Su papel es especialmente relevante en entornos críticos: videoconferencias, redes sociales o canales de mensajería corporativa, donde una imagen o voz falsa puede provocar desde daños reputacionales hasta fraudes millonarios.
El crecimiento imparable de los deepfakes
Según datos de Sumsub, en 2024 el volumen de deepfakes creció un 245% a nivel mundial. El Deloitte Center for Financial Services proyecta que, de seguir esta tendencia, en 2027 las pérdidas por fraude en Estados Unidos podrían alcanzar 40 mil millones de dólares. Además, Mastercard indica que el 46% de las empresas ya han sido blanco de fraudes de identidad vinculados a deepfakes.
Estos números muestran que no estamos ante un problema aislado, sino frente a un ecosistema criminal que aprovecha la tecnología de generación sintética para escalar sus ataques.
Cómo funcionan las soluciones en tiempo real
Herramientas como Reality Defender emplean múltiples modelos de IA trabajando de forma simultánea, capaces de analizar patrones de voz, microexpresiones faciales o irregularidades en el renderizado de video. Su sistema es agnóstico a la plataforma, lo que significa que puede operar en diversos entornos sin importar el origen del contenido.
Para facilitar la adopción, ofrecen API y SDK que permiten integrar la detección en cualquier aplicación. Incluso disponen de paquetes gratuitos para que desarrolladores y empresas experimenten con hasta 50 escaneos mensuales de audio o imagen.
Un ejemplo práctico: si en una reunión de Zoom alguien proyecta la voz de un directivo diciendo algo comprometedor, el sistema puede marcar la transmisión como sospechosa en tiempo real, dando margen para detener la difusión del contenido.
Efectividad y brechas actuales
Aunque estos sistemas representan un avance significativo, su precisión no es absoluta. Estudios como los de Quantum Cyber AI revelan que las herramientas pueden fallar en la detección de entre el 35% y el 50% de los deepfakes más sofisticados. Esto se debe a que la generación de contenido falso también ha evolucionado: ahora es posible crear, en segundos, un video de un presidente hablando en otro idioma con sincronización labial perfecta.
El World Economic Forum advierte que ningún método es infalible. Incluso se han registrado casos de deepfakes que superan autenticaciones biométricas, como señala Forbes, lo que obliga a combinar estas herramientas con otros métodos de seguridad.
Tecnologías complementarias
Un enfoque prometedor es el uso de sistemas de «provenance» o verificación de procedencia. El estándar C2PA (Coalition for Content Provenance and Authenticity) emplea marcas de agua digitales respaldadas por blockchain para certificar la autenticidad de una imagen, audio o video desde el momento de su creación.
No obstante, su adopción es todavía limitada. Factores como la falta de estandarización global o la resistencia de algunas plataformas a implementarlo ralentizan su despliegue masivo.
El valor del enfoque híbrido
La experiencia demuestra que la mejor estrategia es combinar detección automatizada con análisis humano. Los sistemas de IA pueden filtrar grandes volúmenes de contenido y marcar casos sospechosos, mientras que los analistas humanos aportan criterio para confirmar o descartar la manipulación.
Este enfoque se refuerza con medidas como:
- Verificaciones de «liveness»: pedir a un usuario que gire la cabeza o pronuncie frases al azar para confirmar que es una persona real.
- Autenticación multifactor: combinar contraseñas, tokens físicos y biometría.
- Educación digital: entrenar a usuarios para identificar señales de contenido alterado.
Impacto social y regulatorio
La presencia de deepfakes no solo afecta a empresas: también influye en la política y la opinión pública. En 2025 se han detectado campañas de propaganda en TikTok protagonizadas por «influencers» generados por IA, dirigidas a influir en elecciones y debates públicos, según informes filtrados citados por Quantum Cyber AI.
En el plano legal, países como Ucrania están desarrollando regulaciones específicas para la desinformación impulsada por IA, según un artículo de PMC. El reto para los legisladores democráticos es equilibrar la libertad de expresión con la protección frente a contenidos sintéticos maliciosos.
Mirando hacia adelante
La lucha contra los deepfakes es una carrera tecnológica: cada avance en detección impulsa a los creadores de falsificaciones a desarrollar técnicas más avanzadas. Por eso, las organizaciones deben mantener una estrategia flexible, reforzando sus sistemas de seguridad y fomentando una cultura de verificación constante.
En 2025, las IA anti-deepfakes al vuelo son una herramienta esencial, pero no una solución única. Su verdadero potencial se alcanza cuando forman parte de un ecosistema que integra tecnología, colaboración y educación ciudadana.
☞ El artículo completo original de Natalia Polo lo puedes ver aquí
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