Inteligencia artificial y realidad: por qué ya no sabemos qué es verdad
La inteligencia artificial está transformando profundamente nuestra relación con la realidad digital. La IA dificulta cada vez más distinguir lo real de lo sintético en internet, lo que impacta directamente en la información, la política, la publicidad y los negocios.
Todas las soluciones diseñadas para identificar lo real y lo generado por la IA en línea presentan importantes limitaciones. Desde el estándar C2PA hasta las nuevas regulaciones europeas, el panorama está fragmentado y las grandes tecnológicas carecen de un incentivo económico real para abordar la raíz del problema. Como resultado, la responsabilidad de distinguir lo auténtico recae cada vez más sobre los usuarios, las empresas y la sociedad.
A pesar de este panorama crítico, hay señales de esperanza. Nuevos estándares técnicos, regulaciones como la Ley de IA y la Ley de Servicios Digitales, y un enfoque cultural diferente para la verificación de fuentes pueden allanar el camino hacia un ecosistema digital más confiable. Para quienes trabajan en marketing y comunicación digital, comprender esta transformación es ahora esencial.
Inteligencia artificial y realidad: cómo la IA ha roto el pacto de confianza con las imágenes
Durante años, internet nos ha permitido estar informados en tiempo real sobre lo que sucede en el mundo. Sin embargo, este sistema se basaba en una premisa implícita: las imágenes y los vídeos, aunque manipulables, eran en gran medida una documentación fiable de la realidad. Con la inteligencia artificial generativa, este pacto de confianza se ha visto socavado.
La invasión de contenido de IA en redes sociales y plataformas digitales está rompiendo el vínculo ancestral entre nuestros ojos y las imágenes que muestran. Deepfakes hiperrealistas, fotos sintéticas, audio clonado: cualquier cosa puede crearse o alterarse en minutos, a menudo sin etiquetas claras. La consecuencia es que ya no podemos confiar en el principio de "ver para creer".
El problema no se limita a la desinformación política o los memes virales. Todas las formas de comunicación visual se ven afectadas: documentales, reportajes, publicidad, contenido de marca y propaganda institucional. Cuando incluso actores como la Casa Blanca difunden imágenes generadas o manipuladas por IA en redes sociales sin revelarlo claramente, al público le resulta aún más difícil distinguir entre documentación y puesta en escena, entre reportaje y narrativa.
Certificados C2PA y sellos anti-deepfake: ¿Por qué ya no son suficientes?
Para abordar este problema, en los últimos años se ha prestado mucha atención a las etiquetas y certificados de origen para el contenido digital. El principal intento es el estándar C2PA (Coalición para la Procedencia y Autenticidad del Contenido), promovido por empresas como Adobe, Microsoft, OpenAI, Meta y muchas otras, con el objetivo de crear un sistema de Credenciales de contenido.
C2PA funciona registrando el historial de un archivo en un manifiesto de metadatos: quién lo creó, en qué dispositivo se usó, qué cambios sufrió y qué herramientas se emplearon. En teoría, el proceso ideal sería el siguiente: tomar una foto con una cámara o un smartphone compatible, abrir la imagen en un programa habilitado (como Photoshop), cada cambio se registra en el manifiesto de C2PA, el archivo se transfiere con estas credenciales y las plataformas que lo publican muestran un panel informativo con el autor, las aplicaciones utilizadas y el uso de herramientas de inteligencia artificial.
Técnicamente, C2PA es una sofisticada evolución de los metadatos EXIF, con la incorporación de firmas criptográficas para dificultar su manipulación. El proyecto, auspiciado por una fundación que afirma contar con la participación de más de 500 empresas (entre ellas Google, Sony, la BBC y Amazon), nació como una herramienta de trazabilidad para fotógrafos, medios de comunicación y creativos, y se propuso rápidamente como respuesta a la proliferación de contenido basado en IA.
Pero la inteligencia artificial deja claro que los "sellos" no son la única solución. De hecho, C2PA tiene dos limitaciones estructurales: solo funciona bien si el creador del contenido desea ser rastreado, y las credenciales son relativamente fáciles de eliminar o corromper durante las conversiones, las subidas o el reprocesamiento. Además, la cadena se rompe en la etapa crucial: la distribución en redes sociales, plataformas de vídeo y aplicaciones de mensajería, donde el cumplimiento de los metadatos es muy desigual.
Para profundizar en el tema de los deepfakes y la desinformación, es útil consultar los análisis de Wikipedia sobre el fenómeno deepfake y los informes sobre medios de comunicación e IA publicados por la’OCDE.
Grandes tecnológicas, marcas de agua ocultas y estrategias divergentes
La gestión de la relación entre la inteligencia artificial y la realidad está actualmente fragmentada, en parte debido a las diferentes estrategias de las principales empresas tecnológicas. Google ha desarrollado SynthID, un sistema de marcas de agua "ocultas" que inserta señales directamente en el contenido generado por sus modelos (imágenes, audio, vídeo, texto). También ofrece un "Detector" y herramientas integradas en su asistente Gemini para comprobar la presencia de marcas de agua de SynthID.
Algunos productos de Google combinan metadatos de SynthID y C2PA, pero esto no resuelve el problema de interoperabilidad: otros actores no están obligados ni técnicamente capacitados para leer esas señales. TikTok, por otro lado, anunció en 2024 la adopción de C2PA para reconocer y etiquetar automáticamente el contenido generado por IA de otras plataformas y, en 2025, introdujo una marca de agua "creada con IA" y controles para reducir la presencia de contenido generado por IA en su feed.
YouTube utiliza etiquetas de texto como "contenido generado por IA", pero su aplicación es irregular: muchos vídeos sintéticos escapan al marcado automático y, a menudo, solo se toman medidas tras informes específicos. X (anteriormente Twitter) finalizó su colaboración con C2PA tras su adquisición por Elon Musk, mientras que el flujo de contenido sintético y desinformación ha aumentado. Apple permanece prácticamente ausente por ahora, con contactos informales con la coalición C2PA, pero sin anuncios públicos sobre estándares o marcas de agua. Mientras tanto, muchos fabricantes de cámaras profesionales (Sony, Nikon, Leica) han comenzado a integrar las Credenciales de Contenido solo en sus modelos más recientes, dejando fuera a una gran base instalada.
El resultado es un mosaico: algunas soluciones avanzadas, muchas lagunas y una cobertura desigual. En segundo plano, un claro conflicto de intereses: las mismas empresas que más se benefician de la IA también controlan los principales canales de distribución de contenido y tienen pocos incentivos económicos para etiquetar claramente cualquier elemento que pueda reducir el valor percibido de las inversiones en contenido e IA.
Percepción social, deepfakes y los límites de la transparencia por sí sola
Otro tema crucial en la relación entre la inteligencia artificial y la realidad es la percepción social de la etiqueta "creado con IA". Para muchos creadores, esta etiqueta equivale a una deslegitimación de su trabajo; para las marcas, puede sugerir un resultado de bajo coste; para el público, a menudo significa contenido menos auténtico y menos humano. No es de extrañar que muchos creadores se irriten cuando una plataforma etiqueta como "IA" contenido que, desde su perspectiva, son simplemente fotos o vídeos retocados y editados con herramientas digitales estándar.
La línea entre contenido "IA" y contenido sin IA es cada vez más difusa. Los teléfonos inteligentes toman múltiples fotos automáticamente y las fusionan para lograr el mejor resultado; el software de edición utiliza redes neuronales para la reducción de ruido, la corrección de color y las máscaras automáticas. Un cielo reemplazado, un rostro suavizado, una voz limpia: ¿dónde comienza realmente la IA generativa? Sin un consenso básico sobre el nivel de intervención algorítmica que convierte el contenido en "generado por IA", cualquier etiqueta corre el riesgo de ser demasiado agresiva o demasiado permisiva.
Estudios psicológicos también demuestran que la transparencia por sí sola no basta. Investigadores como Simon Clark y Stephan Lewandowsky (Universidad de Bristol) realizaron experimentos con más de 600 participantes en EE. UU. y el Reino Unido: muchos siguieron confiando en el contenido de un vídeo deepfake incluso después de haber sido advertidos explícitamente de su falsedad. Esto sugiere que la mera indicación de que “es un deepfake” no anula el impacto emocional y cognitivo de las imágenes, con importantes implicaciones para legisladores y reguladores del contenido en línea.
El mensaje que emana de diversos expertos del sector es claro: se necesita un cambio colectivo de mentalidad. Ante la inteligencia artificial, debemos confiar menos en el marco único y mucho más en el contexto, las fuentes y las comprobaciones cruzadas. Un escepticismo metódico que requiere formación digital, pero que es cada vez más esencial para quienes trabajan en marketing, comunicación y negocios.
Ley de IA, DSA y nuevas normas de la UE para etiquetas y deepfakes
Europa ha intentado abordar la relación entre la inteligencia artificial y la realidad principalmente a través de la legislación, con dos instrumentos principales: la Ley de IA (Reglamento UE 2024/1689, que entró en vigor en agosto de 2024) y la Ley de Servicios Digitales (DSA), que entró en vigor en febrero de 2024. La Ley de IA es actualmente el intento regulatorio más avanzado a nivel mundial para gestionar el contenido sintético.
El artículo 50(4) de la Ley de IA impone un requisito de etiquetado claro para el contenido de audio, vídeo, texto o imagen generado o manipulado por IA que “se asemeje claramente a personas, objetos, lugares, entidades o eventos existentes”, con excepciones si el contexto indica claramente que el contenido es sintético. Las multas pueden alcanzar hasta 15 millones de euros o 31 TP3T de la facturación global, pero la obligación afecta a quienes distribuyen el contenido, no a quienes lo generan, a menudo fuera de la UE o con modelos de código abierto no sujetos a la regulación.
Los artículos 6 y el anexo III clasifican ciertos usos de deepfakes como de alto riesgo, como la identificación biométrica o en contextos críticos como las elecciones y la justicia, imponiendo estrictos requisitos de documentación y trazabilidad. Sin embargo, la mayoría de los deepfakes "ordinarios" (memes, desinformación genérica, pornografía no consentida) quedan fuera de estas categorías más estrictas.
La Ley de Servicios Digitales añade un segundo nivel: requisitos de transparencia para la publicidad generada por IA, evaluaciones de riesgos sistémicos para las Plataformas Online de Gran Tamaño (VLOP) y mecanismos de notificación y acción para contenido como imágenes íntimas manipuladas. Las auditorías anuales independientes podrían convertirse en una herramienta para impulsar a las plataformas a adoptar estándares técnicos más uniformes, como la C2PA, las marcas de agua y las herramientas de análisis forense basadas en IA.
Sin embargo, persiste una limitación estructural: la Ley de IA y la Ley de Seguridad Digital (DSA) se dirigen principalmente a actores respetables, mientras que quienes producen desinformación de mala fe, quizás desde servidores de fuera de la UE, tienden a ignorar deliberadamente las normas. Sin requisitos técnicos de interoperabilidad, el riesgo es una mayor fragmentación: cada plataforma adopta su propio sistema de etiquetado, dejando a los usuarios (y a los anunciantes) en un ecosistema aún confuso. Para un análisis actualizado de la normativa europea, consulte el sitio web oficial. Comisión Europea sobre IA.
Inteligencia Artificial y Realidad: Impacto en el Marketing y los Negocios
El nuevo equilibrio entre la inteligencia artificial y la realidad no es solo una cuestión ética o legal: tiene un impacto directo en las estrategias de marketing digital, la experiencia del cliente y la confianza en la marca. Las empresas que utilizan IA generativa para crear imágenes, vídeos o textos deben considerar no solo la eficiencia de la producción, sino también cómo estas decisiones afectan la percepción de autenticidad.
En un panorama dominado por el contenido sintético, las marcas que puedan comunicar con transparencia el uso de la inteligencia artificial, garantizando al mismo tiempo la trazabilidad y verificabilidad de sus mensajes, tendrán una ventaja competitiva. Consideremos las campañas políticas o la comunicación en situaciones de crisis: un deepfake creíble puede dañar la reputación de una empresa en cuestión de horas, y se necesitan procesos internos y herramientas de monitorización para detectar, denunciar y abordar rápidamente el contenido falso.
Para la automatización del marketing, esto implica replantear los embudos de conversión y los recorridos del cliente. Las plataformas de mensajería, como WhatsApp Business, se están convirtiendo en canales clave para restablecer una relación directa y verificable con los clientes. El contenido de vídeo visto en redes sociales puede ser cuestionado; una conversación individual, monitorizada y gestionada con herramientas profesionales, puede fortalecer la confianza y las conversiones. Las empresas deben integrar la IA de forma responsable, equilibrando la automatización y la supervisión humana, especialmente durante las fases de comunicación más sensibles.
Otro frente es la segmentación: los usuarios, cada vez más expuestos a la desinformación y a los deepfakes, se vuelven más desconfiados y selectivos. Las estrategias de marketing de contenidos deberán centrarse en pruebas, casos prácticos verificables, testimonios rastreables y canales propios (boletines informativos, comunidades, chats directos) donde las marcas puedan garantizar una mayor fiabilidad de la información frente al ruido de las redes sociales abiertas.
Cómo SendApp puede ayudar con la inteligencia artificial y la realidad
En este complejo entorno, las empresas necesitan herramientas que les ayuden a gestionar las comunicaciones digitales de forma transparente, trazable y escalable. SendApp se creó específicamente para apoyar a las empresas en el uso profesional de WhatsApp Business, combinando de forma responsable la automatización, el control y la integración con inteligencia artificial.
Con SendApp Official, Las empresas pueden usar las API oficiales de WhatsApp para crear flujos de mensajería confiables, con plantillas aprobadas y comunicaciones rastreables. Esto ayuda a crear un canal directo y verificable con los clientes, complementando las redes sociales públicas donde circulan deepfakes y contenido sintético sin control.
SendApp Agent Permite gestionar las conversaciones de equipo en WhatsApp de forma organizada, asignando chats, supervisando el rendimiento e integrando respuestas automáticas con IA cuando sea necesario, pero siempre bajo supervisión humana. En una era donde la IA puede generar mensajes, contar con un control centralizado es esencial para mantener la coherencia y la autenticidad en las relaciones con los clientes.
Con SendApp Cloud, Las empresas pueden diseñar automatizaciones avanzadas: campañas segmentadas, secuencias de nutrición, recordatorios posventa y atención al cliente a gran escala. Al integrar la IA de forma estructurada, es posible automatizar microtareas (respuestas frecuentes, enrutamiento de solicitudes), liberando tiempo para actividades de mayor valor, como la revisión de contenido sensible y la gestión de crisis reputacionales.
El objetivo es claro: usar inteligencia artificial para mejorar la eficiencia y la personalización, sin perder el control sobre la realidad de los mensajes que llegan a los clientes. SendApp ayuda a las empresas a construir ecosistemas de comunicación más robustos, donde las etiquetas, la trazabilidad y la supervisión humana se complementan. Si desea replantear su estrategia de WhatsApp Business hoy mismo ante estos cambios, el siguiente paso es solicitar una consulta personalizada y comenzar una prueba gratuita de la plataforma. SendApp, con el fin de probar en campo la automatización, la IA y las nuevas reglas de la comunicación digital.
