TECNOLOGÍA · INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Cómo funcionan los deepfakes, qué casos ya afectaron elecciones reales y cómo protegerte de la desinformación generada con IA.
Por Mariana Castillo Hernández · Editora General
En enero de 2024, un video circuló en redes sociales mostrando a la entonces candidata presidencial Claudia Sheinbaum invitando a los mexicanos a hacer una pequeña inversión que crecería rápidamente. Ella lo denunció de inmediato como «un fraude total»: nunca grabó ese mensaje. Días antes de la elección de junio, otra pieza —esta vez de audio— circuló haciéndola parecer admitir, en privado, que su campaña iba mal en un estado clave. Ninguno de los dos hechos ocurrió. Ambos fueron generados con inteligencia artificial.
Estos casos, documentados por Wired en español y The Associated Press, no fueron incidentes aislados: forman parte de un patrón que se ha repetido en procesos electorales de varios países en los últimos dos años, y que las autoridades electorales de México ya identifican como un riesgo central para las elecciones intermedias de 2027. Un «deepfake» —contracción de «deep learning» y «fake»— es un contenido de audio, imagen o video generado o alterado con inteligencia artificial para simular de forma convincente que una persona dijo o hizo algo que en realidad nunca ocurrió. Entender cómo se producen, qué tan difíciles son de detectar hoy y qué herramientas existen para verificarlos ya no es un tema exclusivo de especialistas: es información que cualquier persona necesita para no ser engañada ni, sin querer, ayudar a difundir una mentira.
Por qué los deepfakes de 2026 son más difíciles de detectar
Los deepfakes existen desde hace años, pero la generación actual de herramientas de video e imagen con IA —modelos como los que usan plataformas de generación de video o de voz sintética disponibles comercialmente— ha reducido drásticamente los errores visuales que antes delataban a un contenido falso: parpadeos poco naturales, texto borroso o ilegible, o audio desincronizado con el movimiento de los labios. El caso más citado como evidencia de este salto de calidad ocurrió el 21 de octubre de 2025, horas antes de la elección presidencial de Irlanda: una cuenta identificada como «RTÉ News AI» publicó un video que imitaba con precisión un boletín real del canal público RTÉ, con versiones generadas por IA de dos presentadores reales anunciando que una candidata se había retirado de la contienda y que la elección quedaba cancelada. El clip fue visto casi 30,000 veces en doce horas antes de que Meta lo retirara por suplantación de identidad. Según analistas citados por el Institute for Strategic Dialogue, el video carecía de los defectos típicos que antes permitían identificar contenido sintético a simple vista.
Casos documentados en procesos electorales recientes
- México, 2024: un video con la imagen de Claudia Sheinbaum promoviendo un esquema piramidal de inversión, y un audio que la hacía parecer admitir el fracaso de su campaña; además, un político de la coalición Fuerza y Corazón por México fue víctima de un deepfake de voz e imagen en San Luis Potosí.
- Irlanda, octubre de 2025: un video que imitaba un boletín de RTÉ News anunció falsamente el retiro de una candidata presidencial y la cancelación de la elección, horas antes de la votación real.
- Ecuador, febrero de 2025: contenido generado con IA que imitaba el formato de CNN y France 24 vinculó falsamente a candidatos con escándalos.
- Alemania: un comunicado falso atribuido al servicio de inteligencia británico MI6 difundió mentiras sobre amenazas de bomba y boletas envenenadas.
El riesgo pendiente en México de cara a 2027
México llega a este panorama con un marco regulatorio incompleto. Según reportes periodísticos sobre el trabajo legislativo, el Congreso mantiene congeladas 67 de 85 iniciativas de ley presentadas desde 2023 para regular el uso de la inteligencia artificial en el país, entre ellas una propuesta presidencial que buscaba prohibir explícitamente el uso de IA para clonar voz o imagen con fines electorales. Sin ese marco aprobado, la responsabilidad de identificar contenido falso recae, por ahora, principalmente en el criterio de cada persona y en las políticas internas —no siempre consistentes— de las plataformas donde ese contenido circula.
Qué están haciendo la industria y los reguladores
Fuera de México, el esfuerzo más avanzado por etiquetar el origen del contenido generado con IA es el estándar técnico C2PA (Coalition for Content Provenance and Authenticity), que incrusta metadatos verificables sobre el origen de una imagen, audio o video. En mayo de 2026, OpenAI, Google, Adobe, Microsoft, ElevenLabs y Nvidia anunciaron su adopción conjunta del estándar junto con el sistema de marca de agua SynthID de Google; Adobe ya integró la verificación directamente en Photoshop y Lightroom, y el teléfono Google Pixel 10 se convirtió en el primer smartphone en alcanzar el nivel más alto del Programa de Conformidad C2PA. En la Unión Europea, el Artículo 50 de la Ley de IA —que exige que todo contenido generado o manipulado por IA sea identificable como tal, con excepciones acotadas— entra en vigor el 2 de agosto de 2026, aunque el Consejo Europeo extendió hasta el 2 de diciembre de 2026 el plazo específico para las obligaciones técnicas de marcado. El incumplimiento puede costar hasta 15 millones de euros o 3% de los ingresos globales de la empresa responsable.
Cómo protegerte de la desinformación generada con IA
Ninguna de estas medidas técnicas o regulatorias sustituye el criterio de quien consume la información. Encuestas citadas por firmas de verificación de identidad como Jumio muestran que, en Estados Unidos, 72% de los encuestados cree que los deepfakes influirán en las elecciones y 70% dice sentirse ya más escéptico frente a cualquier contenido en línea; en México, estudios recientes sobre percepción digital reportan que 68% de la comunidad digital teme la suplantación de identidad mediante deepfakes, mientras que 70% desconoce si existen reglas éticas vigentes sobre el uso de la IA.
Recomendaciones prácticas
- Desconfía de cualquier anuncio «urgente» o «de último momento» que provenga de una cuenta que imite a un medio de comunicación, sobre todo si difunde una noticia extraordinaria (un retiro, una cancelación, una confesión).
- Verifica la noticia directamente en el sitio oficial o las redes verificadas del medio o la persona involucrada antes de compartir.
- Busca el ícono de Content Credentials (C2PA) en imágenes y videos de plataformas que ya lo soportan, como Google, Adobe o los teléfonos más recientes de Google y Samsung; su ausencia no confirma que algo sea falso, pero su presencia ayuda a rastrear el origen.
- No confíes únicamente en «señales visuales» clásicas (parpadeo raro, labios desincronizados): los modelos más recientes ya las han superado en muchos casos.
- Antes de compartir contenido político sensible, espera a que medios establecidos o verificadores de datos confirmen su autenticidad.
Claudia Sheinbaum ganó la elección de 2024 pese a los deepfakes que circularon en su contra, y las acusaciones de fraude y los ataques a su imagen siguieron apareciendo incluso después de los resultados. Ese es, quizá, el dato más incómodo de todo este fenómeno: el contenido falso no necesita cambiar el resultado de una elección para hacer daño. Le basta con sembrar la duda suficiente para que, la próxima vez, ya no sepamos qué creer.