¿Qué es un deepfake?

¿Qué es un deepfake?

Escrito por: Lizzie Danielson

Publicado: 30/6/2025

Última actualización: 4/11/2026

mujer trabajando en una laptop

Puntos clave

  • Los deepfakes son videos, imágenes y clips de audio generados por IA que hacen que las personas digan y hagan cosas que nunca ocurrieron, y son lo bastante convincentes como para engañar a la mayoría de la gente.

  • Los actores de amenazas ya están usando deepfakes para cometer fraude, robar credenciales y difundir desinformación. Esto no es una amenaza futura, está pasando ahora.

  • Identificar un deepfake requiere una mirada crítica. Movimientos poco naturales, problemas de sincronización de audio y contenido sospechosamente provocador son señales de alerta.

  • Si crees que te están engañando, tómate tu tiempo. Verifica por un canal distinto antes de actuar sobre cualquier cosa.

  • 2026 es un punto de inflexión. Las plataformas de deepfake como servicio han hecho que esta tecnología sea accesible para actores de amenazas de cualquier nivel de habilidad, y la mayoría de las organizaciones no están listas.

¿Qué es un deepfake y cómo funciona?

Un deepfake es un video, imagen o clip de audio creado con inteligencia artificial (IA) que hace que una persona real parezca decir o hacer algo que nunca hizo. Estas falsificaciones generadas por IA pueden ser increíblemente convincentes y se usan cada vez más en estafas, campañas de desinformación y otras formas de manipulación digital.

La palabra "deepfake" combina "deep learning" (un tipo de IA) y "fake" (falso), lo cual lo explica casi todo.


¿Quién creó la tecnología deepfake?

Los deepfakes no aparecieron de la noche a la mañana. Son el resultado de décadas de investigación académica.

Sus raíces se remontan a 1997, cuando los investigadores Christoph Bregler, Michele Covell y Malcolm Slaney crearon un programa llamado Video Rewrite que podía sincronizar audio nuevo con imágenes faciales existentes. Originalmente estaba pensado para el doblaje de películas, pero sentó las bases de todo lo que vino después.

El verdadero punto de inflexión llegó en 2014, cuando el investigador de aprendizaje automático Ian Goodfellow, entonces estudiante de doctorado en la Universidad de Montreal, presentó la Red Generativa Antagónica (GAN). Una GAN enfrenta a dos sistemas de IA entre sí: uno genera contenido falso y el otro intenta detectarlo. El resultado es un sistema que mejora constantemente en el arte del engaño. La invención de Goodfellow es ampliamente reconocida como la base de la tecnología deepfake moderna.

El término "deepfake" entró en uso público a fines de 2017, cuando un usuario anónimo de Reddit comenzó a compartir videos manipulados con IA y el código abierto detrás de ellos en GitHub. A partir de ahí, aplicaciones y herramientas hicieron la tecnología accesible para cualquiera, sin necesidad de conocimientos técnicos.

Para 2025, las plataformas de "deepfake como servicio" pusieron esta capacidad a disposición bajo demanda para actores de amenazas de todo el mundo. No se requiere experiencia.

En el núcleo de la tecnología deepfake está la GAN. Dos sistemas de IA funcionan en un ciclo: uno crea el contenido falso (el "generador") y el otro evalúa si pasa como real (el "discriminador"). El generador sigue mejorando hasta que el resultado es lo bastante convincente como para engañar al discriminador y, finalmente, a una persona real.

Al procesar grandes conjuntos de datos de imágenes, videos y grabaciones de audio de un objetivo, el sistema aprende a replicar su apariencia, voz y gestos con una precisión sorprendente. Las herramientas modernas han simplificado esto drásticamente. Hoy, alguien sin ningún conocimiento técnico puede crear un deepfake convincente usando una aplicación para celular o un servicio web.


Cómo identificar un deepfake

Detectar un deepfake no siempre es fácil, pero hay señales de que algo podría estar mal.

Movimientos poco naturales. Presta atención a expresiones faciales rígidas o robóticas, lenguaje corporal que no se siente del todo bien, y parpadeo o movimiento ocular inusual. Las personas reales parpadean de forma regular y natural; los rostros generados por IA pueden parpadear demasiado, muy poco o nada.

Artefactos visuales. Busca bordes borrosos alrededor del rostro, parpadeos de imagen, iluminación inconsistente o una textura de piel que se vea extrañamente lisa, especialmente cerca del nacimiento del cabello y las orejas. Presta mucha atención a los accesorios: los reflejos en los lentes pueden no coincidir con el entorno, y los sombreros o las joyas pueden proyectar sombras incorrectas (o ninguna).

Inconsistencias en los ojos y detalles faciales. Los ojos en los deepfakes a menudo carecen de profundidad o se ven inusualmente quietos, sin los sutiles cambios en el tamaño de la pupila o el enfoque que ocurren de forma natural. Verifica si el movimiento de las cejas coincide con las expresiones faciales. Una sonrisa con cejas completamente inmóviles es una señal de alerta. También fíjate si la edad aparente de la piel coincide con la de los ojos y el cabello.

Irregularidades de audio. Presta atención a qué tan bien sincroniza la voz con el movimiento de los labios. Un desajuste en el tiempo, un tono robótico o una cadencia inusual son señales de alerta. Compara la voz con grabaciones conocidas de la persona si puedes; las voces alteradas a menudo suenan apagadas o ligeramente diferentes en tono.

El contenido parece diseñado para provocar. Los deepfakes a menudo se usan para fabricar controversia o urgencia. Si un video muestra a alguien diciendo algo impactante, fuera de carácter o exigiendo una acción inmediata, trátalo con escepticismo y verifícalo de forma independiente antes de compartirlo o actuar.

Nadie más lo está reportando. Si un clip de gran interés noticioso no ha sido retomado por medios confiables, eso es motivo para cuestionarlo.


Velo en acción: un ataque real con deepfake

Mira qué tan convincente puede ser un deepfake y qué debes buscar.

https://youtube.com/shorts/ECDAlrVZO5s?si=yLFqX53JrAmvEZ6t



Qué hacer si crees que te están engañando

Ya sea una llamada de tu "CEO" exigiendo una transferencia urgente, un mensaje de video de un colega o un clip viral de una figura pública diciendo algo alarmante, esto es lo que debes hacer.

  1. Haz una pausa antes de actuar. Los ataques de deepfake se basan en la urgencia. Si algo se siente apresurado, esa es tu primera señal de alerta.

  2. Verifica por un canal distinto. Llama a la persona a un número conocido. Envía un correo aparte. Nunca verifiques usando el mismo canal por el que llegó el mensaje sospechoso.

  3. Busca las señales reveladoras mencionadas arriba. Confía en tu instinto si algo se siente un poco extraño.

  4. Repórtalo. Si sospechas que se está usando un deepfake para cometer fraude o suplantar a alguien, envía un informe a tu equipo de TI o de seguridad de inmediato.

  5. No lo compartas. Difundir un deepfake sin verificar puede acelerar la desinformación rápidamente. Verifica primero.

¿Quieres aprender más? La serie de eventos virtuales Huntress _declassified aborda las amenazas de ciberseguridad más urgentes, incluyendo cómo se están usando los deepfakes contra las empresas en este momento.



¿Por qué los actores de amenazas usan deepfakes?

Los deepfakes funcionan porque explotan uno de los instintos humanos más fundamentales: confiamos en lo que vemos y escuchamos.

Ingeniería social y phishing. Un video falso de un contacto de confianza que te pide hacer clic en un enlace es mucho más convincente que un correo de phishing común. Los deepfakes hacen que la ingeniería social sea mucho más difícil de detectar.

Robo de credenciales. Los deepfakes se pueden usar para evadir la verificación de identidad, incluidos los sistemas de autenticación de voz, y así obtener acceso no autorizado a cuentas y sistemas.

Ataques a la reputación. Las organizaciones y las figuras públicas pueden ser blanco de "pruebas" fabricadas de comportamiento delictivo o declaraciones polémicas. Deshacer el daño es costoso y toma tiempo, incluso después de exponer el engaño.

Desinformación y manipulación política. La tecnología tipo deepfake se ha usado para difundir narrativas falsas durante elecciones y conflictos, fabricando discursos falsos de líderes mundiales y sembrando confusión en momentos críticos.

Como lo expresó Ben Bernstein, Manager, Cybersecurity Advisor, Huntress: "Ya no podemos confiar en la autenticación de voz por teléfono. Podría alimentar sin esfuerzo una entrevista o un podcast a una solución de IA para deepfakes, entrenándola de forma efectiva para imitar la voz de un objetivo. Imagina esa IA llamando a una mesa de ayuda para restablecer una contraseña o haciéndose pasar por un ejecutivo para extraer datos financieros confidenciales. Los MSP en especial necesitan reconocer esta amenaza creciente e implementar métodos de verificación más sólidos sobre ciberseguridad."

Por qué los deepfakes son una preocupación seria de ciberseguridad en 2026

Los deepfakes no son nuevos, pero 2026 marca un punto de inflexión real en qué tan en serio debe tomarlos cada organización.

Deepfake-as-a-service ya es algo común. En 2025 surgieron ampliamente plataformas listas para usar que ofrecen clonación de voz, suplantación en video y simulación de personas a cualquiera dispuesto a pagar. Lo que antes requería un atacante sofisticado ahora solo requiere una tarjeta de crédito.

Los ataques están funcionando. Las investigaciones muestran que casi una de cada dos empresas a nivel global reportó un incidente de fraude relacionado con deepfakes en 2024. Norteamérica vio un crecimiento del fraude con deepfakes de más de 1.700% entre 2022 y 2023. El ritmo no se ha frenado.

La detección todavía está poniéndose al día. A medida que mejoran las herramientas de detección, la tecnología que genera deepfakes evoluciona para mantenerse un paso adelante. Esta carrera armamentista pone a los defensores en desventaja cuando la verificación no está integrada en las operaciones diarias.

Ya no se puede confiar en la autenticación por voz. Muchas mesas de ayuda, flujos financieros y sistemas de verificación de identidad se construyeron bajo el supuesto de que una voz convincente es una voz confiable. Ese supuesto ahora está peligrosamente desactualizado.

La brecha de concientización es amplia. Los expertos en seguridad coinciden en este punto: la mayoría de las organizaciones no están preparadas para la sofisticación de los ataques de deepfake impulsados por IA que se despliegan activamente hoy en día.

Cómo combatir los deepfakes

Pronto publicaremos una guía completa sobre estrategias de detección y defensa. Mientras tanto, esto es lo que debes implementar ahora mismo.

  • Capacita a tu equipo. Security awareness training que cubra los deepfakes específicamente, cómo se ven, cómo se usan en los ataques y cómo responder es tu línea de defensa más inmediata.

  • Verifica las solicitudes inusuales por un segundo canal. Cualquier instrucción que involucre dinero, credenciales o datos sensibles siempre debe confirmarse de forma independiente antes de que alguien actúe.

  • Usa la autenticación multifactor (MFA). Incluso si los actores de amenazas suplantan a alguien de forma convincente, la MFA crea una barrera que no es fácil de falsificar.

  • Fomenta una cultura de sano escepticismo. Enséñale a tu equipo a tomarse su tiempo, cuestionar la urgencia y presentar un informe de comunicaciones sospechosas sin temor a sentirse en ridículo.

Cómo ayuda Huntress a protegerte contra los deepfakes

Los deepfakes son un claro ejemplo de cómo la tecnología emergente se convierte en un problema de ciberseguridad. A medida que estas amenazas son más convincentes y más accesibles, las organizaciones necesitan más que concientización: necesitan las herramientas adecuadas, la capacitación adecuada y ojos expertos vigilando las 24 horas.

Huntress combina monitoreo de SOC 24/7, Managed Security Awareness Training, y protección gestionada de endpoints para ayudar a tu equipo a mantenerse a la delantera de las amenazas en evolución, incluyendo los ataques de ingeniería social que impulsan los deepfakes. Desde detectar intentos de fraude hasta preparar a los empleados para reconocer esquemas de suplantación, te ayudamos a cortar el ruido y proteger lo que más importa.

Episodio de security awareness training
Episodio de security awareness training

deepfake

En este episodio, el alcalde de Sludge Springs trama un deepfake para engañar a Jacob, el trabajador de saneamiento de Curriculaville, con la esperanza de sabotear su historial de ciudad limpia.

Este episodio explora cómo se crean los deepfakes, los riesgos que representan en la vida diaria y los pasos que puedes tomar para detectarlos y protegerte de ellos. ¿Jacob verá a través del engaño, o ganará la IA el día?

Preguntas frecuentes sobre los deepfakes

Los deepfakes son videos o clips de audio generados por IA que imitan la apariencia o la voz de una persona para crear contenido falso pero convincente. Son una preocupación porque se pueden usar para fraude, desinformación y violaciones de privacidad, entre otras amenazas de ciberseguridad.

Los cibercriminales usan deepfakes para una variedad de ataques, como hacerse pasar por ejecutivos (fraude del CEO) para aprobar transferencias bancarias falsas, difundir información falsa durante eventos críticos o crear contenido falso para chantaje.

Busca señales como expresiones o movimientos faciales poco naturales, inconsistencias de audio y video, iluminación que no coincide o problemas de sincronización entre el movimiento de los labios y el sonido. Cuando el contenido parezca cuestionable, verifica su credibilidad con fuentes confiables.

Sí, las herramientas emergentes de detección de IA analizan metadatos de video y audio para identificar manipulación. Mantenerte al día con estas tecnologías puede ayudarte a detectar contenido deepfake con mayor fiabilidad.

Las organizaciones deben capacitar a los empleados sobre la concientización ante deepfakes, verificar solicitudes inusuales a través de canales secundarios, usar medidas de autenticación como MFA, y adoptar herramientas de protección de endpoints para defenderte de las amenazas asociadas con los deepfakes.

Sí, los deepfakes pueden mejorar el entretenimiento, aportar a la preservación cultural y agilizar proyectos artísticos o educativos. La clave está en usar esta tecnología de manera ética y responsable para evitar daños.

Los objetivos de alto valor, como corporaciones, figuras políticas y personas con perfiles públicos importantes, enfrentan mayor riesgo. Sin embargo, las estafas con deepfakes pueden afectar a cualquiera, así que mantenerse alerta es fundamental para todos.

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