Frente a este panorama, curiosamente, es la propia inteligencia artificial la que se ha convertido en el aliado más fiable para detener la propagación de deepfakes, es decir, esas falsificaciones que imitan a la perfección la voz o el rostro de alguien, incluso en tiempo real.
Empresas como Reality Defender han desarrollado sistemas capaces de analizar cualquier transmisión audiovisual al instante, identificando aquellos aspectos que hayan sido manipulados previamente y que la gente no identifica. Estas tecnologías no se limitan a revisar un vídeo o un audio tras ser publicados, sino que actúan en el momento, avisando a los usuarios de la existencia de contenido sospechoso y evitando que una falsificación se propague antes de que alguien pueda reaccionar. En entornos corporativos, videoconferencias o redes sociales, esto puede marcar la diferencia entre un malentendido y un fraude que arroje consigo millones de euros.
Y el problema no es meramente anecdótico, ya que solamente en 2024, el volumen de deepfakes se disparó un 245% a nivel mundial, según datos de Sumsub. La amenaza no es solo económica, porque el impacto en reputación, en confianza social y en percepción pública puede ser devastador. Empresas como Mastercard han alertado de que casi la mitad de las compañías ya han sufrido intentos de fraude vinculados a deepfakes, mientras que otras como Deloitte señalan que, si la tendencia continúa, en Estados Unidos las pérdidas por este tipo de fraudes podrían alcanzar los 40 mil millones de dólares para 2027.
Las herramientas de detección en tiempo real utilizan modelos de IA que analizan patrones de voz, expresiones faciales y pequeños detalles casi inapreciables en los vídeos. Esto les permite detectar irregularidades incluso antes de que el contenido llegue a un espectador. Lo bueno es que se integran en cualquier plataforma, desde apps de mensajería instantánea, como WhatsApp, hasta plataformas de streaming, como Twitch. Para facilitar su uso, muchos sistemas ofrecen API y SDK que permiten a empresas y desarrolladores probar la tecnología para crear sus propuestas.
A pesar de estos avances, la IA no es infalible. Las falsificaciones más sofisticadas pueden engañar a los sistemas de detección, e incluso superar algunas autenticaciones biométricas. Por eso, los expertos recomiendan combinar la tecnología con revisiones humanas, verificaciones de autenticidad y educación digital para los usuarios, y métodos como autenticación multifactor puede darle una capa de seguridad extra.
El enfoque híbrido se ha convertido en la estrategia más eficaz, ya que la IA filtra y alerta sobre los contenidos sospechosos, para que posteriormente, nosotros, los humanos, evaluemos y confirmemos la veracidad de cada caso. Este modelo permite manejar grandes volúmenes de información sin perder precisión y fomenta una cultura de verificación constante que protege tanto a organizaciones como a ciudadanos.
Señales de alerta: cómo detectar un contenido falso
- Parpadeo anómalo: fíjate si la persona parpadea muy poco o de forma errática.
- Desincronización labial: presta atención a los movimientos de la boca, y mira si no se corresponden perfectamente con el audio.
- Piel y cabello artificiales: la piel podría ser demasiado lisa o el pelo tener bordes extraños.
- Iluminación inconsistente: ¿Las sombras en la cara no coinciden con la luz del entorno?
- Expresiones vacías: las microexpresiones faciales son inexistentes o no se corresponden con el tono de la voz.
¿Cómo se enfrentan los países a la IA?
Además, la regulación empieza a dar sus primeros pasos, con países como Ucrania están desarrollando leyes específicas para luchar contra la desinformación generada por inteligencia artificial, intentando equilibrar la libertad de expresión con la protección frente a contenidos creados con fines maliciosos. Aplicar una normativa correcta a la tecnología es más que necesario en nuestros días.
La amenaza de los deepfakes no muestra signos de debilidad, de hecho, todo lo contrario. El contenido falso es cada vez mayor, y para acabar con eso, la IA se ha convertido en una herramienta muy útil, pero su efectividad real se alcanza solo cuando forma parte de un ecosistema más amplio que incluye colaboración, educación y medidas de seguridad complementarias, como las que hemos mencionado anteriormente.
Fuente: WWWHATSNEW | adslzone
