Falso: el video de un soldado ucraniano llorando fue creado con <b>inteligencia artificial</b>

Introducción

En noviembre de 2025 circuló un video que mostraba a un supuesto soldado ucraniano llorando, acompañado de afirmaciones emocionales y políticas. La verificación realizada por el equipo de Cotejo.info concluyó que el material no era auténtico sino una creación digital generada con inteligencia artificial. Este caso subraya la creciente sofisticación de los deepfakes y la necesidad de estrategias concretas para detectarlos y mitigarlos, especialmente para docentes, empresarios y responsables de transformación digital.

Desarrollo

¿Qué verificó Cotejo.info y por qué importa?

• Cotejo.info determinó que el video presentaba características propias de una generación por IA, no de una grabación genuina.
• La difusión de este tipo de contenido puede influir en opinión pública, decisiones comerciales o procesos educativos si no se detecta a tiempo.
• Entender la naturaleza y la forma de propagación de estos materiales es clave para implementar contramedidas efectivas.

Cómo se crean videos generados por IA (de forma resumida)

• Modelos de síntesis facial y de movimiento: redes generativas (GANs) y modelos de difusión pueden generar o alterar rostros y expresiones.
• Transferencia de voz y clonación: la voz puede imitar patrones tonales y timbres a partir de muestras limitadas.
• Composición y montaje: herramientas de edición combinan capas de vídeo, audio y efectos para aumentar realismo.
• Pipeline automatizado: hoy existen servicios que integran captura de texto o prompts, generación de imagen, animación facial y síntesis de voz en un flujo único, accesible incluso para usuarios sin formación técnica.

Señales frecuentes de un video generado por IA

• Inconsistencias en el parpadeo o en el movimiento de los labios frente al audio.
• Artefactos en bordes (ojos, cabello, bordes del rostro) y cambios súbitos en la iluminación.
• Gestos o microexpresiones que se repiten o resultan “no humanos”.
• Metadatos faltantes o editados: ausencia de información de cámara, marca de tiempo implausible.
• Audio desincronizado o con ruido de fondo incoherente.

Herramientas y métodos de verificación útiles

• Búsqueda inversa de imágenes (Google Images, TinEye) para ubicar fotogramas similares.
• Análisis de metadatos (EXIF) y verificación de origen del archivo.
• Herramientas forenses de video y audio: InVID, FotoForensics, Forensically.
• Detección automática de deepfakes: servicios y modelos entrenados para identificar rasgos sintéticos (aunque no son infalibles y deben usarse como apoyo).
• Contraste con fuentes primarias: buscar testimonios, grabaciones alternativas, comunicados oficiales o cobertura de medios confiables.
• Colaboración con equipos de fact-checking (como Cotejo.info) y redes profesionales para validar hallazgos.

Implicaciones para diferentes actores

Para docentes:

• Integrar alfabetización mediática en currículos: enseñar a estudiantes a identificar señales de manipulación y verificar fuentes.
• Usar casos reales como ejercicios prácticos de verificación.
• Adoptar políticas escolares que establezcan protocolos ante contenidos virales potencialmente falsos.

Para empresarios:

• Proteger la reputación de la marca: monitorizar menciones y reaccionar con rapidez ante material falso que involucre la organización.
• Implementar procesos de verificación en comunicación de crisis y en marketing.
• Formar equipos o contratar servicios externos especializados en verificación digital.

Para responsables de transformación digital:

• Evaluar riesgos asociados a la adopción de IA generativa en productos y procesos.
• Diseñar políticas internas claras sobre el uso ético de herramientas de generación de contenido.
• Incorporar soluciones de detección y trazabilidad en la cadena de gestión de activos digitales.

Buenas prácticas y recomendaciones concretas

• No compartir contenido sensible sin verificar su origen.
• Documentar la fuente original y conservar evidencias (archivos, URLs, metadatos) al investigar un caso.
• Establecer un flujo de decisión: detección → verificación → comunicación pública (si procede).
• Capacitar a equipos clave en uso de herramientas de verificación y en comunicación de crisis.
• Considerar alianzas con organizaciones de fact-checking y proveedores de tecnología que ofrezcan detección de deepfakes.
• Promover transparencia cuando se use IA para generar contenido legítimo (marcado claro de material sintético).

Reflexión final

El caso del video verificado por Cotejo.info es un recordatorio de que la capacidad de la inteligencia artificial para crear contenidos realistas ya no es puramente teórica: tiene impactos prácticos sobre la educación, la reputación empresarial y la gobernanza digital. Adoptar una postura proactiva—mezclando formación, herramientas técnicas y protocolos organizacionales—es la mejor defensa. Invito a docentes, empresarios y líderes de transformación digital a incorporar la detección y la alfabetización mediática en sus agendas: cuanto antes se actúe, más resiliente será la comunidad frente a la desinformación.