IA generativa y campañas publicitarias: retos sociales, éticos y normativos en la transformación algorítmica de la comunicación corporativa

Revista de Pensamiento y Cultura Vol. 12 (2025), págs. 106 - 134. ISSN: 1390-8731 DOI 10.31207/colloquia.v12i1.186 Recepción: 13-09-2025 Aceptación: 08-12-2025 Publicación electrónica: 20-12-2025 IA generativa y campañas publicitarias: retos sociales, éticos y normativos en la transformación algorítmica de la comunicación corporativa Generative AI and advertising campaigns: social, ethical, and regulatory challenges in the algorithmic transformation of corporate communication Fernando Checa García Fernand[email protected] Universidad Internacional de La Rioja ORCID ID 0000-0003-2919-3435 Víctor Núñez Fernández Victor.nun[email protected] Universidad a Distancia de Madrid ORCID ID 0000-0002-6359-5959 Resumen: La incorporación de sistemas de inteligencia artificial generativa en la comunicación corporativa y las campañas publicitarias está modificando profundamente las dinámicas de producción, distribución y recepción de mensajes persuasivos. Este artículo analiza los impactos sociales, éticos y normativos derivados del uso de IA para generar contenido comercial automatizado, atendiendo a fenómenos como los chatbots promocionales, los influencers virtuales o los anuncios sintéticos. Desde una perspectiva sociológica y crítica, se examina cómo estas tecnologías reconfiguran la confianza en las marcas, alteran las relaciones comunicativas entre empresas y consumidores, y tensionan los marcos regulatorios vigentes en la Unión Europea y en España. Mediante un análisis documental y normativo de carácter cualitativo, se identifican vacíos legales y desafíos de gobernanza algorítmica. Se concluye con propuestas orientadas a garantizar una Fernando Checa García Víctor Núñez Fernández COLLOQUIA, V. 12 (2025), p.107 comunicación responsable, trazable y socialmente legítima en un entorno mediado por sistemas automatizados de generación de contenido. Palabras clave: Inteligencia artificial; comunicación social; publicidad; normas jurídicas; ética de la tecnología. Abstract: The incorporation of generative artificial intelligence systems into corporate communication and advertising campaigns is profoundly transforming the dynamics of production, distribution, and reception of persuasive messages. This article examines the social, ethical, and regulatory impacts arising from the use of AI to generate automated commercial content, focusing on phenomena such as promotional chatbots, virtual influencers, and synthetic advertisements. From a sociological and critical perspective, it explores how these technologies reshape trust in brands, alter communicative relationships between companies and consumers, and challenge the existing regulatory frameworks in the European Union and Spain. Through a qualitative documentary and regulatory analysis, the study identifies legal gaps and challenges related to algorithmic governance. The article concludes by proposing measures aimed at ensuring responsible, traceable, and socially legitimate communication in an environment increasingly mediated by automated content generation systems. Keywords: Artificial intelligence; social communication; advertising; legal norms; ethics of technology. Introducción La expansión de los sistemas de inteligencia artificial generativa (IAG) en la comunicación corporativa y publicitaria está reconfigurando las relaciones sociales en torno a la producción, circulación y recepción de mensajes persuasivos. Herramientas como ChatGPT, DALL·E, Midjourney o IA generativa y campañas publicitarias: retos sociales, éticos y normativos en la transformación algorítmica de la comunicación corporativa | V. 12 (2025), p.108 Synthesia permiten generar contenido textual, visual y audiovisual a gran escala, de manera automatizada, en entornos de interacción donde la distinción entre emisores humanos y sintéticos se vuelve cada vez más difusa (Benito García, 2025; Macías, 2025). Esta transformación tecnológica plantea una serie de preguntas centrales, en particular cómo la automatización algorítmica del discurso incide en la legitimidad de los actores emisores, en la percepción de veracidad y autenticidad, y en los marcos normativos que regulan la interacción entre organizaciones y ciudadanía. El fenómeno debe abordarse no sólo como un proceso técnico o jurídico, sino como un cambio profundo en las estructuras simbólicas que sostienen la acción comunicativa de las organizaciones. La generación automatizada de mensajes persuasivos interpela los conceptos de autoría, intención comunicativa y confianza institucional, desdibujando las fronteras entre lo humano y lo artificial, entre lo real y lo sintético (Fuchs, 2022; Zuboff, 2019). Esta problemática adquiere una especial relevancia en el contexto europeo, donde la regulación de la IA se encuentra en pleno desarrollo, y donde los marcos de gobernanza tecnológica buscan equilibrar la innovación con la preservación de derechos fundamentales y principios democráticos (Peña, 2021; Santana Ramos, 2024). Este artículo, a través de un análisis comparado de marcos normativos europeos y españoles, se propone examinar de qué manera las transformaciones introducidas por la inteligencia artificial generativa en la comunicación comercial están siendo enfrentadas por los sistemas de regulación contemporáneos. Se analizan los conceptos de transparencia, trazabilidad, consentimiento y responsabilidad como categorías clave para comprender el impacto de estas tecnologías sobre la legitimidad del discurso institucional y corporativo. Desde el punto de vista metodológico, se adopta un enfoque cualitativo y documental, basado en el análisis de política pública de textos normativos, informes institucionales y literatura científica. La investigación se estructura en torno a tres objetivos principales: en primer lugar, delimitar sociológicamente los efectos de la IA generativa en las campañas publicitarias Fernando Checa García Víctor Núñez Fernández COLLOQUIA, V. 12 (2025), p.109 y la comunicación institucional; en segundo lugar, evaluar la capacidad de los marcos regulatorios actuales, en especial el AI Act, la Digital Services Act y el RGPD, para abordar estos efectos; y en tercer lugar, proponer una serie de recomendaciones orientadas a fortalecer una gobernanza algorítmica centrada en la transparencia y la justicia comunicativa. La relevancia de este trabajo radica en su contribución al debate sobre cómo se reconfiguran las estructuras de interacción entre organizaciones y audiencias en un entorno mediado por tecnologías generativas. Frente a enfoques predominantemente jurídicos o técnico-instrumentales, se defiende aquí la necesidad de una mirada crítica que sitúe los discursos generados por IA en el contexto más amplio de las transformaciones del capitalismo digital, la concentración del poder comunicativo y la fragilidad epistémica de las democracias contemporáneas tal como han avanzado Zuboff (2019) y Fuchs (2022). Marco teórico Inteligencia artificial generativa como medio comunicativo La inteligencia artificial generativa (IAG) ha comenzado a configurarse no solo como una herramienta técnica de automatización, sino como un nuevo medio de producción simbólica, capaz de generar contenidos textuales, visuales y audiovisuales que circulan en entornos comunicativos híbridos, donde la frontera entre lo humano y lo algorítmico se vuelve crecientemente difusa (Danesi, 2022). Esta transformación tecnológica redefine las dinámicas de la comunicación institucional y corporativa, al descentralizar la autoría, automatizar la producción discursiva y reformular las relaciones de confianza entre emisor y receptor (Cabrero & Caldevilla Domínguez, 2025; Hinojosa et al., 2024). La IAG puede entenderse como un vector de mediación que altera las estructuras de legitimidad discursiva, al desplazar la intencionalidad comunicativa desde sujetos identificables hacia sistemas automatizados que reproducen patrones aprendidos. Esta descentralización de la intención y del IA generativa y campañas publicitarias: retos sociales, éticos y normativos en la transformación algorítmica de la comunicación corporativa | V. 12 (2025), p.110 control tiene consecuencias sobre la percepción de veracidad, autenticidad y responsabilidad. Como ha sido señalado en la teoría de la mediación tecnológica, los medios no son solo canales, sino actores sociales que participan activamente en la construcción del significado. En este sentido, los sistemas generativos pueden ser entendidos como agentes simbólicos que coproducen cultura, discurso y sentido. Esta nueva configuración se inserta en un ecosistema digital dominado por las grandes plataformas tecnológicas, donde el poder de configurar la visibilidad, la credibilidad y la emocionalidad de los mensajes no depende exclusivamente de las organizaciones emisoras, sino de las arquitecturas algorítmicas que median su difusión (Poveda & Saltos, 2024). De este modo, la IAG no solo automatiza la producción, sino que amplifica las lógicas de personalización, optimización y rendimiento económico propias del capitalismo de vigilancia. La atribución de agencia comunicativa a sistemas algorítmicos redefine el contrato simbólico entre marcas y audiencias, desplazando los parámetros de la comunicación institucional hacia nuevas formas de interacción donde la opacidad tecnológica, la automatización de la producción y la manipulación emocional se entrelazan. El resultado es una transformación profunda del espacio público simbólico, en el que la generación automatizada de discursos pone en cuestión los fundamentos de la comunicación ética, responsable y democráticamente gobernada (Fuchs, 2022). Gobernanza algorítmica, confianza y legitimidad En el contexto de la comunicación institucional y publicitaria automatizada, la transparencia algorítmica se ha convertido en una condición fundamental para la construcción de legitimidad discursiva. En tanto que los sistemas de inteligencia artificial generativa intervienen en la producción y difusión de mensajes persuasivos, su opacidad técnica y funcional plantea desafíos cruciales para la confianza pública y la responsabilidad comunicativa (Veale & Zuiderveen, 2021). La legitimidad de estos sistemas no depende solo de su Fernando Checa García Víctor Núñez Fernández COLLOQUIA, V. 12 (2025), p.111 precisión técnica, sino de su capacidad para operar dentro de marcos normativos y simbólicos aceptables socialmente. Liao y Sundar (2022) han desarrollado el modelo MATCH (Motivation, Ability, Trust, Control and Help) para explicar cómo se construye la confianza en sistemas de IA conversacional. En su propuesta, la confianza se apoya en indicadores percibidos por el usuario que remiten a credibilidad, control, interacción fluida y transparencia explicativa. Esta confianza no es automática, sino que debe ser activamente producida mediante señales discursivas, visuales y funcionales que alineen las expectativas del usuario con el funcionamiento real del sistema. Asimismo, Jacovi et al. (2020) definen la confianza en la IA como una forma de contrato simbólico implícito, donde el usuario delega capacidad de juicio en el sistema bajo la condición de que este actúe conforme a normas previsibles, interpretables y auditables. En este modelo, los sistemas de IAG no solo generan mensajes, sino que participan activamente en la configuración de subjetividades, preferencias y emociones, al servicio de estrategias de segmentación algorítmica optimizadas por el rendimiento (Piedra Alegría, 2024). La confianza, entonces, no es una categoría individual, sino una construcción política mediada por relaciones de poder entre plataformas, marcas y ciudadanía. La gobernanza algorítmica aparece como respuesta institucional a estos desafíos. Iniciativas normativas europeas, como el Reglamento de Inteligencia Artificial (AI Act) y la Digital Services Act (DSA), proponen marcos regulatorios para garantizar que los sistemas generativos operen bajo criterios de trazabilidad, explicabilidad y control humano significativo. No obstante, como advierte Veale (2021), existe un riesgo de que estas normas se limiten a gestos simbólicos sin una implementación técnica efectiva, especialmente si no se establecen estándares operativos claros ni capacidades institucionales de auditoría. En este escenario, la legitimidad de los mensajes generados por IA depende no solo de su contenido, sino del ecosistema sociotécnico que los IA generativa y campañas publicitarias: retos sociales, éticos y normativos en la transformación algorítmica de la comunicación corporativa | V. 12 (2025), p.112 sustenta: quién los produce, bajo qué reglas, con qué finalidad y con qué capacidad de intervención pública. La confianza no es un atributo inherente a la tecnología, sino un efecto estructural de la transparencia contextual, de la responsabilidad atribuida y de la capacidad ciudadana para entender y controlar los procesos de mediación algorítmica (Gillespie, 2018; Mittelstadt et al., 2019). Sociología del conocimiento, tecnología y cultura algorítmica El desarrollo y despliegue social de la inteligencia artificial generativa no puede comprenderse únicamente desde una perspectiva funcional o técnica, sino que exige una interpretación más amplia de sus implicaciones simbólicas, cognitivas y culturales. Desde la sociología del conocimiento y de la tecnología, diversas corrientes han destacado que la tecnología no es un objeto neutro, sino un artefacto social cargado de valores, que co-evoluciona con las formas de organización institucional, los marcos culturales y las expectativas colectivas. Este principio se resume en el enfoque de mutual shaping o co-constitución entre tecnología y sociedad, según el cual los sistemas técnicos y los contextos sociales se configuran recíprocamente (Bijker et al., 1987; Quan-Haase, 2013). La IAG constituye, en este sentido, un dispositivo epistemológico y cultural que altera los regímenes tradicionales de producción de conocimiento y de representación simbólica. No se trata simplemente de una herramienta para automatizar tareas, sino de una infraestructura que participa activamente en la generación de sentido, modificando las condiciones de posibilidad de la comunicación, la deliberación y la imaginación colectiva. Una contribución clave en esta línea es el concepto de cultura algorítmica formulado por Ted Striphas (2015), quien sostiene que los algoritmos no solo seleccionan información, sino que modelan activamente los hábitos de consumo cultural, la percepción de relevancia y las formas de atención. Bajo este marco, los contenidos generados por IA no son simples outputs funcionales, sino expresiones de una lógica cultural codificada, que influye sobre los criterios de valor, originalidad y pertinencia. La cultura Fernando Checa García Víctor Núñez Fernández COLLOQUIA, V. 12 (2025), p.113 algorítmica redefine así las gramáticas simbólicas dominantes, desplazando progresivamente las formas tradicionales de autoridad textual, experiencia estética y juicio comunicativo. Sociología de la regulación tecnológica La regulación de la inteligencia artificial en Europa, particularmente en lo relativo a la IA generativa aplicada a la comunicación institucional y comercial, debe ser analizada no solo como una respuesta jurídica a un problema técnico, sino como un instrumento de reorganización del poder simbólico y comunicativo. Desde la perspectiva de la acción reguladora, la normativa actúa como un dispositivo que estructura expectativas, define marcos de legitimidad y redistribuye autoridad entre actores sociales, económicos y políticos (Yeung, 2018). La Digital Services Act (DSA) y el Reglamento Europeo de Inteligencia Artificial (AI Act) se presentan como pilares de una gobernanza algorítmica orientada a reducir la opacidad de los sistemas automatizados, estableciendo obligaciones de etiquetado de contenido generado por IA, trazabilidad de procesos de personalización, y derechos de explicación y supervisión por parte de los usuarios (Domínguez, 2023; Rodríguez, 2024). Estos textos normativos incorporan explícitamente preocupaciones relativas a la equidad informativa, la veracidad del discurso automatizado y la protección frente a manipulaciones comerciales encubiertas. No obstante, la literatura ha subrayado que este tipo de regulaciones no puede entenderse únicamente desde su dimensión prescriptiva. Como insisten Veale y Zuiderveen (2021) o Hildebrandt (2022), la regulación tecnológica se inscribe en regímenes sociotécnicos de poder, donde normas jurídicas, infraestructuras técnicas y prácticas institucionales co-producen formas de control y gobierno algorítmico. Así, lo que está en juego no es solo el cumplimiento legal, sino la definición de lo que cuenta como legítimo, seguro o explicable en la comunicación pública automatizada. IA generativa y campañas publicitarias: retos sociales, éticos y normativos en la transformación algorítmica de la comunicación corporativa | V. 12 (2025), p.114 Desde la teoría del policy feedback, desarrollada en la sociología política para explicar cómo las políticas públicas configuran identidades, prácticas y expectativas, puede afirmarse que la regulación de la IA está generando un nuevo campo discursivo donde los actores institucionales, corporativos y ciudadanos renegocian sus roles y responsabilidades (Borrás & Edler, 2020; Pierson, 1993). En el ámbito específico de la comunicación digital, esto implica una reconfiguración de las formas de confianza institucional, de las atribuciones de responsabilidad y de los criterios de verdad en los mensajes distribuidos por marcas e instituciones públicas. Metodología Este estudio se inscribe en una perspectiva cualitativa de tipo interpretativo, ubicada dentro de los estudios sociales de la tecnología y orientada al análisis crítico de los marcos regulatorios que configuran el uso de la inteligencia artificial generativa. Se adopta aquí un enfoque metodológico que considera la norma como artefacto sociotécnico, es decir, como producto institucional que refleja, articula y reproduce determinadas lógicas culturales, estructuras de poder y modelos de gobernanza (Jasanoff, 2004). La estrategia de investigación se basa en lo que puede denominarse un análisis de políticas, una metodología cualitativa orientada a comprender los significados, tensiones y efectos que emergen en torno a la regulación de tecnologías disruptivas. Esta perspectiva ha sido utilizada en investigaciones previas centradas en la gobernanza de datos, algoritmos y plataformas digitales, y permite observar cómo las normas jurídicas no solo prescriben comportamientos, sino que también reconfiguran la legitimidad de los actores, la acción institucional y los límites de lo aceptable en la esfera pública digital (Hildebrandt, 2022; Yeung, 2018). Para el desarrollo del trabajo se han incluido fuentes primarias y documentos institucionales, seleccionados por su relevancia directa para el ámbito de la comunicación publicitaria/corporativa con IAG así como su vigencia en la fecha de cierre del estudio, noviembre de 2025. Se excluyeron proyectos no consolidados, borradores sin versión final y documentos Fernando Checa García Víctor Núñez Fernández COLLOQUIA, V. 12 (2025), p.121 simbólica de los actores que la emplean. Sin embargo, su modelo de autorregulación supervisada y los mecanismos voluntarios de cumplimiento refuerzan el papel de las plataformas como co-gobernantes del espacio público digital, con escaso control externo efectivo (Aminahuel & Rodríguez, 2024). Nuevamente, en España, los marcos normativos muestran una menor capacidad configuradora. La LOPDGDD reafirma los principios del RGPD y refuerza ciertos derechos en el entorno digital, como el derecho a la portabilidad y la limitación del tratamiento de datos personales. Sin embargo, no establece un marco específico de gobernanza para la automatización comunicativa, lo que deja en manos del mercado o de las plataformas la decisión sobre los estándares aplicables. Por su parte, la LSSI y la Ley General de Publicidad continúan articulando un modelo de gobernanza fragmentada y reactiva. En lugar de anticipar los desafíos de la automatización simbólica, estas normas responden a violaciones concretas (publicidad engañosa, spam, etc.) sin ofrecer criterios claros sobre la arquitectura institucional deseable. Desde una perspectiva de policy feedback (Pierson, 1993), puede afirmarse que estas leyes generan un ciclo débil de retroalimentación normativa, en el que la regulación no transforma significativamente las prácticas que pretende supervisar. La Estrategia Nacional de Inteligencia Artificial (ENIA), sin carácter normativo, contribuye a institucionalizar una visión de gobernanza algorítmica centrada en la innovación, la ética y la competitividad. No obstante, el texto omite definir mecanismos específicos de auditoría, rendición de cuentas o protección simbólica frente a la automatización discursiva. Ello genera una narrativa en la que la confianza en la IA se convierte en un objetivo deseable, pero se desvincula de las estructuras institucionales que podrían garantizarla efectivamente. En la tabla 2 puede observarse cómo el panorama revela que la gobernanza algorítmica en el ámbito comunicativo está marcada por una tensión entre centralización reguladora y delegación operativa. Mientras que IA generativa y campañas publicitarias: retos sociales, éticos y normativos en la transformación algorítmica de la comunicación corporativa | V. 12 (2025), p.122 los textos europeos comienzan a establecer un marco común, su implementación se deja en manos de actores privados, cuya lógica responde a intereses comerciales más que a criterios de justicia comunicativa. A su vez, la regulación española carece de herramientas estructurantes, lo que agrava la dependencia del mercado. Tabla 2 Capacidad configuradora de gobernanza algorítmica según los marcos normativos analizados Norma analizada Modelo de gobernanza adoptado Ámbito de aplicación directa a IAG Grado de intervención pública Papel de actores privados Evaluación sociológica RGPD Protección de derechos individuales Parcial (automatización de decisiones) Medio Limitado (consentimiento y reclamación) Enfocado en datos, no en discurso; gobernanza legal, no simbólica AI Act Clasificación de riesgo y transparencia Directo Bajo–medio Alto (cumplimiento y autocertificación) Prioriza función sobre impacto simbólico; enfoque tecnocrático DSA Supervisión estructural de plataformas Indirecto Medio–alto Muy alto (autorregulación supervisada) Reconfigura relaciones de poder comunicativo; falta control externo LOPDGDD Refuerzo del RGPD Indirecto Medio Bajo (extensión de derechos, no estructura nueva) Gobernanza fragmentaria; sin lógica sistémica LSSI Reactiva y sancionadora Nulo Bajo Bajo (sólo sujetos sancionables) Desfase normativo frente a nuevas prácticas discursivas Ley General de Publicidad Supervisión formal de mensajes comerciales Nulo Bajo Bajo (marco tradicional) Modelo analógico; ignora automatización simbólica Fernando Checa García Víctor Núñez Fernández COLLOQUIA, V. 12 (2025), p.123 Norma analizada Modelo de gobernanza adoptado Ámbito de aplicación directa a IAG Grado de intervención pública Papel de actores privados Evaluación sociológica ENIA Visión estratégica de la IA Genérico Muy bajo (no vinculante) Alto (fomento éticoautogestionado) Retórica ética sin mecanismos operativos Nota. Elaboración propia. Evaluación normativa de los principios de transparencia, trazabilidad y equidad comunicativa El tercer objetivo analítico de este estudio consiste en evaluar en qué medida los principales marcos normativos e institucionales vigentes contribuyen a garantizar tres pilares fundamentales para una comunicación automatizada legítima: la transparencia en la producción de mensajes generados por IA, la trazabilidad de los procesos que intervienen en su circulación y personalización, y la equidad comunicativa entendida como derecho colectivo a una distribución simbólica no discriminatoria ni manipulativa. En primer lugar, el análisis de la transparencia revela una profunda asimetría entre los textos normativos. El AI Act es el único que establece de forma expresa la obligación de informar a los usuarios cuando están interactuando con un sistema generativo de IA, así como de etiquetar los contenidos como "generados automáticamente" cuando se difunden en entornos públicos. A pesar de esto, dicha obligación se presenta de forma genérica y sin especificar los estándares semióticos, tecnológicos o lingüísticos necesarios para que el etiquetado sea efectivo. Ello apunta a una transparencia formalizada pero no comunicativamente significativa, lo que socava su impacto sobre la percepción y comprensión del usuario (Mittelstadt et al., 2019). La DSA, por su parte, incorpora obligaciones de transparencia en el ámbito de la publicidad digital, como la identificación del anunciante y la explicación de los criterios de segmentación algorítmica utilizados. Aunque estas disposiciones son relevantes para desentrañar la lógica económica de la comunicación automatizada, no abordan la dimensión semiótica de los IA generativa y campañas publicitarias: retos sociales, éticos y normativos en la transformación algorítmica de la comunicación corporativa | V. 12 (2025), p.124 contenidos generados por IA. Tampoco exigen etiquetado explícito cuando la pieza comunicativa es sintética. En este sentido, la DSA prioriza una transparencia funcional, centrada en los procesos de difusión, pero sin atender al carácter algorítmico de la autoría del mensaje. El RGPD incorpora principios generales de transparencia, especialmente en lo referido al tratamiento de datos y a las decisiones automatizadas. Sin embargo, se focaliza en la trazabilidad de la información personal, y no del contenido en sí. Además, su estructura centrada en el sujeto individual limita su eficacia para garantizar transparencia relacional, es decir, aquella que permite a los colectivos interpretar críticamente la procedencia y objetivos de los discursos automatizados (Pérez Ugena, 2024). En cuanto a la trazabilidad, el marco regulatorio europeo carece aún de mecanismos estructurados que permitan reconstruir el itinerario de un mensaje generado por IA desde su origen técnico hasta su difusión pública. A pesar de que tanto el AI Act como la DSA apelan a la necesidad de explicabilidad, esta se interpreta desde una óptica técnica o legalista, sin considerar su dimensión comunicativa. La ausencia de registros públicos, estándares interoperables y sistemas de auditoría accesibles dificulta la trazabilidad real de los contenidos automatizados, especialmente cuando estos se integran en entornos programáticos u omnicanales. En el caso español, la LOPDGDD hereda esta orientación hacia los derechos informacionales individuales, sin incorporar dispositivos específicos para rastrear la circulación simbólica de los mensajes generativos. La LSSI y la Ley General de Publicidad carecen completamente de herramientas normativas para garantizar la trazabilidad de los mensajes producidos por IA. Este vacío normativo configura una infraestructura discursiva opaca, donde el origen, procesamiento y circulación del mensaje escapan al escrutinio público y al control institucional. Respecto al principio de equidad comunicativa, ninguno de los textos analizados incorpora una definición sustantiva del concepto, ni mecanismos explícitos para garantizar una distribución justa. La segmentación Fernando Checa García Víctor Núñez Fernández COLLOQUIA, V. 12 (2025), p.125 personalizada basada en perfiles algorítmicos, hoy ampliamente utilizada en campañas comerciales y políticas, no encuentra límites normativos sólidos que prevengan la discriminación comunicativa. Si bien el RGPD establece restricciones frente a decisiones automatizadas basadas en categorías sensibles (como religión, orientación sexual o etnia), en la práctica estas restricciones resultan fácilmente eludibles mediante criterios opacos de optimización. Tampoco existen normas que obliguen a realizar auditorías de equidad comunicativa, entendida como análisis de los efectos diferenciales de la comunicación automatizada sobre distintos grupos sociales, como puede observarse en la tabla 3. En este sentido, el marco normativo vigente reproduce una concepción neutralista de la tecnología, en la que la equidad se presupone como resultado espontáneo del cumplimiento procedimental, sin considerar los sesgos estructurales del diseño algorítmico ni sus efectos distributivos. El análisis del discurso institucional presente en documentos como la ENIA (2020) muestra una retórica a favor de la “IA confiable, ética y centrada en el ser humano”, pero sin traducir estos principios en mecanismos de verificación o exigibilidad normativa. Esta retórica refuerza la figura del “consumidor ético informado” como garante último de la equidad, desplazando la responsabilidad estructural hacia el usuario y limitando el alcance de la ética pública digital a la buena voluntad de los actores tecnológicos. Tabla 3 Evaluación normativa de los principios de transparencia, trazabilidad y equidad comunicativa Norma analizada Transparencia Trazabilidad Equidad comunicativa Evaluación crítica global AI Act Sí (etiquetado de IA generativa), sin estándares definidos Parcial (obligación de documentación técnica) No aborda segmentación ni efectos diferenciados Formaliza derechos sin condiciones sociocomunicativas de ejecución IA generativa y campañas publicitarias: retos sociales, éticos y normativos en la transformación algorítmica de la comunicación corporativa | V. 12 (2025), p.126 Norma analizada Transparencia Trazabilidad Equidad comunicativa Evaluación crítica global DSA Sí (publicidad, segmentación, anunciante) Parcial (plataformas deben explicar recomendaciones) No regula la discriminación en publicidad automatizada Aporta claridad procesual, pero deja vacíos semióticos RGPD Sí (información al usuario, art. 13– 15) Sí (registro de tratamiento de datos) Parcial (protección contra decisiones automatizadas) Centrado en datos, no en mensajes; protección individual LOPDGDD Sí (derechos digitales reforzados) No específica sobre contenidos automatizados No aborda segmentación comunicativa Refuerza RGPD, pero carece de instrumentos simbólicos LSSI No aborda automatización No No Desactualizada frente a IA generativa Ley General de Publicidad Parcial (obligación de identificación de publicidad) No No No prevé automatización ni personalización discursiva ENIA (2020) Retórica ética general No operativo Retórica, sin mecanismos de verificación Declarativa, sin efecto normativo Nota. Elaboración propia. Podemos constatar, pues, que el fenómeno de la inteligencia artificial generativa se encuentra regulado de forma fragmentaria, asimétrica y conceptualmente insuficiente. En primer lugar, la caracterización de la automatización discursiva muestra que, si bien los textos normativos europeos más recientes, como el AI Act y la DSA, comienzan a reconocer la existencia de sistemas generativos y su relevancia comunicativa, la mayoría de las normas todavía se inscriben en un marco de interpretación centrado en datos personales, no en producción simbólica. La mayoría de las leyes españolas analizadas (como la LSSI o la Ley General de Publicidad) continúan operando bajo presupuestos prealgorítmicos, sin integrar conceptualmente la figura del emisor algorítmico ni los mecanismos de personalización automatizada del discurso. En segundo lugar, en relación con la capacidad configuradora de gobernanza algorítmica, se observa una tensión entre intención reguladora y efectividad institucional. Las normas europeas avanzan en la creación de principios y obligaciones para las plataformas, pero dejan amplios márgenes Fernando Checa García Víctor Núñez Fernández COLLOQUIA, V. 12 (2025), p.127 de discrecionalidad en la implementación, delegando responsabilidades clave en los propios actores privados. Por su parte, el marco normativo español, con excepción parcial de la LOPDGDD, carece de instrumentos estructurantes, lo que refuerza un modelo de gobernanza débil, fragmentado y reactivo, incapaz de anticipar los desafíos de la automatización simbólica. Desde el punto de vista de los principios de transparencia, trazabilidad y equidad comunicativa se pone de relieve una importante brecha entre los valores declarados y los mecanismos normativos existentes para hacerlos efectivos. Aunque algunos textos, como el AI Act y la DSA, formulan obligaciones formales de transparencia y documentación, su vaguedad, su ambigüedad operativa y su desarticulación con sistemas de auditoría, rendición de cuentas o verificación social limitan su alcance. En particular, la ausencia casi total de instrumentos legales que garanticen la equidad comunicativa o la protección contra la discriminación simbólica confirma que el modelo regulador vigente prioriza el cumplimiento procedimental por encima de la justicia discursiva. Discusión y conclusiones Los resultados de este estudio evidencian que el uso de inteligencia artificial generativa (IAG) en la comunicación institucional y publicitaria está transformando los marcos simbólicos, normativos y culturales que regulan la producción de sentido en el espacio público. Más allá del fenómeno técnico, la automatización discursiva constituye una forma específica de reorganización del poder comunicativo, que afecta tanto a la legitimidad de los emisores institucionales como a la percepción de veracidad por parte de las audiencias (Fuchs, 2022; Striphas, 2015). En consonancia con las perspectivas críticas sobre capitalismo digital, este trabajo ha confirmado que la IAG no puede ser entendida únicamente como una herramienta de eficiencia comunicativa, sino como un agente simbólico que interviene activamente en la configuración de subjetividades, identidades y emociones. Los hallazgos teóricos y empíricos apuntan a que la proliferación de discursos automatizados genera una despersonalización de la IA generativa y campañas publicitarias: retos sociales, éticos y normativos en la transformación algorítmica de la comunicación corporativa | V. 12 (2025), p.128 comunicación institucional, que pone en crisis las categorías tradicionales de autoría, intencionalidad y responsabilidad (Gillespie, 2018; Zuboff, 2019). Uno de los elementos clave detectados en los resultados es el vacío normativo que persiste en relación con la producción automatizada de mensajes persuasivos. Aunque normativas como el AI Act y la Digital Services Act (DSA) comienzan a incorporar obligaciones de transparencia y etiquetado, su implementación carece de una estructura robusta que garantice una trazabilidad efectiva y una equidad comunicativa verificable. En esta línea, autores como Mittelstadt et al. (2019) advierten que la transparencia tecnológica no puede reducirse a la disponibilidad formal de información, sino que debe estar orientada a la inteligibilidad social y a la explicabilidad contextual del mensaje automatizado. Asimismo, el estudio ha mostrado que el enfoque predominante en los marcos normativos europeos sigue anclado en una lógica centrada en el individuo y en la protección de datos personales, como se refleja en el RGPD. Esta perspectiva legalista, basada en el consentimiento, la privacidad y la intervención individual, resulta insuficiente para abordar los impactos estructurales y simbólicos de la automatización del discurso en contextos institucionales. Otra dimensión central en la discusión es la cuestión de la confianza pública en los mensajes automatizados. La investigación confirma que la legitimidad de la comunicación institucional no depende solo del contenido del mensaje, sino de su contexto de producción, de la percepción de intencionalidad y de la capacidad del receptor para interpretar críticamente su origen. Liao y Sundar (2022) proponen que la confianza en sistemas de IA debe entenderse como una construcción relacional, basada en motivación, control, transparencia y apoyo interpretativo. En este sentido, etiquetar un mensaje como “generado por IA” resulta ineficaz si no va acompañado de dispositivos institucionales que garanticen la inteligibilidad funcional y ética del proceso. Fernando Checa García Víctor Núñez Fernández COLLOQUIA, V. 12 (2025), p.129 Asimismo, Jacovi et al. (2020) sostienen que la confianza tecnológica opera como una forma de contrato implícito entre el usuario y el sistema, en el que la expectativa de predictibilidad y explicabilidad juega un papel central. Desde esta óptica, el discurso automatizado en entornos corporativos debe evaluarse no solo por su adecuación legal, sino por su capacidad para integrarse en marcos socioculturales de interpretación legítima. Cuando esta integración falla, por ejemplo, en contextos donde no se informa adecuadamente sobre la naturaleza generativa del mensaje, se erosiona la percepción de autenticidad institucional y se debilita la confianza pública. En relación con la cultura algorítmica, los resultados respaldan la idea de que los sistemas generativos no solo producen contenido, sino que instauran nuevas lógicas de visibilidad, atención y relevancia cultural (Striphas, 2015). Este cambio afecta particularmente al ámbito de la comunicación institucional, donde la delegación discursiva en sistemas de IA puede socavar las estructuras simbólicas tradicionales sobre las que se sostiene la credibilidad pública. La automatización del mensaje no es neutral: implica una redistribución de la agencia comunicativa, un desplazamiento del locus de la autoría y una reconfiguración del vínculo entre emisor y audiencia (Danesi, 2022; Nass & Moon, 2000). La dimensión regulatoria española, representada por la Ley General de Publicidad, la LSSI o la LOPDGDD, muestra una desconexión notable con la evolución tecnológica de la comunicación digital. Mientras las normas europeas comienzan a articular principios orientadores, las leyes españolas mantienen un enfoque anclado en presupuestos prealgorítmicos, sin contemplar la figura del emisor no humano ni los efectos diferenciados de la automatización simbólica (Domínguez, 2023; Peña, 2021). Este desfase entre avance tecnológico y respuesta jurídica contribuye a consolidar un régimen de comunicación automatizada sin contrapesos públicos efectivos, lo que incrementa las asimetrías de poder entre plataformas tecnológicas, organizaciones emisoras y audiencias. Los resultados también sugieren que la transparencia formal no equivale a transparencia significativa. El etiquetado automático de mensajes IA generativa y campañas publicitarias: retos sociales, éticos y normativos en la transformación algorítmica de la comunicación corporativa | V. 12 (2025), p.130 generados por IA, si no se acompaña de mecanismos comprensibles y contextuales de explicación, puede generar efectos adversos, como la pérdida de confianza o el rechazo emocional. Como indican Bajaña-Cedeño et al. (2025), la sobreexposición de la etiqueta “contenido generado por IA” puede ser contraproducente si no va acompañada de pedagogías comunicativas que doten de sentido a la distinción entre humano y algorítmico en contextos de interacción institucional. Frente a este escenario, el presente artículo propone una doble línea de acción. En primer lugar, es imprescindible reformular los fundamentos normativos que rigen la comunicación automatizada, incorporando principios de equidad simbólica, trazabilidad discursiva e inteligibilidad pública como ejes vertebradores de la regulación de sistemas generativos. En segundo lugar, resulta urgente reforzar la capacidad institucional para auditar, verificar y sancionar los usos indebidos de la automatización simbólica, especialmente en campañas dirigidas a públicos vulnerables o en contextos de desinformación. Ello implica el desarrollo de infraestructuras de gobernanza que no solo regulen la técnica, sino que interpreten críticamente su inserción en el campo de lo social, lo comunicativo y lo político. Referencias Aminahuel, A., & Rodríguez, M. (2024). Gobernanza de plataformas digitales y de inteligencia artificial: Contradicciones y concentraciones del poder tecnológico. Temas y Problemas de Comunicación, 22, 3146. https://www2.hum.unrc.edu.ar/ojs/index.php/TyPC/article/view/209 5 Arsenal, L., & López, R. G. (2025). Democracia 4.0: IA y automatismos para la futura gobernanza. Kokapeli Ediciones. Bajaña-Cedeño, D., Freixa, P., & Codina, L. (2025). Transparencia y responsabilidad en el uso de la IA en medios de comunicación: Análisis comparativo (Informe No. 2). Universitat Pompeu Fabra, Departament de Comunicació. https://doi.org/10.31009/coc.02.2025 Benito-García, J. M. (2025). Mercado audiovisual e inteligencia artificial. Relaciones y aspectos éticos. European Public & Social Innovation Review, 10, 117. https://doi.org/10.31637/epsir-2025-2156