Hany Farid, catedrático en la Universidad de California en Berkeley y referencia mundial en análisis forense digital, ha dejado de fiarse de lo que ven sus propios ojos. Lo dijo en una entrevista publicada por The New York Times la semana pasada: “Siento que me estoy quedando ciego“.
Durante veinticinco años, Farid ha sido el hombre al que gobiernos, organizaciones de derechos humanos, periodistas y policías acudían para saber si un vídeo era auténtico. En 2009 codesarrolló con Microsoft PhotoDNA, sistema que hoy usan la mayoría de las grandes plataformas contra el abuso infantil. Su investigación demostró que la mayoría de las personas ya no distinguen una foto real de una creación digital, ni una voz real de un clon. Y él mismo, en los últimos meses, ha empezado a dudar de sus propias pruebas.
Su caso no es una anécdota aislada, sino el síntoma de un problema que atraviesa ya redacciones, tribunales y aulas universitarias. Los vídeos falsos generados con inteligencia artificial, o deepfakes, se producen hoy más rápido de lo que cualquier experto puede analizar, y en algunos casos resultan indistinguibles incluso para quien lleva dos décadas detectándolos.
Algunos son recreaciones sexuales que buscan humillar o destruir a personas reales, sobre todo mujeres. Otros hacen creer que algo ha pasado sin que haya tenido lugar: un bombardeo, una agresión, un incendio. Muchos se amparan en el derecho a la sátira política —en España hemos visto vídeos falsos de partidos que, bajo el paraguas de la parodia, buscan destruir la reputación de sus adversarios— para justificar una difusión que enseguida escapa a su control.
El problema comienza cuando estos vídeos se despegan de su origen y se difunden como ciertos. Fabricar un deepfake con las herramientas actuales de IA generativa apenas exige unos minutos y casi ningún conocimiento especializado. Verificarlo con garantías exige, en cambio, horas de análisis fotograma a fotograma, comparación de sombras y geometría facial, y consulta a peritos; cada vez más a menudo no es posible llegar a una conclusión 100% segura. Y se multiplica cuando la producción de lo falso, por fácil, desborda la capacidad de análisis de quienes verifican.
Guerra asimétrica
Esa asimetría es la que describe Farid ante sus alumnos de Berkeley: cada imagen exige trazar líneas para las sombras y reconstruir la escena, un proceso que puede llevar un día entero. Mientras tanto, el contenido ya se ha viralizado: la vida media de una publicación viral, sostiene Farid, es de menos de noventa segundos. Cuando termina un análisis, confiesa con impotencia, el daño suele estar hecho y el montaje se ha asentado ya como realidad en la conversación pública.
Los ejemplos abundan. En vísperas de las primarias demócratas de New Hampshire, en enero de 2024, se difundió una oleada de llamadas automáticas con una voz clonada de Joe Biden, generada mediante IA, instando a los votantes a no acudir a las urnas y “guardar” su voto para noviembre. La maniobra buscaba desmovilizar a los demócratas.
En febrero de 2024, la consultora británica de ingeniería Arup sufrió la que se considera la mayor estafa con deepfake hasta la fecha: un empleado de su filial de Hong Kong transfirió unos 24 millones de euros tras una videoconferencia falsificada en la que los ciberdelincuentes sustituyeron a varios participantes, incluido el director financiero, por clones generados con IA imitados con tal precisión que descartó la ingeniería social.
El sector financiero enfrenta ya, según la publicación especializada en pagos virtuales Pymnts, una categoría nueva de fraude que combina vídeo falso, voz clonada e identidades sintéticas en un único perfil fabricado. Las cifras confirman la escala del problema: DeepStrike, firma de ciberseguridad, calcula que el volumen de deepfakes compartidos en redes sociales pasó de 500.000 en 2023 a unos 8 millones en 2025, un crecimiento anual cercano al 900%. La startup italiana identifAI, que ha analizado más de 10.000 incidentes desde 2020, registró 4 casos en enero de aquel año frente a 3.165 en marzo de 2026.
Crear es barato, verificar es caro
Las herramientas automáticas de detección, en las que Farid ha trabajado buena parte de su carrera, no resuelven el problema por sí solas: cada vez que su equipo avanza un paso, la tecnología de creación de vídeos falsos camina dos. Una guía de 2025 del Columbia Journalism Review advertía de que estos sistemas son útiles como apoyo, pero fallan en escenarios reales, quedan obsoletos con rapidez y generan tanto falsos positivos como negativos: tienen, en la práctica, escasa utilidad.
El filósofo de la información Don Fallis ya describió hace seis años el riesgo de una “infopocalipsis”: un escenario en el que dejamos de distinguir lo real de lo fabricado porque el vídeo, como soporte de prueba, deja de transmitir información fiable.
Farid ilustró el coste de esta lucha hace unos meses, cuando le llegó un vídeo viral que mostraba el impacto de un misil estadounidense sobre una escuela primaria en Minab, en el sur de Irán, con más de 150 muertos. Dedicó un día entero a examinar la trayectoria del proyectil, la física de la explosión y el retraso del sonido respecto a la imagen, y concluyó que no había pruebas de manipulación, veredicto que otro experto, de la Universidad de Buffalo, corroboró de forma independiente.
El caso de Minab prueba que el método de Farid funciona cuando se le dedica el tiempo necesario. Pero también que ese día completo de trabajo especializado es un lujo que ninguna plataforma social concede antes de que el contenido se viralice.
Cuando hasta lo real puede negarse
La escasez de certezas crea un efecto colateral que, desde 2019, gracias a los juristas Danielle Citron y Robert Chesney, conocemos como el dividendo del mentiroso: cuanto más sabe el público que los vídeos pueden fabricarse, más fácil resulta negar una prueba auténtica alegando que es un montaje. Si todos parecen mentir, el mentiroso queda a salvo.
Los abogados de Tesla argumentaron en 2023 que unas declaraciones de Elon Musk sobre la seguridad de la conducción autónoma de sus coches no debían admitirse como prueba, por poder ser un vídeo generado por IA. Ese mismo año, la defensa de Guy Reffitt, implicado en el asalto al Capitolio, intentó desacreditar unas grabaciones reales alegando lo mismo.
Tampoco es algo que pase solo en otros países. En España, el letrado que representaba a José Luis Ábalos en el caso Koldo, y después el de Santos Cerdán, intentaron cuestionar audios intervenidos planteando que podían estar manipulados mediante IA a partir de voces sintéticas.
¿Basta con enseñar a desconfiar?
Ante ese vacío, buena parte del debate público se desplaza hacia la alfabetización mediática: la formación de la ciudadanía para leer con criterio lo que consume en redes.
Pero su efecto práctico no está claro. Una investigación de la revista Online Information Review encontró correlación entre mayor alfabetización informativa y menor propensión a compartir contenidos falsos generados con IA. El MIT, en cambio, ha demostrado que aunque la alfabetización digital se asocia con mejor juicio sobre qué es verdadero o falso, no reduce la tendencia a compartir información falsa: saber detectar un bulo no implica dejar de difundirlo.
El estudio Limitaciones de la alfabetización mediática contra la desinformación en la era digital, de la Universidad Complutense (UCM), concluye que la alfabetización mediática y el pensamiento crítico son herramientas insuficientes frente a la desinformación, por sobredimensionarse como solución individual a lo que en realidad es un problema con causas estructurales en el ecosistema mediático y las plataformas digitales. Sus autores advierten de un “solucionismo” que desplaza el foco desde la regulación y los incentivos económicos hacia la responsabilidad del usuario, y reclaman políticas públicas que integren la alfabetización mediática en una reforma más amplia del sistema informativo.
Hay consenso en que la alfabetización mediática ayuda, pero no basta por sí sola. Enseña a desconfiar y a preguntar, aunque no da a un ciudadano sin formación técnica herramienta alguna para analizar sombras y geometría facial con el rigor que exige Farid en sus peritajes. La formación reduce el contagio, no sustituye la verificación experta.
Hay además un riesgo señalado por el filósofo Taylor Matthews en un trabajo de Cambridge University Press: los deepfakes pueden empujar a parte de la ciudadanía hacia el cinismo intelectual, la actitud de dar por sospechoso cualquier contenido y renunciar a discriminar entre fuentes, tan dañino para el debate público como creerse cualquier vídeo sin comprobación.
La Unesco ha entrado también en este debate, alertando contra el solucionismo tecnológico: la idea de que un filtro o una aplicación resolverá por sí sola un problema social e institucional. La formación ciudadana forma parte de la respuesta, pero necesita apoyarse en referentes que hagan el trabajo de comprobación que un usuario individual no puede hacer solo.
El papel del medio acreditado
Ese hueco es el que, según los principales actores del mundo de la comunicación, solo puede ocupar el periodismo profesional. Un análisis de la Brookings Institution —think tank estadounidense de referencia en políticas públicas y gobernanza— sostiene que la industria informativa debe apostar por un periodismo de calidad que construya confianza pública y desmienta los bulos sin darles altavoz.
La diferencia es la que separa un vídeo anónimo reenviado por mensajería de una pieza firmada por una redacción que ha contrastado fuentes, consultado a peritos y explicado qué se sabe y qué no. Esa trazabilidad es lo que ningún vídeo viral ofrece, y es lo único que ninguna IA ha conseguido automatizar.
Qué le queda a quienes buscan noticias veraces
Si ni la tecnología ni la formación individual bastan por separado, la responsabilidad se reparte entre varios actores. Para el lector, la literatura académica coincide en algo concreto: no debe dejar de compartir información, sino frenar el impulso de hacerlo antes de comprobar de dónde procede.
Ese freno tiene tres pasos recurrentes en las guías académicas: esperar a que un medio con procesos de verificación conocidos confirme o desmienta un contenido dudoso antes de reenviarlo; priorizar, entre las fuentes que se siguen, a las que explican cómo comprueban lo que publican; y sostener con dinero esos medios, porque la verificación que sustituye al ojo humano tiene un coste que alguien debe asumir.
La Brookings Institution recuerda que un periodismo capaz de desmentir bulos sin amplificarlos exige redacciones con recursos, y esos recursos dependen de modelos de negocio que no premien solo la velocidad de publicación.
Hace un mes, el editor de The New York Times, A. G. Sulzberger, reivindicó en el Congreso Mundial de Periódicos, en Marsella (Francia), el papel del periodismo como prescriptor de la verdad frente a la desinformación. Lo resumió así: “Los hechos importantes que la gente conoce provienen, en última instancia, de la información original de la prensa”. Por eso, “para sobrevivir en un mundo mediado por la IA”, hace falta “un periodismo diferenciado que los lectores busquen intencionalmente”. “El periodismo tiene valor”, subrayó, siempre y cuando los medios sean “una alternativa confiable en medio de esta confusión” digital “repleta de bots y contenido de baja calidad”.
“Cada vez es más difícil saber qué es verdad y de dónde proviene la información. Si bien es problemático que la gente crea en falsedades, es aún más peligroso cuando dejan de creer en la verdad”, subrayó.
Confianza que se gana o se pierde
El peligro de los 'deepfakes' o cómo la IA es el arma de manipulación política con la que hubiera soñado Goebbels
Hany Farid ha llegado a plantearse abandonar su trabajo como verificador. Él y su mujer consideran trasladarse a una granja en Vermont, al otro extremo del país, lejos de una industria a la que acusan de anteponer el beneficio a cualquier freno sobre sus propias herramientas.
Si el hombre que inventó buena parte de los sistemas de detección está en ese punto, eso significa que la solución no vendrá de la tecnología, ni tampoco de la vigilancia individual de cada usuario.
La única respuesta viable apunta a una intersección entre las audiencias que distinguen entre fuentes fiables y contenido sin verificar y los medios que documentan su proceso de comprobación, porque retienen más confianza que quienes compiten solo por publicar primero.
Hany Farid, catedrático en la Universidad de California en Berkeley y referencia mundial en análisis forense digital, ha dejado de fiarse de lo que ven sus propios ojos. Lo dijo en una entrevista publicada por The New York Times la semana pasada: “Siento que me estoy quedando ciego“.