La irrupción de modelos como los de OpenAI ha democratizado la creación artificial de textos, imágenes y vídeos en cuestión de segundos. A pesar de que facilita mucho el trabajo, también complica distinguir qué es real y qué no. Por eso conviene aprender a identificar señales claras y entender cuándo esa diferencia importa de verdad.
Cómo detectar si un texto está generado con IA
Distinguir un texto artificial de uno humano no siempre es evidente. Sin embargo, la IA generativa todavía no está lo suficientemente desarrollada para que desaparezcan ciertos rasgos:
Patrones lingüísticos comunes: exceso de orden, transiciones perfectas, tono neutro
Un texto creado con IA suele sonar impecable, es decir, todo fluye más o menos sin tropiezos, como si cada frase estuviera colocada con escuadra y cartabón. ¿A quién le sale algo así a la primera? A pesar de ello, las transiciones encajan y el tono no se inclina hacia ningún lado. A pesar de que es un texto correcto, no transmite ninguna emoción.
Repeticiones de ideas y estructura demasiado simétrica
Otro rasgo típico es la insistencia. La IA repite conceptos con ligeras variaciones y construye párrafos de duración casi idéntica. Ese ritmo tan uniforme transmite claridad, pero también revela que no hay una voz personal detrás. El uso abusivo de comas vocativas o de gerundios también es un claro signo de IA.
Falta de errores humanos: ni erratas, ni expresiones coloquiales
Los errores nos hacen humanos. A pesar de que no es lo deseable, la escritura manual implica que también pasemos por alto pequeños tropiezos de redacción. Además, las IA tienden a evitar giros propios de cada región o palabras que usamos sin pensar. El resultado parece correcto, aunque distante.
Limitaciones de los detectores automáticos (y por qué fallan)
A día de hoy ya existen detectores que permiten identificar el grado de IA que hay en un texto, pero todavía no funcionan del todo bien. La falta de desarrollo hace que confundan textos muy pulidos escritos por personas o no los detecten bien en párrafos híbridos.
Por otro lado, hay tanta variedad de IA con estilos distintos que estos sistemas no alcanzan la precisión que venden.
Cómo detectar si una imagen o foto está generada con IA
La generación de imágenes artificiales está avanzando a pasos agigantados, aun así, todavía hay detalles que lo delatan:
Señales en los detalles: manos, reflejos, sombras y texturas
Para saber si una imagen está creada por IA tienes que fijarte en:
- Las manos suelen mostrar dedos extraños o proporciones imposibles.
- Los reflejos tampoco terminan de encajar: un escaparate refleja luces que no existen o un cristal devuelve un ángulo imposible.
- Las sombras tampoco están conseguidas: cambian de dirección sin razón haciendo que las texturas se mezclen.
Incoherencias en composición, anatomías y fondos
La IA suele fallar justo donde más se nota: en la coherencia. Por ejemplo, puedes ver una persona que parece totalmente real y, al fijarte un segundo, una oreja aparece más grande o colocada donde no toca. En los fondos pasa algo parecido. De pronto aparecen balcones que flotan, edificios duplicados o letras sin sentido que rompen la escena.
Metadatos: cuándo ayudan y cuándo son inútiles
Comprobar los metadatos puede ayudar si la imagen proviene de un móvil o una cámara concreta. En cambio, muchas IAs borran o generan metadatos vacíos, así que puede no servir como prueba definitiva.
Herramientas actuales para analizar imágenes (y sus límites)
Plataformas como Hive Moderation o AI or Not detectan patrones típicos de generación. Funcionan bien con imágenes claramente artificiales, aunque fallan cuando la foto combina elementos reales con IA o cuando el modelo que la creó es muy reciente.
Cómo detectar si un vídeo está hecho con IA
Un caso muy característico del uso de IA en el audiovisual fue el anuncio de Cruzcampo que “resucitó” a Lola Flores. Impactó porque estaba muy logrado, aunque aún mostraba pequeñas pistas. Esas mismas señales siguen ayudando a distinguir un clip auténtico de uno generado.
Artefactos visuales: movimientos extraños, piel plástica, ojos inestables
A pesar de que los vídeos generados con IA parecen limpios, esconden pistas claras:
- Los movimientos resultan demasiado suaves.
- La piel brilla como plástico.
- Los ojos parpadean poco o miran hacia puntos que no encajan con la escena.
Audio vs. labios: desincronizaciones y gesticulación artificial
Si el sonido no acompaña al movimiento de los labios, algo falla. La IA intenta imitar la gesticulación, pero no deja de ser artificial. De hecho, si nos fijamos, en muchos vídeos generados el movimiento de la boca no coincide con la frase.
Deepfakes: señales específicas para identificarlos
La guía A Practical Guide to Deepfake Detection de Paravision da algunos consejos para localizar deepfakes:
- Micro fallos en la expresión facial.
- Revisar el parpadeo y el movimiento ocular que suele estar fijo en un punto.
- Analizar fotograma a fotograma.
Plataformas que ya incorporan etiquetas de contenido generado
TikTok y YouTube ya incluyen avisos para marcar vídeos con IA. Aun así, todavía dependemos de la voluntad del creador para declararlo.
Cuándo sí importa (y mucho) si algo está creado con IA
En periodismo, política y contenido sensible
En estos ámbitos la autoría lo es todo. Los Principios Globales del Periodismo con IA señalan que cualquier contenido automatizado debe identificarse con claridad para proteger la veracidad y evitar confusiones. Una pieza informativa creada por IA donde no se avisa rompe la credibilidad del contenido y genera un riesgo claro de desinformación.
Cuando se suplantan identidades o se manipula opinión
Aquí la línea roja se vuelve evidente. La Universidad Complutense recuerda que las fake news se han disparado con las redes sociales y las técnicas de manipulación digital. Si una imagen, un vídeo o un texto creado con IA se usa para atribuir palabras o actos falsos a una persona, el daño es real y puede extenderse muy rápido.
En trabajos académicos o pruebas profesionales que evalúan habilidades humanas
El uso de IA en el trabajo y en clase importa. Muchas instituciones combinan detectores de plagio con políticas que permiten usar IA de forma transparente. Además, tras el caos inicial que supuso su aparición, la tendencia en las universidades es integrar la IA como un recurso eficaz. De hecho, son muchas las herramientas que la IA nos puede ofrecer para agilizar el trabajo.
Conclusión: la clave no es detectar IA, sino aprender a convivir con ella
Al final, la IA ya forma parte de cómo creamos y consumimos información por lo que obsesionarnos con su uso no soluciona nada. Llegados a este punto, lo importante es saber cuándo importa identificarla y cuándo no vale la pena hacer el esfuerzo. La convivencia entre lo humano y lo artificial se vuelve más sencilla cuando usamos herramientas con criterio y transparencia.