La tecnología de deepfakes ha pasado de los laboratorios de investigación a las aplicaciones de consumo. El Informe de Riesgos Globales de 2024 del Foro Económico Mundial situó la desinformación generada por IA entre los principales riesgos a corto plazo, señalando la velocidad con la que se han vuelto accesibles tanto los clones de vídeo como los de voz. La buena noticia: la detección también ha mejorado, y las señales evidentes —aunque cada vez menores— todavía detectan la mayoría de las falsificaciones hechas sin mucho esfuerzo.
Esta guía cubre qué buscar visualmente, qué escuchar en el audio y qué herramientas gratuitas merecen tu tiempo.
Deepfake de vídeo: señales visuales
Desfase en la sincronización labial
Formas de la boca que no coinciden del todo con las consonantes, especialmente los sonidos 'p', 'b' y 'm', donde los labios se cierran visiblemente en un vídeo real.
Parpadeo poco natural
Muy pocos parpadeos (modelos antiguos de intercambio de rostros) o parpadeos perfectamente metronómicos. El parpadeo real es irregular.
Iluminación que no coincide
Rostro iluminado desde un ángulo distinto al de la sala que hay detrás. Un artefacto habitual de los procesos de intercambio de rostros que no reiluminan el rostro insertado.
Bordes alrededor del nacimiento del pelo y la mandíbula
Ligero desenfoque, cambio de color o deformación donde el rostro sintético se une con la cabeza original, visible si pausas y amplías.
Dientes y reflejos de los ojos
Dientes que parecen una única hilera fusionada; ojos cuyos reflejos no coinciden con el entorno de iluminación real.
Deepfake de voz: señales de audio
Entonación plana
Los clones de voz a menudo omiten las micropausas, la respiración y la variación de tono del habla real, produciendo una interpretación extrañamente uniforme.
Desajuste con el entorno acústico
La voz suena 'seca' (limpia, de estudio) mientras que el vídeo muestra un entorno exterior o con eco.
Respiración inconsistente
Los hablantes reales respiran entre frases. Muchos clones de voz omiten o colocan mal los sonidos de respiración.
Herramientas de detección que vale la pena probar
Intel FakeCatcher
Detecta en los píxeles señales del flujo sanguíneo (PPG) que el vídeo real tiene y que los deepfakes normalmente no reproducen.
Sensity AI
Monitorización comercial de deepfakes utilizada por organizaciones de medios y plataformas. Hay una demo gratuita disponible para comprobaciones individuales.
Microsoft Video Authenticator
Lanzado junto con las elecciones de EE. UU. de 2020, centrado en detectar sutiles atenuaciones y artefactos en escala de grises en vídeos de intercambio de rostros.
Deepware Scanner
Herramienta gratuita y adaptada a móviles que escanea vídeos subidos o URL en busca de indicadores de deepfake.
AI or Not (audio)
Centrada en la detección de clones de voz. Útil para clips de audio cortos y sospechosos que circulan por aplicaciones de mensajería.
Qué hacer si sospechas de un deepfake
Denúncialo primero a la plataforma que lo aloja: todas las grandes plataformas (YouTube, TikTok, X, Meta, WhatsApp) tienen una política sobre medios sintéticos y un flujo de denuncia. Para deepfakes íntimos no consentidos, el programa piloto de StopNCII.org acepta denuncias y trabaja con las plataformas para retirar el contenido. Para deepfakes políticos o relacionados con elecciones, los verificadores de datos firmantes de la IFCN de tu país son la segunda parada adecuada.
Y algo más: no lo vuelvas a compartir para desmentirlo. Volver a subir un deepfake para señalar que es falso lo amplifica. Descríbelo, enlaza a la verificación y deja que el original pierda alcance.
Mira deepfakes que ya circulan
El feed de Falsificaciones de IA de FAXTR cataloga desinformación de vídeo y voz generada por IA y confirmada, rastreada por verificadores de datos de todo el mundo.