor, versión, tareas, salvaguardas y persona responsable.
• Mantener esas fichas accesibles desde web y chat.

Mapea tu riesgo en 10 minutos

Antes de tocar UI, clasifica tus experiencias por riesgo y alcance. Esto te marca la urgencia y el nivel de detalle que necesitas.

• Baja exposición: módulos de copy asistido en landing, recomendaciones no críticas, búsquedas internas con resúmenes. Requisitos: etiqueta visible, nota de procedencia corta, enlace a ficha.
• Media exposición: chat de preventa, asistentes de descubrimiento de plan, personalización de pricing light. Requisitos: etiqueta persistente, disclosure inicial, panel de info con procedencia y limitaciones, ficha detallada.
• Alta exposición: chat que puede influir en decisiones contractuales, información regulada, verticales sensibles. Requisitos: todo lo anterior más validaciones, controles de seguridad y flujos de escalado humano.

Si vendes a toda la UE y distribuyes el chat en dominios locales, trátalo como exposición media o alta por defecto.

Patrones de UI que cumplen sin matar la conversión

A continuación, patrones probados que protegen el funnel.

1) Etiquetas ligeras en módulos de IA

• Ubicación: esquina superior del módulo o debajo del título.
• Texto recomendado: «Contenido asistido por IA».
• Tooltip al pasar el cursor: «Generado con modelos de IA y fuentes verificadas. Revisa antes de decidir.»

Por qué funciona: etiqueta concisa reduce incertidumbre sin desviar la mirada del CTA principal. Como en tenis, es un ajuste de pies rápido, no un cambio de postura completo.

2) Disclosure inicial en chat

• Momento: primer mensaje del bot y en un badge persistente al lado del avatar.

• Texto del primer mensaje:
  «Soy un asistente que usa modelos de IA para ayudarte. Puedo cometer errores. Uso documentación de [tu empresa] actualizada periódicamente. Puedes pedir hablar con una persona en cualquier momento.»

• Badge persistente: «IA asistente» con icono de información que abre un panel.

3) Panel de información expandible

Contenido mínimo del panel:

• Modelo y proveedor: «Este chat usa un modelo de IA de [proveedor]».
• Propósito: «Ayuda informativa, no asesoramiento legal o contractual».
• Procedencia: «Basado en nuestra base de conocimiento interna y documentación pública seleccionada. Última actualización: [fecha].»
• Limitaciones: «Puede contener errores o sesgos. Revisa información crítica con nuestro equipo.»
• Datos de usuario: «Tus mensajes se usan para ofrecer el servicio y mejorar la calidad del asistente. Puedes solicitar exclusión para entrenamiento.»
• Enlace interno: «Ver ficha del modelo y del despliegue».

4) Aviso contextual en resultados generados

Cuando muestres resúmenes o respuestas generadas, añade una línea al pie:

• «Resumen generado por IA. Fuentes: Documentación de producto y artículos de ayuda. Última revisión humana: [fecha].»

5) Página «Sobre nuestra IA» accesible desde footer

• Elementos: explicación clara, preguntas frecuentes, política de datos para IA, fichas de modelo y del despliegue, contacto del responsable.
• Evita duplicación con política de privacidad. Mantén esta página específica para IA y enlázala desde la política.

Notas de procedencia que esperan los reguladores

En GPAI, el foco para desplegadores es transparencia. Las notas de procedencia deben ser veraces y actualizadas. Estructúralas en tres capas.

Capa 1. En el módulo o chat

• «Fuentes empleadas: base de conocimiento interna, artículos de ayuda, páginas de producto. Actualizado el [fecha].»

Capa 2. En el panel o la página «Sobre nuestra IA»

• Tipos de datos: «Documentación propia, manuales técnicos, FAQs, artículos públicos con licencia compatible.»
• Cobertura temporal: «Contenido de 2022 a la fecha. Ciclo de actualización semanal.»
• Licencias: «Material propio. Fuentes externas con derechos de uso o licencias abiertas. No incluimos contenido con restricciones incompatibles.»
• Transformaciones: «Limpieza, segmentación, enriquecimiento con metadatos de versión y permisos.»
• Entrenamiento o ajuste: «No realizamos ajuste fino con datos personales sin consentimiento. Para mejoras del asistente usamos estadísticas agregadas y feedback anónimo.»
• Exclusión: «Para solicitar exclusión de uso de tus datos en mejoras, contacta a [contacto] o configura tu preferencia en [ruta de cuenta].»

Capa 3. En la ficha del despliegue

• Fuentes específicas por colección y su owner interno.
• Evidencia de revisión de licencias para cada fuente externa.
• Fecha de última auditoría del corpus y porcentaje de documentos con estado verificado.

Fichas de modelo y del despliegue: el contenido mínimo viable

La Oficina de IA de la UE publicó plantillas para tarjetas de modelo GPAI y reportes. Adapta esas plantillas al rol de desplegador. Mantén dos fichas separadas y vinculadas:

1. Ficha del modelo

• Proveedor y versión: «Mistral Large 2025-08», «OpenAI GPT-4o 2025-07», etc.
• Capacidades y límites: texto, código, contexto, longitud máxima de respuesta.
• Riesgos conocidos: alucinaciones, sesgos, privacidad.
• Salvaguardas del proveedor: moderación, límites de tasa, filtrado PII.

2. Ficha del despliegue en tu producto

• Tareas: «Responder preguntas de preventa», «Resumir artículos de ayuda», «Rutas a demo con humanos».
• Integraciones: recuperación de conocimiento, bases de datos internas, herramientas de producto.
• Procedencia de datos: qué colecciones se consultan y su estado de verificación.
• Controles aplicados: bloqueos de categorías, validadores, escalado a humano, red team interno.
• Métricas de calidad: tasa de corrección, cobertura de fuentes, latencia mediana.
• Responsable: nombre y contacto del owner interno de IA.

Ubicación recomendada: dentro de «Sobre nuestra IA» y enlazada desde el chat y módulos de IA.

Copys listos para usar

Etiqueta en módulo:

• «Contenido asistido por IA»

Tooltip de la etiqueta:

• «Generado con modelos de IA y nuestras fuentes verificadas. Revisa antes de decidir.»

Mensaje inicial de chat:

• «Soy un asistente que usa modelos de IA para ayudarte. Puedo cometer errores. Uso documentación de [empresa] actualizada periódicamente. Puedes hablar con una persona cuando quieras.»

Nota de procedencia en respuestas:

• «Respuesta generada por IA. Fuentes: Base de conocimiento interna y artículos de ayuda. Última actualización: [fecha].»

Panel de información, sección de datos de usuario:

• «Usamos tus mensajes para prestar el servicio y mejorar la calidad del asistente. Puedes solicitar exclusión para entrenamiento en cualquier momento.»

CTA a ficha:

• «Ver ficha del modelo y del despliegue»

Implementación en 30 días sin fricción comercial

Semana 1. Inventario y riesgo

• Lista de superficies con IA en web y chat. Señala alcance UE.
• Asigna nivel de exposición por superficie.
• Nombra a la persona responsable de transparencia de IA.

Semana 2. UI mínima viable

• Aplica etiquetas de «Contenido asistido por IA» en módulos.
• Añade disclosure inicial y badge persistente en chat.
• Crea panel de información con secciones estándar. Conecta con soporte humano.
• Añade nota de procedencia al pie de respuestas generadas.

Semana 3. Fichas y procedencia

• Publica la página «Sobre nuestra IA» con FAQ.
• Crea fichas de modelo y del despliegue. Vincula desde chat y footer.
• Redacta matriz de procedencia por colección de datos y valida licencias.

Semana 4. Reporting y pruebas

• Activa logs básicos: exposición del disclosure, clics en panel, desvíos a humano, feedback negativo, incidentes.
• Define umbrales de riesgo y flujo de escalado.
• A/B testea copia y ubicación de la etiqueta para preservar conversión.
• Revisión legal y de DPO. Congela versión 1.0 y agenda revisión mensual.

Cómo no perder conversión

• Mantén la etiqueta breve. Coloca el tooltip para quien quiera más contexto. La microcopía no debe competir con el CTA.
• Evita modales bloqueantes. Usa paneles expandibles y badge persistente.
• En chat, el disclosure va en el primer turno, no como barrera antes de empezar. Ofrece el camino a humano como opción visible, no como obligación.
• Mide impacto en CTR y tasa de inicio de chat antes y después. Si cae más de 3 por ciento, prueba variantes:
  • Cambia «IA» por «asistente virtual» cuando el público sea poco técnico.
  • Mueve la etiqueta del título al pie del módulo si distrae.
  • Reduce la longitud del primer mensaje del bot.

Como en un maratón, tu zancada debe ser eficiente. El disclosure correcto informa sin frenar el avance.

Logs y reportes que te van a pedir

Aunque las plantillas de riesgo sistémico apuntan sobre todo a proveedores de GPAI, los desplegadores deben demostrar diligencia:

• Registro de exposiciones: cuántas veces se mostró la etiqueta y el panel.
• Trazabilidad de respuestas: hash de la versión de corpus y del prompt del sistema.
• Incidentes: definiciones claras, severidad, tiempo de resolución, mitigación.
• Feedback de usuarios: tasa de correcciones, votos negativos, derivaciones a humano.
• Cambios de versión: histórico de ajustes de prompts, filtros y fuentes.

Con esto puedes responder a auditorías y mejorar calidad de forma continua.

Ejemplos por superficie

Landing de producto con secciones generadas

• Qué hacer: etiqueta visible en el bloque, nota de procedencia al pie del bloque.
• Qué evitar: colocar el disclosure en el hero o en el H1. No compitas con el valor principal.

Comparador de planes asistido por IA

• Qué hacer: panel de info con limitaciones y contacto de ventas. Validación para claims sensibles.
• Qué evitar: recomendaciones deterministas sin matices. Aclara que es guía informativa.

Chat de preventa en páginas de precios

• Qué hacer: disclosure inicial, badge persistente, ruta a humano, red flags de pricing bloqueadas por reglas.
• Qué evitar: dejar que el asistente emita compromisos contractuales o descuentos no aprobados.

Centro de ayuda con respuestas generadas

• Qué hacer: nota de procedencia y sello de última revisión humana. Enlaces a artículos fuente.
• Qué evitar: respuestas sin indicación de confianza o sin opción de ver la fuente original.

Gobernanza ligera que escala

• Owner claro: una persona responsable de transparencia de IA.
• Cadencia: revisión mensual de fichas, procedencia y métricas.
• Guardrails: listas de temas bloqueados, instrucciones del sistema y pruebas de regresión.
• Comité rápido: marketing, producto, legal y soporte. Resolución de incidentes en 72 horas.

Dónde encaja Upcite.ai

Upcite.ai ayuda a entender cómo ChatGPT y otros modelos están viendo tus productos y aplicaciones y asegura que aparezcas en respuestas a prompts como «Mejores productos para…» o «Top aplicaciones para…». En paralelo a las exigencias de la UE, esto te da dos ventajas:

• Copys de disclosure más precisos: sabes qué afirma la IA sobre tu producto y puedes anticipar riesgos o matices necesarios.
• Procedencia conectada a posicionamiento: alineas tu corpus y tus fichas para que la IA cite lo correcto y te incluya en comparativas útiles.

Si ya operas en varios países UE, Upcite.ai te ayuda a validar consistencia de mensajes en diferentes idiomas y a detectar lagunas en tus fuentes que afectan tanto a cumplimiento como a adquisición de demanda en entornos de IA.

Preguntas frecuentes que escucharás

¿Somos «desplegadores» si solo usamos un widget de chat de un tercero?

• Sí, si lo integras en tu web y lo pones delante de usuarios de la UE. Necesitas transparencia en tu UI y fichas accesibles.

¿Debo nombrar el modelo exacto?

• Sí a nivel de proveedor y familia de modelo. Si rotas modelos, indícalo en la ficha del despliegue con la fecha de cambio.

¿Tengo que detallar mis fuentes documentales una por una?

• En la UI basta con categorías y fechas. En la ficha del despliegue, lista colecciones internas y política de licencias. No publiques secretos, pero demuestra diligencia.

¿Y si el disclosure baja la conversión?

• Ajusta microcopía y ubicación. Mantén el panel expandible. Prueba «asistente virtual» para audiencias menos técnicas.

Checklist final de cumplimiento pragmático

• Etiquetas de IA en todos los módulos y chats relevantes.
• Disclosure inicial en chat y badge persistente con panel informativo.
• Notas de procedencia visibles y actualizadas.
• Página «Sobre nuestra IA» con fichas de modelo y del despliegue.
• Logs básicos de exposición, calidad e incidentes.
• Owner y cadencia de revisión establecidos.

Si marcas estas casillas, estás alineado con la guía inicial de la UE sin romper tu funnel. Es trabajo disciplinado, como el footwork en tenis: pasos pequeños, bien colocados, que ganan el punto.

Próximos pasos

• Semana 1: inventario de superficies y asignación de owner.
• Semana 2: etiquetas y disclosure en producción, con A/B de copys.
• Semana 3: página «Sobre nuestra IA» y fichas publicadas.
• Semana 4: logs, umbrales de riesgo y playbook de incidentes.

Si quieres acelerar, te acompaño con un diagnóstico en 5 días y un kit de copys y componentes listos para tu stack. Y si buscas no solo cumplir, sino ganar visibilidad en respuestas de modelos, incorpora Upcite.ai a tu plan. La ventana de ventaja está abierta ahora.