Qué son los deepfakes y cómo reconocerlos antes de caer en un engaño

• Nacho Grosso @grosso_nacho
• Cádiz (1973) Redactor y editor especializado en tecnología. Escribiendo profesionalmente desde 2017 para medios de difusión y blogs en español.
• • 22/08/2025 18:32
  • Actualizado: 25/08/2025 08:06

El término deepfake proviene de la unión de “deep learning” o aprendizaje profundo y “fake” (falso). Hace referencia a vídeos, imágenes o audios alterados mediante algoritmos de inteligencia artificial, capaces de sustituir rostros, voces y gestos de manera casi imperceptible. En sus inicios se utilizaba como experimento tecnológico, pero con el tiempo ha despertado preocupaciones serias por el uso indebido que se le puede dar.

Cómo se crean los deepfakes

Para elaborar un deepfake se entrenan modelos de IA con cientos o miles de imágenes y grabaciones de una persona. Con ese material, el sistema aprende a imitar expresiones, movimientos y hasta el timbre de voz. Posteriormente, se superpone esta recreación sobre otro vídeo o audio. El resultado es una pieza que, a simple vista, parece real. El avance del machine learning ha hecho que la calidad sea cada vez más alta, al punto de engañar incluso a ojos entrenados.

Usos positivos y riesgos evidentes

No todo lo relacionado con los deepfakes es negativo. En la industria del cine, por ejemplo, se emplean para rejuvenecer actores o recrear escenas históricas. También en el doblaje o la accesibilidad, donde permiten adaptar contenidos de manera rápida y fiel. Sin embargo, los riesgos superan a menudo estos beneficios: manipulación política, creación de bulos virales, suplantación de identidad o estafas financieras son algunos de los escenarios que ya han ocurrido en la práctica.

Señales para detectar un deepfake

Aunque cada vez son más sofisticados, los deepfakes suelen dejar pequeñas pistas. Una de ellas son los movimientos faciales poco naturales, como parpadeos extraños o expresiones rígidas. También se pueden notar desajustes en la iluminación del rostro respecto al resto de la escena, o en el audio, donde la voz puede sonar demasiado robótica. La sincronización entre labios y palabras no siempre es perfecta, y a veces los detalles en las orejas, dientes o cabello se ven borrosos.

Herramientas para identificar falsificaciones

Ante la dificultad de detectarlos a simple vista, ya existen herramientas online diseñadas para analizar vídeos sospechosos. Plataformas como Deepware Scanner o proyectos académicos impulsados por universidades permiten cargar archivos y obtener un análisis de probabilidad de manipulación. Grandes compañías como Microsoft o Meta también están desarrollando sistemas capaces de etiquetar automáticamente el contenido manipulado, algo que será clave en la lucha contra la desinformación.

Consecuencias legales y sociales

La proliferación de deepfakes plantea un reto para la Administración. En algunos países ya se ha regulado la creación de falsificaciones con fines dañinos, especialmente si afectan a figuras públicas o se usan en campañas de difamación. A nivel social, la desconfianza en los contenidos digitales puede aumentar, lo que amenaza con minar la credibilidad de medios, instituciones y hasta de testimonios personales grabados en vídeo.

Qué hacer si te encuentras con uno

La mejor defensa frente a un deepfake es la precaución. Si un vídeo resulta demasiado sensacionalista, extraño o contrario al comportamiento habitual de la persona mostrada, conviene desconfiar. Buscar la fuente original, contrastar con medios fiables y utilizar las herramientas de detección mencionadas son pasos esenciales. Además, es recomendable denunciar el contenido en las plataformas correspondientes para limitar su propagación.

El futuro de los deepfakes

A medida que la inteligencia artificial evoluciona, los deepfakes serán aún más realistas. Esto obligará a que la tecnología avance en paralelo con sistemas de verificación más potentes. En unos años, es probable que la mayoría de las plataformas digitales integren filtros automáticos para marcar posibles falsificaciones antes de que se viralicen.