Por qué el etiquetado de IA y la optimización de imágenes van de la mano
Cuando un plugin de optimización y un plugin de etiquetado funcionan por separado, el etiquetado de IA puede perderse silenciosamente al regenerar la imagen. Un detalle técnico con consecuencias legales.
A partir del 2 de agosto de 2026 se aplica el artículo 50 del EU AI Act: las imágenes generadas por IA necesitan un etiquetado legible por máquina. Muchos operadores de WordPress resuelven esto con un plugin de etiquetado dedicado — y mantienen aparte su plugin de optimización de imágenes existente para WebP/AVIF. A primera vista, una separación limpia de responsabilidades. Pero técnicamente esconde un problema que rara vez se hace evidente hasta que es demasiado tarde.
Dónde acaba realmente el etiquetado
Un etiquetado legible por máquina según el artículo 50 se escribe típicamente como marcador de metadatos en el archivo de imagen — por ejemplo como DigitalSourceType de IPTC o una entrada XMP propia. El problema: estos metadatos están en el archivo concreto, no en el registro de WordPress. En cuanto se genera un nuevo formato de imagen a partir del original — por ejemplo una versión WebP o AVIF para tiempos de carga más rápidos —, se crea un archivo completamente nuevo. Y los archivos nuevos no tienen metadatos de entrada, a menos que el programa que los genera los escriba explícitamente.
Ese es el núcleo del problema: un plugin de optimización que no sabe nada de la obligación de etiquetado no tiene motivo para trasladar el marcador al archivo WebP/AVIF que genera. El etiquetado sigue existiendo entonces en el original JPEG/PNG del servidor — pero precisamente ese original no lo ve ningún visitante. Lo que se entrega es la versión optimizada. El etiquetado ha desaparecido de facto para el público, sin que aparezca ningún error en ningún sitio.
Por qué esto no es teórico
Este problema no es un caso aislado. Quien revise las descripciones técnicas de los plugins de etiquetado actuales encuentra ya contramedidas explícitas para ello — por ejemplo comandos propios de «verificación» o «reparación» que comprueban tras cada pasada de optimización si los metadatos siguen ahí, y los reescriben si es necesario. Es una solución alternativa para un problema estructural: dos plugins separados con responsabilidades separadas no pueden garantizar que sus resultados encajen.
Cómo lo resuelve Img Performer
Img Performer detecta las imágenes generadas por IA al subirlas y escribe el etiquetado — como es el mismo software el que también genera el archivo WebP/AVIF, el marcador acaba automáticamente en ambos. No hay ningún momento en el que una optimización ocurra «después» y olvide el etiquetado por el camino: la conversión y el etiquetado se ejecutan en el mismo proceso, para el mismo archivo, en cada tamaño de imagen generado.
En la práctica, esto significa: quien use Img Performer no tiene que preguntarse si el etiquetado sigue ahí después de la siguiente optimización de imagen. No existe una «siguiente» optimización de imagen que pueda ejecutarse por separado.
Conclusión
Al elegir una herramienta de etiquetado merece la pena hacer una pregunta concreta: ¿qué le pasa al etiquetado cuando otro plugin regenera la imagen más tarde — para WebP, AVIF, un CDN o una actualización de tema? Si la respuesta es «en teoría debería funcionar», conviene hacer una prueba. Cuando la optimización y el etiquetado se ejecutan desde el principio en el mismo plugin, la pregunta ni siquiera se plantea.