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Eso es todo lo que se necesita en 2025 para clonar la voz de alguien, crear un vídeo deepfake convincente y vaciar la cuenta bancaria de una empresa.
La tecnología Deepfake solía ser un estudio al nivel de Hollywood y meses de trabajo ahora suceden más rápido que nuestra pausa para el café de la mañana.
En 2025, la tecnología deepfake ha alcanzado un hito aterrador.
En 8 millones de archivos multimedia sintéticos circulan ahora por Internet, frente a las 500.000 de hace dos años.
Y no hablemos ya del coste económico.
Las empresas pierden una media de $500.000 por incidente de deepfakey se prevé que el fraude impulsado por la IA costará a las empresas estadounidenses $40.000 millones en 2027.
Aún más alarmante... los revisores humanos sólo pueden detectar vídeos de alta calidad con tecnología deepfake 24,5% del tiempo.
Esto significa que 3/4 de las falsificaciones pasan desapercibidas.
Bienvenidos a 2025. Hoy en día, la tecnología deepfake se ha convertido en el arma más sofisticada de la ciberdelincuencia.
En este blog, desglosaremos cómo funciona la tecnología deepfake, los nuevos formatos que surgirán en 2025 y por qué los métodos de detección tradicionales ya no son suficientes.
También verá cómo los sistemas de defensa basados en IA están ayudando a las organizaciones a contraatacar y mucho más.
Empecemos.
Principales conclusiones
- Los deepfakes comenzaron como un entretenimiento inofensivo en Reddit, pero se han convertido en herramientas para estafas a gran escala, manipulación política y fraude corporativo.
- Los formatos actuales de la tecnología deepfake incluyen el intercambio de rostros, la clonación de voces, la sincronización de labios y las recreaciones de cuerpo entero.
- Entre los formatos emergentes figuran la falsificación de documentos generada por IA y la suplantación biométrica para eludir los sistemas de identificación y verificación de voz.
- La tecnología Deepfake puede utilizarse en fraudes financieros, suplantación de ejecutivos, desinformación política y extorsión personal.
- Los métodos tradicionales de detección de deepfakes, como la detección manual o las herramientas forenses, ya no son eficaces contra los deepfakes modernos en tiempo real.
- Sólo los sistemas adaptativos y basados en IA como TruthScan pueden detectar falsificaciones de día cero, ofreciendo protección en tiempo real en vídeo, audio y texto.
¿Qué es la tecnología Deepfake?
La tecnología deepfake consiste en crear algo que no es real, pero que parece y suena completamente real.
Se trata de imágenes, vídeos o clips de audio generados por IA que muestran personas o acontecimientos que nunca sucedieron.
¿Significa eso que son como la edición tradicional?
La verdad es que no.
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.
- Edición tradicional es lo que los editores de vídeo llevan décadas haciendo. Incluye cortar, empalmar, corregir el color y añadir efectos visuales manualmente. Utiliza herramientas de software como Photoshop o Premiere Pro.
- Deepfakes automatizar ese proceso. Utilizan modelos de inteligencia artificial capaces de estudiar miles de imágenes del rostro de una persona y, a continuación, generar movimientos o expresiones nuevos y realistas que nunca se grabaron.
Por ejemplo:
En una deepfake, la IA puede cambiar la cara de un actor por la de otro, igualar cada parpadeo y expresión, e incluso hacerles decir palabras que nunca pronunciaron.
Ahora bien, antes de entrar en cómo funciona esta tecnología deepfake, veamos dónde empezó todo.
La palabra "deepfake" procede de combinar "aprendizaje profundo" y "Falso".
Apareció por primera vez en 2017, cuando un Un usuario de Reddit creó una comunidad para compartir vídeos generados por IA.
Poco después, herramientas de código abierto como DeepFaceLab, FakeApp y ZAO hicieron posible que casi cualquiera pudiera crear deepfakes realistas en cuestión de minutos.
En la actualidad, sólo DeepFaceLab genera más de 95% de todos los vídeos deepfake en línea. Y ya no se necesita un ordenador de gama alta ni conocimientos de codificación.
Con un breve clip de voz y unos pocos dólares, cualquiera puede hacerse pasar por otra persona en Internet.
Ahora, vayamos a la pregunta de "¿cómo funciona la tecnología DeepFake?".
La tecnología Deepfake se basa en dos modelos clave de IA: Las redes generativas adversariales (GAN) y los autocodificadores variacionales (VAE).
- GANs funcionan como un cara a cara digital. Una IA (el generador) intenta crear contenidos falsos, mientras que otra (el discriminador) intenta detectarlos. Con cada ronda, ambas mejoran, hasta que la falsificación se vuelve casi imposible de detectar.
- VAE, en cambio, son más bien estudiantes cuidadosos de la realidad. Aprenden los patrones, la iluminación y los detalles faciales de las personas reales comprimiendo y reconstruyendo imágenes una y otra vez. Cuanto más practican, más naturales parecen sus rostros recreados.
Las VAE actúan como base. Enseñan al sistema cómo se ven, se mueven y reaccionan a la luz los rostros reales.
Una vez obtenido ese conocimiento, los GAN perfeccionan el resultado. Afina los detalles, suaviza el movimiento y perfecciona las expresiones hasta que cada fotograma parece real de forma convincente.
Formatos comunes: Vídeo, audio, imágenes y texto
La tecnología deepfake no se limita a los vídeos. Pueden existir en casi todos los formatos que utilizamos en Internet.
La IA puede manipular sonidos, imágenes e incluso palabras escritas para crear versiones sintéticas de la realidad.
Veamos cómo se utiliza cada formato.
| Formato | Descripción | Ejemplo | Fuentes |
| Vídeo | Vídeos generados por inteligencia artificial que mezclan imágenes y sonido falsos mediante intercambio de caras o transferencia de actuaciones. | En 2024, unos estafadores se hicieron pasar por un ejecutivo de Arup en una videollamada en directo, utilizando deepfakes para robar $25,6M. | Fuente |
| Audio (clonación de voz) | La IA clona la voz de una persona utilizando muestras cortas para hacerle decir cosas que nunca dijo. | En 2024, una voz clonada del CEO de LastPass se utilizó en WhatsApp para estafar a un empleado, parte de un aumento de 680% en ataques de deepfake de voz. | Fuente |
| Imágenes | Imágenes falsas de un solo fotograma utilizadas para difundir desinformación o manipular los mercados. | En 2023, una foto falsa de una explosión en el Pentágono se hizo viral, provocando brevemente la caída del S&P 500. | Source |
| Texto | Noticias falsas escritas por IA, propaganda o informes destinados a engañar o manipular. | Se han difundido por Internet mensajes políticos falsos y análisis financieros inventados creados con herramientas de IA. |
La clonación de voz es la más peligrosa de todos los formatos, porque es accesible y fácil de crear.
La tecnología de deepfake de vídeo también es amenazadora, pero sigue necesitando ordenadores potentes y largos tiempos de procesamiento.
Una voz falsa puede crearse en pocos minutos, a veces utilizando nada más que un clip de audio de 60 segundos.
Estas voces clonadas ya se utilizan en estafas telefónicas, llamadas falsas a ejecutivos y fraudes en locutorios.
Pero la cosa no acaba ahí. La tecnología Deepfake evoluciona rápidamente, y dos nuevos formatos ya están causando problemas.
- Falsificación de documentos digitales
La IA ya puede crear o alterar documentos oficiales como pasaportes, documentos de identidad e incluso estados financieros.
Sólo en 2024, los casos de la falsificación de documentos digitales se dispara en 244%más de la mitad del fraude documental mundial.
Muchos de estos ataques se dirigen contra sistemas nacionales de identificación como el Tax ID de la India y el Documento Nacional de Identidad de Pakistán.
- Suplantación de datos biométricos (KYC Bypass)
Luego está la suplantación biométrica. Falsificaciones hechas para engañar a los sistemas de verificación facial o de voz.
Piense en las comprobaciones de identidad que se realizan durante la inscripción en un banco o la incorporación a una empresa.
En la actualidad, los atacantes utilizan rostros o voces sintéticos para eludir estos sistemas. ataques saltaron 704% en 2023. Es por eso que simple "controles de actividad" ya no es suficiente.
El auge de la tecnología Deepfake
Acerquémonos a los datos.
| Métrica | 2023 | Previsión 2025-27 | Información clave |
| Archivos Deepfake en circulación | 500,000 | 8 millones | Crecimiento explosivo 900% |
| Intentos de fraude relacionados con Deepfake | Línea de base | +3,000% interanual (2023) | Explotación organizada a gran escala |
| Pérdida empresarial media por incidente | - | ~$500,000 | Grave riesgo financiero |
| Pérdidas por fraude impulsado por IA (EE.UU.) | $12.3B | $40B (para 2027) | 32% aumento anual |
| Precisión de detección humana | - | 24.5% | La revisión manual ya no es fiable |
Para luchar contra los deepfakes, necesitamos una tecnología que aprenda tan rápido como ellos. Y una de las herramientas de detección de deepfakes más fiables hoy en día es TruthScan.
Si no lo conoces, se trata de una plataforma de detección de deepfakes en tiempo real construida a escala.
Utiliza Redes generativas adversariales (GAN) y Modelos de visión y lenguaje (VLM) para detectar las más pequeñas incoherencias en vídeo, audio y texto.
Varias pruebas han demostrado que TruthScan alcanza una precisión de hasta 98%en comparación con aproximadamente 70% con herramientas forenses más antiguas.
Realiza comprobaciones continuas en todos los canales digitales. Esto significa que las organizaciones pueden detectar deepfakes antes de que causen daños, no después.
Del entretenimiento y los memes a las amenazas serias
La tecnología Deepfake comenzó como un entretenimiento.
Como ya hemos mencionado, los usuarios de reddit intercambiaban caras para reírse, creaban memes y mejoraban escenas de películas.
Hollywood incluso lo utilizaba para el desenvejecimiento digital y la magia de la posproducción. Pero esa fase desenfadada no duró mucho.
En 2017 apareció el primer gran uso indebido. Se trataba de un pornografía deepfake no consentida.
De 2018 a 2022, la tecnología Deepfake pasó de ser una diversión inofensiva a una herramienta seria para la manipulación y el crimen.
Entre los primeros ejemplos cabe citar vídeo deepfake del presidente de Gabón en 2018, lo que desencadenó disturbios políticos.
En 2023, con potentes herramientas como Midjourney 5.1 y DALL-E 2, la creación de deepfakes se convirtió en algo fácil y peligroso.
Entonces llegó el momento en que ya no son sólo las figuras públicas las que están en el punto de mira. La gente corriente se enfrenta ahora a deepfakes utilizados con fines de acoso, chantaje y venganza.
Los vídeos falsos han aparecido incluso en casos de divorcio, solicitudes de empleo y disputas internas en empresas.
Casos de abuso político y empresarial
La tecnología Deepfake ha entrado oficialmente en el mundo de los negocios y la política.
Ejemplos de abuso empresarial:
En 2024, unos estafadores engañaron a empleados de Arup usando deepfake video y clonación de voz.
Se hicieron pasar por altos ejecutivos en una videollamada en directo y convencieron al personal para que transfiriera $25,6 millones. La estafa funcionó porque la gente confiaba en la cara y la voz conocidas de la pantalla.
Ese mismo año, los hackers atacaron LastPass clonando la voz del CEO en WhatsApp.
Lo utilizaron para presionar a un empleado para que tomara medidas urgentes fuera de horario.
Este tipo de estafas son cada vez más comunes porque los delincuentes pueden encontrar fácilmente grabaciones públicas, como entrevistas o discursos, para copiar la voz o la cara de alguien.
Esto significa que cualquier ejecutivo que aparezca en Internet podría convertirse en un objetivo.
Ejemplos de abuso político:
En Foro Económico Mundial nombró la desinformación impulsada por IA como uno de los principales riesgos mundiales de 2024, con los deepfakes en el centro.
En agosto de 2024, los investigadores descubrieron el Red de Spamouflageuna operación en las redes sociales, supuestamente vinculada a China, que utilizó deepfakes para desacreditar al Presidente de Filipinas.
Se han visto tácticas similares en la guerra, como vídeos falsos de El Presidente ucraniano Volodymyr Zelenskyy aparentando rendirse.
Riesgos y peligros de los deepfakes
Analicemos cómo la tecnología deepfake está cambiando la idea misma de en qué podemos confiar.
- Riesgos para la gobernanza y la confianza
Si todo se puede falsificar, ¿en qué podemos confiar? La tecnología Deepfake ha hecho tambalear nuestra confianza en la información digital.
Ya sea el discurso de un político, una noticia de última hora o un vídeo viral, la mayoría de la gente se pregunta, "¿Esto es real o generado por la IA?"
Esta creciente duda dificulta el mantenimiento de la credibilidad de gobiernos, periodistas e instituciones.
Como hemos visto antes, los deepfakes ya se han utilizado para difundir desinformación política e incluso para imitar a funcionarios públicos.
- Catástrofes financieras y empresariales
En el mundo financiero, la tecnología deepfake se está convirtiendo rápidamente en un problema multimillonario.
Los estafadores utilizan ahora voces clonadas, vídeos falsos e identidades sintéticas para engañar a empleados, inversores y empresas enteras.
Hemos visto cómo las suplantaciones de ejecutivos y los incidentes de manipulación del mercado pueden hacer tambalearse a grandes empresas, todo lo que hace falta es una videollamada convincente o una voz conocida que diga algo equivocado.
- Vulnerabilidades técnicas y sociales
La tecnología Deepfake está rompiendo sistemas que antes creíamos infalibles.
El reconocimiento facial y la verificación de voz, en los que antes se confiaba por motivos de seguridad, ahora pueden eludirse con rostros y voces generados por inteligencia artificial.
Esto significa que incluso "pruebas" como una foto o un vídeo no son de fiar automáticamente.
Además, el comportamiento humano aumenta el riesgo. Las personas mayores y los grandes usuarios de las redes sociales son más propensos a creer y compartir deepfakes, lo que contribuye a que se propaguen aún más rápido.
Cómo protege TruthScan a las organizaciones
TruthScan es una herramienta de detección de falsificaciones que añade una capa de verificación a la propia realidad.
¿En qué se diferencia de los sistemas tradicionales?
Los sistemas tradicionales de detección de deepfakes sólo analizan imágenes o audio, pero TruthScan utiliza la verificación multimodal.
¿Qué es la verificación multimodal?
Esto significa que coteja vídeo, audio, texto y metadatos en tiempo real para detectar incoherencias que los ojos humanos y los sistemas heredados pasan por alto.
- En valida la autenticidad de la fuente antes de publicar o compartir contenidos. Garantiza que las marcas, los ejecutivos y las instituciones no amplifiquen medios manipulados sin saberlo.
- En refuerza la verificación de identidad contra la clonación de voces y los intentos de intercambio de rostros mediante la detección de huellas dactilares sintéticas invisibles a simple vista.
- En protege la confianza de la organización preservando la procedencia de los contenidos, de modo que cada vídeo o documento verificado lleva una cadena ininterrumpida de autenticidad.
En un mundo en el que la propia verdad está siendo atacada, la herramienta de detección de falsificaciones TruthScan detecta lo falso y restaura la confianza en lo real.
Cómo detectar deepfakes: Los mejores métodos para detectar medios falsos
La detección de la tecnología deepfake requiere una defensa de tres capas, como la revisión humana, el análisis forense y la detección adaptativa de IA.
- Formas manuales de detectar deepfakes
Un revisor formado puede identificar deepfakes de alta calidad sólo 24,5% del tiempo.
Hay indicios tradicionales, como la iluminación inadecuada, las sombras poco naturales o los movimientos labiales desincronizados, que se han vuelto poco fiables.
Los GAN modernos suavizan esos defectos y, una vez que el vídeo se comprime (como en las redes sociales), esos pequeños detalles desaparecen por completo.
- Enfoques técnicos y analíticos
Este método es más fiable que la revisión manual, pero tiene un elevado coste computacional.
Entendamos cómo funcionan estos enfoques:
Comienza con técnicas de análisis forense que es la base de la detección técnica de deepfakes.
Estas herramientas descomponen los medios en detalles microscópicos para ver incoherencias invisibles para el ser humano.
Por ejemplo:
- El análisis fotograma a fotograma disecciona los vídeos en imágenes individuales, lo que ayuda a identificar patrones poco naturales, como iluminación irregular o movimientos faciales desajustados.
Luego viene Análisis del nivel de error (ELA)que invierte el proceso de edición resaltando las diferencias en la compresión de píxeles. Es un signo revelador de manipulación.
A medida que profundizamos, coherencia espacio-temporal analizan cómo se alinean en el tiempo la voz, los gestos y las expresiones faciales. Incluso un pequeño retraso entre el movimiento de los labios y el audio puede delatar un origen sintético.
Pero aunque estos métodos son potentes, también consumen muchos recursos.
Procesar miles de vídeos fotograma a fotograma no es práctico a gran escala, sobre todo cuando cada día se cargan millones de archivos multimedia nuevos.
La tecnología deepfake evoluciona por la forma en que se fabrica. Cada vez que un detector de deepfake mejora, el generador de falsificaciones (el "adversario") aprende de ella y produce resultados aún más convincentes.
Este constante ir y venir se conoce como bucle adversarial. Esto significa que los sistemas estáticos de detección de deepfakes quedan obsoletos en cuestión de meses.
La única defensa sostenible es la IA que aprende en tiempo real, utilizando redes neuronales para actualizarse constantemente a medida que surgen nuevas técnicas de deepfake.
- Uso de las herramientas de detección de IA de TruthScan
Todos los métodos que hemos visto anteriormente todavía no están tan avanzados como para detectar con precisión la tecnología deepfake. La velocidad, la escala y la sofisticación de estos ataques exigen sistemas de IA especializados y adaptables creados específicamente para este campo de batalla en evolución.
Ahí es donde TruthScan entra. TruthScan está diseñado específicamente para la defensa en el mundo real.
- Su Sistema de aprendizaje basado en IA nunca deja de entrenarse, estudia a diario nuevos tipos de tecnología deepfake y se actualiza automáticamente. Esto significa que puede detectar incluso las "día cero" deepfakes, los que nadie ha visto antes, sin necesidad de humanos para reentrenarlo.
- También funciona en tiempo real a través de los principales canales de comunicación desde videollamadas y centros de llamadas hasta plataformas de medios digitales. TruthScan no analiza sólo una cosa. Comprueba el vídeo, el audio y el texto juntos, asegurándose de que todo concuerda.
He aquí cómo protege a los distintos tipos de organizaciones:
- Instituciones financieras: TruthScan detecta las voces falsas en las llamadas de atención al cliente, bloquea las identidades tecnológicas deepfake durante las comprobaciones KYC (que aumentan rápidamente) e impide que ejecutivos falsos aprueben transferencias bancarias fraudulentas.
- Empresas: Mantiene la comunicación interna real. Señala los medios manipulados que podrían utilizarse para chantajear, desinformar o dañar la marca. También puede analizar registros de comunicación más antiguos para detectar patrones de contenido sintético, creando seguridad a largo plazo.
- Gobierno y sector público: TruthScan verifica los medios utilizados en investigaciones y anuncios públicos, protegiendo contra vídeos políticos falsos o declaraciones manipuladas que podrían alterar la confianza pública o la seguridad nacional.
TruthScan es una herramienta de detección de falsificaciones profundas que proporciona a las organizaciones la velocidad, precisión y adaptabilidad necesarias para mantenerse a la vanguardia.
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Conclusión
La tecnología Deepfake comenzó como un experimento ingenioso. Era una forma de poner la cara de Nicolas Cage en todo.
Pero ahora, se está colando en reuniones de juntas directivas, campañas electorales y cuentas bancarias. Y se acabó la broma.
Lo que antes era "diversión inofensiva" en Reddit se ha convertido en una máquina de fraude multimillonaria.
¿Lo que da miedo?
La mayoría de la gente sigue sin saber distinguir lo que es real. Incluso los expertos sólo detectan las falsificaciones de alta calidad una cuarta parte de las veces. La línea entre ver y creer se ha difuminado oficialmente.
Y las herramientas de detección de deepfakes en las que antes confiábamos para detectar manipulaciones ya están un paso por detrás.
Los falsos siguen aprendiendo, adaptándose y mejorando.
Por eso, el futuro de la defensa digital depende de una IA que luche contra la IA.
Herramienta de detección de deepfakes como TruthScan tiene sistemas adaptativos que evolucionan en tiempo real y detectan lo que los humanos no pueden.
En un mundo en el que cualquiera puede "decir" o "aparentar" cualquier cosa, la verdad no está muerta, sólo necesita mayor seguridad.
Porque el próximo vídeo viral podría no ser sólo una noticia falsa... podría ser un falso tú.