¿Has visto ese viral Foto del Papa con una elegante chaqueta blanca en 2023?
Millones de personas la compartieron, los sitios de noticias informaron sobre ella y todo el mundo habló de lo elegante que estaba el Papa.
There was just one problem – it never happened. The image was completely created by artificial intelligence.
O puede que recuerde la impactante imagen de un explosión en el Pentágono que sacudió brevemente el mercado de valores. ¡Falsa!
¿Y las fotos de Trump abordado y detenido? De nuevo, también fueron completamente inventados por la IA.
Las imágenes falsas de IA han causado daños reales.
La gente ha perdido dinero invirtiendo basándose en fotos de noticias falsas.
Famosos y gente corriente han puesto sus caras en otros cuerpos en situaciones embarazosas o inapropiadas.
Se ha mostrado a políticos diciendo y haciendo cosas que en realidad nunca hicieron.
Cuando no podemos fiarnos de nuestros propios ojos, necesitamos nuevas formas de averiguar qué es real y qué no.
En este blog, te mostraré cómo ha evolucionado la tecnología de IA y DeepFake a lo largo de los años, la importancia de identificar IA frente a imágenes reales, cómo saber si una imagen está generada por IA o la mejor herramienta para detectar imágenes generadas por IA.
Cómo han evolucionado el arte de la IA y la tecnología Deepfake
Hablemos de AI primero...
No hace mucho, las imágenes generadas por IA parecían un mal sueño: caras borrosas, dedos de más y un montón de rarezas. Pero hoy, el arte de la IA es sorprendentemente realista.
Todo empezó en 2014 con GANs (Generative Adversarial Networks), where two AI models – one creating fakes, the other spotting them – kept improving each other.
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.
Early GAN images were pretty bad – blurry faces with weird eyes and missing ears.
En 2020, las cosas mejoraron mucho con "modelos de difusión".
Empiezan con un dibujo desordenado lleno de puntos y poco a poco lo van limpiando hasta que parece real.
Esto supuso un enorme salto adelante. De repente, la IA podía crear imágenes mucho más claras y realistas.
Tecnología Deepfake funciona de la misma manera, pero más complicada.
Implica el uso de tecnología de IA y Deepfake.
La IA aprende cómo es la cara de una persona desde muchos ángulos y expresiones estudiando montones de vídeos y fotos suyas.
Luego puede poner la cara de esa persona en el cuerpo de otra en un vídeo diferente.
El ordenador aprende a adaptar la iluminación, el tono de la piel e incluso las pequeñas expresiones para que parezca real.
Los primeros deepfakes de 2017 parecían obvios y fallidos. Los deepfakes actuales pueden ser casi perfectos.
Para ver la comparación, vea los vídeos siguientes:
Deepfake in 2017 – Vídeo falso de Obama
Deepfake in 2023 – Emma Watson en "Get Out (2017)"
En 2022, se crearon unos 6 millones de imágenes con IA. A principios de 2023, la cifra aumentó a más de 20 millones de imágenes diarias.
Hoy en día, existen miles de millones de imágenes creadas con IA en Internet, y la mayoría de nosotros las vemos a diario sin siquiera saberlo.
Riesgos de las imágenes generadas por IA en la desinformación
Las noticias falsas se difunden 6 veces más rápido que las verdaderas en las redes sociales.
El daño suele estar hecho en el momento en que alguien señala que una imagen es falsa.
Los riesgos asociados a las imágenes falsas son:
1) Manipulación – False images create false narratives about others including elections, leaders, and world events. Por ejemplo, Imágenes generadas por IA representaban falsamente la detención del presidente de Estados Unidos, Donald Trump.
2) Difamación – Fake images can ruin reputation. Por ejemplo, en enero de 2024, circularon por Internet imágenes de Taylor Swift generadas por IA que la retrataban falsamente.
3) Disturbios sociales – A single fake image can create outrage, riots, or even violence. Por ejemplo, En mayo de 2023, una imagen generada por IA que mostraba una explosión cerca del Pentágono circuló ampliamente por las redes sociales.
4) Fraud – Los estafadores utilizan imágenes deepfake para engañar a la gente y que envíe dinero. Por ejemplo; Michael Hewson (analista financiero) se hizo pasar por él para promover planes de inversión fraudulentos.
Because these scams often start with a “verified” celebrity image, standard caution isn’t enough.
There’s another problem happening now called the "dividendo del mentiroso".
A medida que las falsificaciones de IA se vuelven comunes, las personas atrapadas en escándalos reales simplemente descartan las pruebas como "deepfake" – even when it’s genuine. Politicians have already started using this tactic.
La importancia de identificar la IA frente a las imágenes reales
La necesidad de entender la imagen real frente a la falsa es más necesaria que nunca por un par de razones:
1 – Erosion of Public Trust
Nuestra sociedad se basa en la confianza. Nuestro cerebro acepta lo que ve en las noticias, en los tribunales o de nuestros líderes.
Pero ahora, con la IA creando imágenes falsas tan convincentes, esa confianza se está resquebrajando.
Si todos seguimos siendo así de desconfiados, cambiará por completo nuestra forma de relacionarnos con el mundo.
2 – Legal Implications and Emerging Regulations
Los gobiernos intentan averiguar qué hacer con las imágenes falsas de IA.
Por ejemplo,
-
California acaba de aprobar una ley que ilegaliza la creación de anuncios políticos falsos mediante IA en época electoral.
-
En La Ley de Inteligencia de la UE impone obligaciones sobre el etiquetado de los requisitos de los materiales de IA y deepfake.
3 – Impact on Digital Literacy Skills
A medida que la IA mejora en la creación de imágenes falsas, todos debemos mejorar en su detección.
Schools need to teach the students about AI & Deepfake’s ever-evolving technology.
Tenemos que desarrollar una comprensión completa para no creer simplemente cualquier cosa que veamos en Internet.
4 – Maintaining Authenticity Chains
Una solución puede ser "Cadenas de autenticidad."
This means tracking where an image comes from – starting from the moment it is created until the time we see it.
Una tecnología especial puede añadir marcas invisibles a las fotos reales que indican quién las hizo y cuándo.
Si lo utilizamos, podremos verificar el historial de una imagen y su autenticidad.
Cómo saber si una imagen está generada por IA (señales clave)
Las imágenes generadas por la IA tienen un aspecto tan real que a un novato le costará encontrar la diferencia.
Si eres alguien que intenta aprender a identificar si una imagen está generada por IA, busca estos detalles clave:
- 1. Detalles antinaturales o surrealistas
La IA no puede descifrar ciertas partes del cuerpo, especialmente las manos.
We have 5 fingers on each hand, but AI often gives people 6-8 fingers, fused fingers, or weird-looking thumbs.
La IA también la lía dientes mucho.
Busque dientes que parezcan demasiado perfectos, demasiados dientes en una boca o dientes que no estén bien alineados.
A veces, todos los dientes se funden en una mancha blanca.
Otros errores corporales son:
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Ojos que no coinciden o miran en direcciones ligeramente diferentes
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Orejas que no coinciden o están a diferente altura
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Gafas que se deforman de forma extraña o flotan fuera de la cara
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Joyas que se funden con la piel o no siguen el movimiento del cuerpo.
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2. Texturas demasiado lisas o similares al plástico
Piel auténtica has texture (pores, lines, little imperfections). However, AI often makes skin look like a plastic doll – too perfect!
El pelo es otra pista. El pelo de verdad tiene mechones individuales que van en distintas direcciones.
El pelo de la IA suele parecer una sola pieza, sobre todo en la zona de la frente.
La línea del cabello puede parecer pintada en lugar de mostrar cabellos individuales.
Ropa en las imágenes de IA son muy suaves o tienen arrugas raras que no tienen sentido físico.
Look at how fabrics fold – do they bend like real materials would?
A menudo la IA hace que la tela parezca derretida o congelada de formas imposibles.
Why does this happen? AI doesn’t understand physics and materials – it just copies patterns it’s seen before.
Por ejemplo,
Podría saber cómo es la tela vaquerapero no cómo se comporta la tela vaquera cuando alguien se sienta sobre ella. Busca estas pistas.
- 3. Texto borroso o ininteligible en la imagen
El texto es la mayor debilidad de la IA.
Cuando ves palabras o letras en una imagen de IA, a menudo están borrosas, no tienen sentido o simplemente son incorrectas.
Busca:
- Palabras que empiezan normalmente pero se convierten en un galimatías
- Letras que se mezclan o cambian de forma
- Combinaciones imposibles de símbolos
- Texto sin sentido en carteles o camisetas
Esto ocurre porque la IA no entiende el lenguaje del mismo modo que entiende las imágenes. Los textos parecen ser otro patrón visual.
- 4. Iluminación y sombras incoherentes
AI-generated images don’t follow or understand the rules of light and shadow.
Por ejemplo, a veces parece que hay varios soles en el cielo.
O habría sombras en los objetos (piel, metal, cristal) que no tienen sentido.
La IA no entiende la física de la luz. Solo intenta igualar patrones que ha visto antes, no calcular cómo rebota y se refleja la luz.
Estos problemas de luz están mejorando, pero siguen siendo comunes incluso en las imágenes AI de alta calidad.
- 5. Fondos extraños o percepción de profundidad poco realista
El fondo de las imágenes de IA suele dar pistas de que algo no va bien. Busca:
- Edificios de arquitectura imposible (ventanas que no se alinean, puertas que no llevan a ninguna parte)
- Objetos que parecen confundirse entre sí o con el fondo
- Cosas que deberían estar lejos pero parecen del mismo tamaño que las cosas de cerca
Sometimes the edge where a person meets the background looks weird – either too sharp or too blurry. This happens because AI makes the person and background separately and then tries to stick them together.
- 6. Compruebe los metadatos y la información de origen
Cada foto tomada por una cámara real tiene "Metadatos" – information about when and how the picture was taken.
Las imágenes de AI no tienen metadatos o metadatos que muestren que fueron hechas por programas como DALL-E o Midjourney.
Puede comprobar los metadatos utilizando:
- Haga clic con el botón derecho en una imagen y consulte "Propiedades" o "Información".
- A través de sitios web como metadatos2go.com
- En el teléfono, utiliza aplicaciones como Photo Investigator
Si no está seguro, pruebe con un búsqueda inversa de imágenes.
- Ir a Google Imágenes
- Sube la foto para ver si aparece en algún otro sitio en línea o en diferentes versiones.
Recuerda que el hecho de que alguien afirme haber hecho una foto no significa que sea cierta.
¿Quién ha publicado esto y por qué? ¿Quieren enfadarme o asustarme?
Suelen ser indicios de imágenes falsas.
La mejor herramienta para detectar imágenes generadas por IA
Sorprendentemente, disponemos de otras herramientas entrenadas en IA que ayudan en la detección de IA. En este caso, la herramienta es Detector de imágenes AI.
Let’s have a look at what makes a good Detector de IA.
1 – Accuracy: Algunas herramientas detectoras aciertan casi siempre, mientras que otras cometen errores.
El mejor detector actual acierta aproximadamente el 80-85% de las veces, lo cual no es perfecto pero es mucho mejor que adivinar.
2 – Which AI generators it can detect: Algunas herramientas son excelentes para detectar una fuente (por ejemplo, las imágenes de DALL-E), pero no detectan otras (por ejemplo, las falsificaciones de Midjourney).
Esta herramienta is trained on all the major AI art tools – DALL-E, Midjourney, Stable Diffusion, and more.
Para análisis más avanzados y de nivel forense, Detector de imágenes AI de TruthScan es otra potente herramienta que merece la pena añadir a su kit de herramientas de verificación de imágenes.
Va más allá del análisis de patrones a nivel de píxel para detectar indicios de contenidos manipulados o generados por IA, incluidos los deepfakes y los medios sintéticos.
Whether you’re dealing with potential misinformation, brand safety issues, or digital evidence, TruthScan helps ensure the images you use or encounter are authentic, traceable, and legally safe to share.
Detección de falsificaciones para confirmar la autenticidad de las imágenes
Para situaciones en las que la precisión visual es realmente importante, Undetectable AI's Detección de Deepfake ofrece una forma precisa de verificar si una imagen o un vídeo se han generado o manipulado artificialmente.
Examina coherencia de la iluminación, patrones de píxeles y alineación facial para detectar incluso los signos más sutiles de deepfake o edición sintética.
Al cargar su archivo, recibirá una puntuación de autenticidad e indicadores visuales que destacan las posibles áreas de manipulación.
Cuando se combina con el detector de imágenes de IA, la detección de falsificaciones garantiza que todas las imágenes que compartes o publicas están verificadas y son auténticas y fiables.
Para los equipos o instituciones que también revisan envíos de audio, como declaraciones personales grabadas o respuestas a solicitudes grabadas, resulta útil verificar que la voz que se escucha es auténtica.
IA indetectable Detector de voz AI puede analizar el audio subido y comprobar si hay signos de síntesis o clonación de voz.
Te da una señal clara de si el discurso fue producido por un hablante real o generado por un modelo de IA, lo que añade un nivel adicional de confianza y autenticidad a cualquier envío basado en voz.
3 – Ease of use: No hace falta ser informático para comprobar si una imagen es falsa.
You simply upload the picture and you’ll get the result in a few seconds.
4 – Privacy: Algunos detectores guardan todas las imágenes que subes, lo que podría ser un problema si estás comprobando fotos sensibles. Esta herramienta elimina las imágenes después de comprobarlas.
A continuación se explica cómo utilizar nuestro Detector de imágenes AI:
- Haga clic en este enlace para visitar el sitio web.
- Seleccione la imagen deseada desde su ordenador o teléfono. La herramienta acepta formatos JPEG y PNG de hasta 4,5 MB de tamaño.
- Pulse el botón y espere unos segundos.
- Una puntuación global del 1 al 100 muestra la probabilidad de que la imagen esté generada por IA
For best results, use images that haven’t been heavily compressed or resized.
Las capturas de pantalla y las imágenes de las redes sociales suelen estar comprimidas, lo que puede dificultar su detección.
A veces, los detectores se equivocan de dos maneras principales:
- Falsos positivos happen when the detector says an image is AI-generated, but it’s real. This can happen with highly edited photos, illustrations, or images with unusual lighting.
Falsos negativos happen when the detector says an image is real, but it’s actually AI-generated.
This happens most often with heavily edited AI images or ones made by newer AI models the detector hasn’t learned about yet.
If you’re looking for an easy way to analyze AI-generated content, check out our AI Detector and Humanizer in the widget below!
Preguntas frecuentes sobre la detección de imágenes generadas por IA
¿Cómo saber si una imagen o un vídeo están generados por IA?
Las imágenes generadas por IA suelen tener problemas con el texto, los objetos simétricos y la representación de fondos coherentes.
En los vídeos, las personas pueden moverse de forma poco natural, sus voces pueden no coincidir con sus labios o partes del vídeo pueden parpadear de un fotograma a otro.
¿Existen marcas de agua en las imágenes generadas por IA?
Yes, Some AI tools such as Midjourney and OpenAI’s DALL-E hide secret watermarks in their pictures.
¿Pueden ser completamente indetectables las imágenes generadas por IA?
The answer is “No” as of 2025. Advanced AI models are creating very convincing images, but technical artifacts are still at the same level.
Currently, technology can remove about 85% of the things that can be noticed, but it can’t make something completely invisible yet.
¿Por qué algunas imágenes de IA parecen hiperrealistas?
Los modelos de IA más recientes hacen fotos superrealistas utilizando tecnología inteligente.
Se han entrenado con miles de millones de imágenes de alta calidad y siguen mejorando con actualizaciones especiales.
Estos modelos son especialmente buenos para captar estilos fotográficos, iluminación realista y texturas detalladas.
¿Cuál es el mejor detector de IA para imágenes?
En Detector de imágenes AI de Undetectable AI detecta imágenes generadas por IA con una precisión de hasta 85%.
Utiliza un proceso inteligente de varios pasos para comprobar los pequeños detalles de las imágenes.
Busca patrones en los píxeles, datos ocultos y pequeños errores que otras herramientas podrían pasar desapercibidos.
Reflexiones finales: Cómo detectar imágenes generadas por IA
That’s a wrap-up, and before we end this blog, I have a question for you.
¿Por qué nuestro cerebro se deja engañar tan fácilmente por las imágenes de la IA?
La respuesta está en la psicología humana.
Nuestro cerebro sigue “picture superiority effect.”
Según esto, las imágenes se quedan grabadas en nuestra mente mejor que las palabras.
When something looks real and fits in what we already believe, we don’t question it. Plus, we’re often too busy to double-check if a picture is real or fake.
In this case, you can look for the clues we’ve discussed above. Weird hands, strange text, and perfect skin can help you spot AI fakes.
The most important thing to remember is that your eyes can be fooled. Just because a picture looks real doesn’t mean it is.
Cuando veas algo sorprendente o impactante en Internet, tómate un minuto para pensarlo antes de compartirlo o emitir un juicio.
Como la IA es cada día mayor, todos tenemos que mejorar a la hora de detectarlas. La próxima vez que veas una foto impresionante, ¿serás el súper detective de imágenes y buscarás las pistas?