Cómo detectar si una imagen o un vídeo está hecho con IA

Una foto de un famoso en una situación imposible, un vídeo de un político diciendo algo escandaloso, una catástrofe que nadie más ha reportado. Las imágenes y vídeos generados con inteligencia artificial son cada vez más realistas, y los viejos trucos ("mira los dedos") ya no bastan.

No existe un método infalible, pero combinando contexto, pistas visuales y herramientas se puede acertar en la mayoría de los casos.

Primero, el contexto (lo que más funciona)

Antes de hacer zoom en los píxeles, hazte estas preguntas. Son el filtro más fiable, porque no dependen de lo bueno que sea el generador.

• ¿Quién lo publica? ¿Un medio reconocido, una cuenta oficial o un perfil anónimo creado hace poco?
• ¿Lo cuenta alguien más? Si algo realmente impactante ocurre, varios medios lo recogen. Si solo circula en una cadena de WhatsApp, sospecha.
• ¿Busca provocarte una emoción fuerte? Indignación, miedo o ternura extrema son el combustible de la desinformación.
• ¿Encaja con los hechos conocidos? Fecha, lugar, clima, ropa de la temporada, personas que deberían estar allí.

Busca el origen de la imagen

La búsqueda inversa de imágenes te dice dónde ha aparecido antes una foto. Es gratis y rápida:

• Google Lens: en el móvil, mantén pulsada la imagen y elige "Buscar con Google" o usa la app de Google. En el ordenador, entra en images.google.com y sube la imagen.
• Bing Visual Search y TinEye son alternativas útiles para comparar resultados.

Si la imagen aparece por primera vez en una cuenta de arte digital, en una web de imágenes generadas o con años de antigüedad en otro contexto, ya tienes tu respuesta.

Pistas visuales en imágenes

Los generadores han mejorado muchísimo, pero todavía es frecuente encontrar:

• Texto incoherente: carteles, matrículas, etiquetas o pancartas con letras deformadas o palabras sin sentido. Ha mejorado, pero en textos pequeños o de fondo sigue fallando.
• Manos, dientes y orejas: dedos de más o fusionados, dentaduras demasiado uniformes, pendientes distintos en cada oreja.
• Fondos que se deshacen: personas del fondo con caras borrosas o deformes, objetos que se funden entre sí, líneas rectas que se curvan.
• Iluminación imposible: sombras que van en direcciones distintas, reflejos en ojos o gafas que no coinciden con la escena.
• Piel y texturas "de plástico": acabado excesivamente liso y brillante, aspecto de anuncio perfecto.
• Simetrías raras: patrones de ropa que no continúan, gafas con patillas distintas, joyas que se mezclan con la piel.

Ninguna pista por sí sola demuestra nada: una foto real puede tener una sombra rara y una imagen generada puede no tener ningún fallo visible.

Pistas en vídeos

• Movimientos de boca que no acaban de encajar con lo que se oye, sobre todo en sonidos como la "p", la "b" o la "m".
• Parpadeo y mirada poco naturales: ojos que no siguen a nada o que parpadean de forma mecánica.
• Bordes de la cara que tiemblan o se difuminan cuando la persona gira la cabeza o algo pasa por delante.
• Física extraña: objetos que aparecen y desaparecen, manos que atraviesan cosas, pelo que se mueve sin coherencia.
• Clips muy cortos: muchos vídeos generados duran pocos segundos y están cortados justo antes de que algo se rompa.
• Voz plana o con cortes: entonación demasiado uniforme o respiraciones que no cuadran.

Marcas de agua y credenciales de contenido

La industria está desarrollando formas de "etiquetar" el contenido generado:

• Content Credentials (estándar C2PA): algunos fabricantes de cámaras, programas de edición y generadores de IA añaden información sobre cómo se creó o editó una imagen. Puedes comprobarla subiendo el archivo a la web de verificación de Content Credentials (contentcredentials.org/verify). El problema: esos datos se pierden fácilmente si la imagen se recorta, se hace captura de pantalla o se sube a ciertas redes.
• Marcas de agua invisibles: algunas empresas, como Google con SynthID, insertan marcas imperceptibles en el contenido que generan sus herramientas. Solo sirven para detectar contenido de esas herramientas concretas.
• Etiquetas en redes sociales: plataformas como Instagram, TikTok o YouTube muestran avisos de "contenido generado con IA" en algunos casos, ya sea porque lo declara quien lo sube o porque lo detectan los metadatos.

Que una imagen no tenga etiqueta no significa que sea real.

¿Sirven los detectores automáticos de IA?

Existen webs que prometen decirte si una imagen es artificial. Pueden servir como una pista más, pero no te fíes de su veredicto como prueba: fallan en ambos sentidos, sobre todo con imágenes comprimidas, recortadas o de generadores nuevos. Nunca acuses a alguien basándote solo en un detector.

Lista rápida antes de compartir

1. ¿De dónde viene? Busca la fuente original.
2. ¿Lo publica algún medio fiable o un verificador (como Maldita.es, Newtral o EFE Verifica)?
3. Haz una búsqueda inversa de la imagen.
4. Amplía y revisa texto, manos, fondo y sombras.
5. Si sigues con dudas, no lo compartas. Es la forma más sencilla de no contribuir a un bulo.

En resumen

Cada vez será más difícil detectar contenido generado mirando solo los píxeles. Por eso el hábito más valioso no es técnico: es comprobar la fuente y el contexto antes de creer o compartir. Las pistas visuales y las herramientas ayudan, pero el criterio lo pones tú.

Si quieres entender cómo se crean estas imágenes, empieza por qué es la IA generativa y cómo funciona. Y si te preocupa el uso de voces falsas en llamadas, lee nuestra guía sobre estafas con voz clonada.