En una primera ronda de investigación, medimos cómo audiencias de Argentina perciben contenido político generado con IA frente a contenido humano. Los resultados fueron contundentes: los videos generados con IA de figuras políticas redujeron significativamente la credibilidad, la percepción de veracidad, la conexión emocional y la confianza hacia quien comparte el contenido, con efectos más marcados en audiencias adultas y mayores.

Esos hallazgos abrieron una pregunta central para el debate regulatorio: si el etiquetado de contenido generado con IA es hoy la medida de transparencia más recomendada y adoptada, tanto en proyectos de ley en Argentina como en estándares internacionales, ¿efectivamente cumple su función?
Para responderla, diseñamos una segunda ronda de investigación centrada en el efecto del etiquetado. A través de un ensayo controlado aleatorizado con población general de Argentina, testeamos dos versiones de una misma pieza audiovisual, con y sin la etiqueta "creado con IA", para medir: (i) si las personas logran identificar el origen del contenido; (ii) si reaccionan o se vinculan emocionalmente de forma distinta ante contenido etiquetado versus no etiquetado, incluso cuando no lo identifican como IA; y (iii) si compartirían el contenido igual, más allá de saber que fue generado con IA.

En esta charla relámpago presentaremos los hallazgos de esta segunda ronda, contextualizados en el debate legislativo argentino sobre desinformación y deepfakes en procesos electorales, y en la tendencia regional de adoptar el etiquetado como principal, a veces única, salvaguarda frente a contenido sintético. La propuesta busca mostrar cómo el testeo experimental puede convertirse en un insumo concreto para el diseño de políticas de IA, en lugar de dejar esas decisiones libradas a supuestos sobre qué "debería" funcionar.