Los detectores de imágenes basados en IA ofrecen una mayor protección, ya que modelos de IA generativa su capacidad para producir contenidos cada vez es mayor, lo que escapa al criterio humano.
Comprender cómo funcionan los detectores puede ayudarte a interpretar sus resultados con mayor precisión, complementar los resultados de detección con el criterio humano y tomar decisiones más fundamentadas sobre el contenido que compartes, publicas o en el que confías.
Principales conclusiones
- Las herramientas actuales de IA generativa son cada vez más eficaces a la hora de crear contenidos que engañan al ojo humano.
- Los detectores de IA pueden verificar la autenticidad de una imagen analizando patrones que el ojo humano no puede percibir, como irregularidades a nivel de píxel, patrones en el dominio de la frecuencia y metadatos.
- Aunque los detectores de IA no son 100% precisos, su capacidad para identificar patrones más allá de los detalles superficiales hace que su valoración resulte útil para respaldar las investigaciones.
¿Qué es la detección de imágenes mediante IA?
La detección de imágenes mediante IA determina si una imagen se ha creado o modificado utilizando IA. Los programas de software de detección de imágenes mediante IA lo consiguen analizando las imágenes en busca de patrones reveladores de la generación mediante IA, como distribuciones irregulares de píxeles, texturas sintéticas y artefactos introducidos durante el proceso de generación de la imagen.
Por qué el consejo de “solo fíjate en las manos” ya no funciona
Las primeras imágenes generadas por IA solían delatarse por errores evidentes en las manos, las orejas, los rostros o el texto. Las mejoras de los últimos años han contribuido a que los generadores de imágenes actuales produzcan resultados mucho más convincentes, lo que hace que esos indicios visuales, antes tan comunes, sean ahora mucho menos fiables.
De hecho, un Estudio de Microsoft de 2025 Un estudio en el que participaron 12 500 personas de todo el mundo reveló que los participantes solo distinguían correctamente las imágenes generadas por IA de las reales en el 62% de los casos.
No vuelvas a preocuparte de que la IA detecte tus textos. Undetectable AI puede ayudarle:
- Haz que aparezca tu escritura asistida por IA de aspecto humano.
- Bypass las principales herramientas de detección de IA con un solo clic.
- Utilice AI de forma segura y con confianza en la escuela y el trabajo.
Los resultados muestran que la inspección manual por sí sola ya no es una forma fiable de identificar las imágenes generadas por IA.
Hemos pasado una imagen generada por IA y una foto real por el detector; esto es lo que ha detectado
Para mostrar cómo funciona la detección de imágenes generadas por IA, hemos escaneado una foto generada por IA y otra foto real utilizando TruthScan, el software de detección de IA basado en la web que hace posible el detector de imágenes gratuito de Undetectable AI.
La plataforma completa de TruthScan resulta de gran ayuda para la detección de imágenes, ya que desglosa el proceso en varias etapas.
- En primer lugar, genera un índice de confianza, un porcentaje que refleja la probabilidad de que una imagen sea real o haya sido generada por IA.
- Además, incluye una etiqueta que indica si una imagen es real, ha sido generada por IA o ha sido retocada digitalmente. Esta distinción permite identificar imágenes que, aunque no contengan contenido generado por IA, presentan anomalías visuales creadas con herramientas como Photoshop, Lightroom o Canva.
- Por último, ofrece un análisis detallado en el que se enumeran los indicadores que han contribuido a la conclusión del modelo. Entre ellos se incluyen artefactos a nivel de píxel, incoherencias en los metadatos y patrones en el dominio de la frecuencia.
Este nivel de detalle lo convirtió en el modelo perfecto para nuestra prueba.
Escanear la imagen generada por IA
El primer paso de la prueba consistió en escanear una imagen generada por IA. Le pedimos a Gemini que generara una imagen de Ryan Gosling en una moto, con colores y composición inspirados en las películas del famoso cineasta hongkonés Wong Kar-wai.
Este es el resultado:
Para ocultar aún más cualquier indicio visual, le pedimos a Gemini que añadiera grano de película y recortara su logotipo.
Por último, procesamos la imagen con TruthScan.
Tal y como se había previsto, el detector identificó la imagen como generada por IA. Obtuvo una puntuación de 3%, lo que significa que estimó que la imagen solo tenía una probabilidad de 3% de ser real.
En la sección de análisis detallado, TruthScan enumeró los factores que motivaron su veredicto. Entre los más evidentes se encontraban una iluminación poco natural, una dirección de las sombras inconsistente y texturas sintéticas.
Escanear una imagen real
El siguiente paso consistió en comparar la reacción del detector ante imágenes reales. Elegimos una captura de pantalla de la película de 2011 Conducir, protagonizada por Ryan Gosling.
El detector estaba seguro de que la imagen era real. Devolvió una puntuación de 97%, lo que significa que consideraba que la imagen tenía una probabilidad de 97% de ser real.
El detector tuvo en cuenta múltiples factores visuales a la hora de realizar su evaluación. Entre ellos se encontraban la perspectiva, la iluminación, las sombras y las imperfecciones fotográficas.
Cómo llega el detector a su veredicto
Los detectores de IA analizan una combinación de factores a la hora de evaluar el origen de una imagen. Entre ellos se incluyen los patrones de píxeles, las huellas digitales y los patrones en el dominio de la frecuencia.
Artefactos a nivel de píxel
Una de las primeras cosas que analizan las herramientas de detección basadas en IA al evaluar una imagen son sus patrones de píxeles. Las imágenes generadas por IA pueden contener irregularidades que el ojo humano no puede percibir, pero que difieren de los patrones que se observan en las fotografías reales.
En la prueba anterior, estas irregularidades incluían texturas sintéticas, una simetría excesivamente perfecta y transiciones de iluminación poco naturales.
Entre los ejemplos habituales de indicios de patrones de píxeles se incluyen:
- Texturas inconsistentes
- Transiciones de iluminación poco naturales
- Una simetría excesivamente perfecta
- Bordes poco naturales
- Ruido irregular
- Detalles incoherentes
- Patrones compositivos
Patrones en el dominio de la frecuencia
Dado que las plataformas de IA generativa crean imágenes mediante procesos matemáticos, pueden generar patrones de frecuencia que difieren de los que se observan en las fotografías reales.
Estos patrones reflejan la forma en que la IA genera la imagen, más que los factores físicos que dan forma a una fotografía, como la cámara, el objetivo, la iluminación y las texturas naturales.
Los detectores de IA analizan estos patrones para verificar el origen de una imagen. Entre los ejemplos de patrones que pueden encontrar se incluyen:
- Concentraciones inusuales de detalles de alta frecuencia
- Motivos repetitivos en texturas finas
- Relaciones poco naturales entre las zonas lisas y los detalles nítidos
- Patrones de frecuencia asociados a un modelo de IA o generador concreto
Metadatos
Además de los elementos visuales, los detectores también analizan la información asociada a la imagen. Esta información, denominada metadatos, indica al detector el origen de la imagen.
La revisión sobre los detectores de información incluye:
- La cámara, el programa de edición o el generador de IA que creó o procesó la imagen
- Información sobre el software y los procesos utilizados para modificar una imagen
- Fechas de creación y modificación
- Información incrustada criptográficamente
Los metadatos aportan pruebas sólidas que respaldan el proceso de detección mediante IA. Sin embargo, son un indicador menos fiable que los artefactos a nivel de píxel, ya que pueden modificarse o desaparecer cuando un usuario vuelve a exportar, captura una imagen o la comprime.
Buenas prácticas para interpretar las puntuaciones de detección de IA
Aunque los detectores de IA pueden identificar indicios de generación por IA que el ojo humano no percibe, también pueden cometer errores. Para evitar las consecuencias de una interpretación errónea, sigue estas recomendaciones:
Analiza las imágenes sospechosas con herramientas de detección antes de compartirlas o publicarlas
Si sospechas que una imagen puede haber sido generada por IA, compruébala con un detector antes de compartirla o publicarla. Este paso puede ayudarte a evitar presentar accidentalmente contenido sintético como si fuera una fotografía auténtica o utilizar una imagen que distorsione la imagen de una persona, un acontecimiento o un producto.
Considera las puntuaciones de confianza como probabilidades, no como pruebas
La mayoría de los detectores de IA puntúan las imágenes en función de la probabilidad de que sean reales o generadas por IA, en lugar de ofrecer un veredicto definitivo de «sí» o «no».
Esto significa que es importante tener en cuenta estos márgenes de error, por pequeños que sean. Hay que considerar un resultado de 97% como una mayor probabilidad de que se trate de un texto generado por IA, y no como una prueba jurídica definitiva.
Contrasta las imágenes dudosas con los metadatos y una segunda señal antes de actuar en función del resultado
Si una imagen obtiene una puntuación límite (entre 40% y 60%), lo mejor es consultar los metadatos antes de tomar ninguna decisión basada en el resultado. Así obtendrás más información sobre el historial de creación y edición de la imagen.
Los pasos para ver los metadatos varían según el dispositivo.
- Mac Los usuarios pueden hacer clic con el botón derecho del ratón sobre la imagen y seleccionar Ver información.
- Windows Los usuarios pueden comprobarlo haciendo clic con el botón derecho del ratón sobre la imagen y seleccionando Características, entonces Detalles.
- iOS Los usuarios pueden pulsar sobre la imagen en la aplicación «Fotos» de Apple y, a continuación, pulsar sobre el Información icono.
- Los usuarios de Android deben seleccionar la imagen en su aplicación de galería predeterminada y, a continuación, pulsar Detalles.
Busca información que respalde o contradiga el resultado del detector. Por ejemplo, los metadatos que identifican un generador de imágenes basado en IA pueden reforzar la hipótesis de que la imagen es sintética.
Para obtener resultados más fiables, combina los metadatos con una segunda señal. Pasa la imagen por otro detector de IA que utilice un método de detección diferente, o examina la imagen en busca de inconsistencias visibles. Cuando varias señales apuntan a la misma conclusión, podrás evaluar el origen de la imagen con mayor seguridad.
Preguntas frecuentes
¿Qué grado de precisión tiene la detección de imágenes mediante IA?
La precisión en la detección de imágenes varía según el software. A estudio exhaustivo Un estudio realizado por Simiao Ren, de la Universidad de Duke, reveló que la precisión del modelo oscila entre 37,5% y 75%. Sin embargo, los modelos comerciales afirman alcanzar valores de entre 85% y 99% en pruebas controladas.
¿Qué señales analiza un detector de imágenes basado en IA?
Las herramientas de detección de imágenes basadas en IA analizan múltiples factores a la hora de evaluar las imágenes. Como se ha mostrado anteriormente, estos factores incluyen irregularidades a nivel de píxel, patrones en el dominio de la frecuencia generados matemáticamente durante el proceso de creación, huellas de modelos y metadatos.
Estos detalles permiten a los modelos identificar la IA incluso cuando el ojo humano no percibe ningún detalle en la superficie.
¿Se pueden engañar a los detectores de imágenes basados en IA?
Es posible alterar las señales que utilizan los detectores de IA para verificar las imágenes. Por ejemplo, una edición exhaustiva, la compresión o la incorporación de ruido o grano pueden distorsionar los patrones de píxeles o los datos de frecuencia.
Para obtener los mejores resultados, es recomendable leer las etiquetas y puntuaciones de detección de IA junto con los metadatos y el contexto, en lugar de hacerlo de forma aislada.
Reflexiones finales
Los detectores de imágenes basados en IA ofrecen una línea de defensa adicional contra los contenidos sintéticos o manipulados. Aunque nunca son 100% precisos, su capacidad para examinar detalles a nivel de píxel, patrones de frecuencia y metadatos los hace extremadamente útiles para apoyar las investigaciones.
Para una detección precisa, echa un vistazo a la herramienta gratuita de Undetectable AI Detector de imágenes AI. Analiza las imágenes en cuestión de segundos, lo que te ayuda a evitar compartir, publicar o dar crédito por error a contenidos generados por IA.