Cada vez es más difícil distinguir entre videos reales y videos creados por inteligencia artificial

Hubo un tiempo en que los videos falsos se notaban a simple vista. Movimientos torpes, labios que no coincidían con la voz, miradas extrañas. Bastaba unos segundos para intuir que algo no encajaba. Ese margen de seguridad casi ha desaparecido.

Hoy, los modelos de inteligencia artificial generan escenas completas con una calidad que hace apenas tres o cuatro años parecía reservada al cine. Sombras coherentes, piel con textura natural, reflejos en los ojos, ruido de cámara simulado. El truco ya no salta a la vista. En muchos casos, el engaño solo se descubre cuando alguien revisa el contexto o la fuente.

El cambio no es solo técnico, también cultural. Antes el video funcionaba como prueba. Si estaba grabado, era difícil discutirlo, ahora ese supuesto se tambalea. Una grabación puede ser auténtica o una recreación fabricada desde cero por una máquina.

Herramientas desarrolladas por empresas como OpenAI o Google han demostrado que es posible crear clips realistas a partir de una simple descripción de texto. Basta escribir “una protesta en una plaza bajo la lluvia” o “un político dando un discurso en un auditorio vacío” para obtener una escena creíble, con cámara en movimiento y detalles ambientales. No hace falta rodaje, actores ni permisos. Solo tiempo de cómputo.

Esa facilidad cambia las reglas del juego. Lo que antes requería un equipo de producción ahora puede hacerlo una sola persona desde su ordenador. Y eso tiene consecuencias que van más allá del entretenimiento.

En redes sociales, donde los contenidos circulan sin contexto y a gran velocidad, un video convincente puede viralizarse en minutos. Aunque luego se demuestre que era falso, el daño ya está hecho. La corrección rara vez alcanza la misma audiencia que la primera impresión.

Los expertos en desinformación lo describen como una “crisis de evidencia visual”. No se trata de que todo sea falso, sino de que ya no podemos dar por sentado que sea verdadero. Esa duda permanente erosiona la confianza pública. Paradójicamente, incluso los videos auténticos empiezan a generar sospecha.

El problema también toca a la vida cotidiana. Los llamados deepfakes —videos donde el rostro o la voz de una persona se superpone a otra— han pasado de ser una curiosidad técnica a una herramienta de fraude y acoso. Desde estafas con suplantación de identidad hasta montajes sexuales no consentidos, el impacto es muy real para quienes aparecen en ellos.

Las plataformas tecnológicas intentan responder con sistemas de detección automática y marcas de agua digitales. Pero la carrera es desigual. Cada avance para identificar contenido sintético suele ser seguido por otro para hacerlo aún más difícil de rastrear, es un juego constante de gato y ratón.

A la vez, no todo es negativo. Estas mismas tecnologías permiten crear efectos especiales más baratos, reconstruir escenas históricas o producir material educativo sin grandes presupuestos. El dilema no está en la herramienta, sino en cómo se usa y en la falta de reglas claras.

El reto de fondo es social. Aprender a desconfiar un poco más, verificar fuentes y entender que “ver para creer” ya no basta. La alfabetización digital se vuelve tan importante como saber leer titulares.

El video no ha dejado de ser poderoso. Al contrario, lo es más que nunca, pero ha perdido su inocencia. En una época donde cualquier escena puede fabricarse con unas líneas de texto, la pregunta ya no es solo qué estamos viendo, sino quién lo creó y con qué intención.