Amazon obliga a etiquetar las personas generadas con IA en las fichas de producto

Amazon obliga a etiquetar las personas generadas con IA en las fichas de producto
Fuente: cnbc.com

Amazon obliga desde esta semana a sus vendedores a etiquetar cualquier imagen o vídeo de ficha de producto en el que aparezca una persona generada con IA. La compañía avisó a los vendedores el miércoles 23 de julio y el motivo es una ley de Nueva York que ya está en vigor.

Puntos clave

  • La imagen afectada tiene que llevar la palabra clave `contains-synthetic-performer` en los metadatos XMP del fichero, antes de subirla.
  • Aplica a las fotos de producto y también al contenido A+, es decir, los vídeos y gráficos de la parte inferior de la ficha.
  • La ley de Nueva York castiga con 1.000 dólares la primera infracción y 5.000 las siguientes.
  • Amazon mostrará el aviso al comprador cuando corresponda.

Qué dice la ley

Nueva York aprobó una norma, en vigor desde el mes pasado, que obliga a decir cuándo un anuncio usa un "synthetic performer" en lugar de un actor humano.

La definición legal es más estrecha de lo que parece. Un synthetic performer es un activo digital creado, reproducido o modificado por ordenador con IA generativa o un algoritmo, hecho para dar la impresión de una actuación humana de alguien que no es identificable como persona real.

Ahí está la letra pequeña que decide si te afecta o no. Si el modelo de tu foto es una persona inventada, entras. Si es una persona real a la que has retocado con IA, no. Amazon lo dice de forma explícita en su comunicación: quedan fuera los personajes de televisión, cine y videojuegos, y quedan fuera las personas reales aunque hayan sido alteradas con IA.

La ley también exime a las plataformas que solo publican o distribuyen los anuncios. Y ahí está la razón por la que Amazon traslada el trabajo a los vendedores en vez de resolverlo por su cuenta: no es su multa, es la del que sube la foto.

Cómo se etiqueta

El mecanismo es metadatos, no un desplegable. Hay que meter la palabra clave `contains-synthetic-performer` en los campos XMP del fichero antes de subirlo.

XMP es el estándar de Adobe para incrustar información dentro de la imagen. Se puede escribir desde Photoshop, desde Lightroom o con herramientas de línea de comandos como exiftool. Si generas las imágenes con un modelo y las procesas en lote, lo lógico es meter el campo en el mismo script que ya usas para redimensionar y renombrar.

Amazon dice que enseñará la declaración al comprador cuando aplique. No ha detallado todavía qué pasa con las fichas antiguas ni cómo va a detectar los incumplimientos.

Por qué esto va a más

Es la primera vez que una obligación de etiquetar contenido sintético llega al sitio donde de verdad duele: la ficha de producto que genera la venta.

Hasta ahora el debate del contenido generado con IA se movía en medios y redes. Este mes hemos visto a YouTube desmonetizar contenido de IA de baja calidad, a Deezer contar que la mitad de las subidas diarias ya son generadas y a Meta pelearse con su propio detector de contenido sintético. El comercio electrónico era la pieza que faltaba.

Y una ley estatal de Nueva York acaba siendo norma global de facto en cuanto la aplica Amazon, porque ningún vendedor mantiene dos catálogos de fotos según el estado del comprador.

Por qué importa

Si vendes en Amazon y has empezado a generar modelos con IA para tus fotos de producto, esto es trabajo para esta semana, no para el trimestre.

Tres cosas concretas. Primero, revisa qué imágenes de tu catálogo tienen personas inventadas, que suele ser justo lo que se generó para ahorrar sesión de fotos. Segundo, mete la escritura del campo XMP en el proceso de preparación de imágenes, no a mano una por una. Tercero, guarda constancia de qué imagen se generó con qué herramienta y cuándo, porque el día que alguien pregunte, la respuesta "creo que esa la sacamos con IA" no sirve.

Y una decisión de fondo que conviene tomar con calma: la foto con modelo inventado ahorra dinero, pero ahora lleva una etiqueta visible al comprador. Toca medir si esa etiqueta afecta a la conversión antes de reemplazar todo el catálogo.


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