Durante un par de años tuvimos un truco infalible: mirar las manos. Las primeras imágenes hechas con IA tenían dedos de más, dedos fundidos, uñas donde no tocaba. Bastaba con ampliar un poco para pillarlas. Luego vinieron los textos imposibles en los carteles, los pendientes que no eran iguales, los dientes que formaban una sola pieza. Cada pista nueva circulaba por las redes como la definitiva, y cada pocos meses los generadores la corregían.
Hoy, con los modelos actuales, la mayoría de esas pistas han desaparecido. Una foto generada por IA puede tener manos perfectas, un cartel con texto legible y una luz impecable. Y el vídeo ha seguido el mismo camino, solo que más rápido.
La buena noticia es que, mientras el ojo humano perdía la partida, han aparecido otras herramientas que no dependen de lo que ves, sino de lo que el archivo lleva dentro y de dónde viene. No son perfectas, y conviene saber exactamente dónde fallan. Pero combinadas resuelven la mayoría de casos que te vas a encontrar en un grupo de WhatsApp o en el móvil un domingo por la tarde.
Cambia la pregunta antes de empezar
Casi todo el mundo se pregunta «¿esto está hecho con IA?». Es una pregunta razonable, pero a menudo no tiene respuesta, y encima es la que menos importa. Una foto real sacada de contexto (un incendio de hace cinco años presentado como de ayer, una manifestación en otro país) engaña igual o más que una imagen generada. Y una imagen hecha con IA puede ser totalmente inofensiva si nadie la presenta como real.
La pregunta útil es otra: ¿puedo fiarme de lo que esta imagen dice que pasó?
Con ese cambio de enfoque, todo lo que viene a continuación encaja. Algunas herramientas te dirán con bastante seguridad que algo es IA. Otras te dirán de dónde viene. Y cuando ninguna te dé una respuesta clara, que será muchas veces, la propia falta de origen ya es una respuesta: si no sabes quién la hizo ni dónde apareció por primera vez, no la des por buena.
Las cuatro capas de una verificación
Me gusta pensarlo como capas, de la más fiable a la menos. Si la primera da un resultado claro, puedes parar. Si no, bajas a la siguiente. La barra de cada una indica cuánto puedes fiarte cuando da una respuesta, no cuántas veces la da.
Credenciales de contenido: la etiqueta de procedencia
Las credenciales de contenido (Content Credentials, basadas en un estándar llamado C2PA) son una especie de etiqueta de trazabilidad firmada digitalmente que viaja dentro del archivo. Dicen con qué se hizo la imagen, si se editó y con qué herramienta, y si intervino la IA. Como están firmadas, no se pueden falsificar sin que se note.
Las añaden algunos generadores de imágenes, programas de edición como los de Adobe y, cada vez más, las cámaras. Los Google Pixel 10 firman todas sus fotos por defecto; los Samsung Galaxy S25 lo hacen con las imágenes creadas o editadas con su IA; y Leica, Sony, Canon, Nikon y otras marcas tienen modelos profesionales que las incorporan.
Cómo comprobarlo: sube la imagen a la web de verificación de Content Credentials, que es gratuita y no pide registro. En LinkedIn, las imágenes con credenciales muestran un pequeño icono «CR» en una esquina que puedes pulsar.
Marcas de agua invisibles: SynthID y compañía
La segunda capa son las marcas de agua que no se ven. Google, por ejemplo, incrusta en todo lo que generan sus modelos una marca llamada SynthID, repartida por los píxeles de la imagen o los fotogramas del vídeo. No se nota a simple vista y aguanta recortes, filtros, compresión y capturas de pantalla razonables. Google asegura haber marcado así más de 180.000 millones de imágenes y vídeos, y, según la propia Google, otras empresas como OpenAI y NVIDIA ya usan la misma tecnología.
Cómo comprobarlo: la forma más sencilla es la app o la web de Gemini. Subes la imagen o el vídeo (hasta 100 MB y, en vídeo, menos de 90 segundos) y le preguntas «¿Esto está generado con IA?». Si encuentra SynthID, te lo dice e incluso señala qué partes del vídeo lo llevan. Si el archivo tiene credenciales de contenido, también te resume lo que dicen. Google también ha abierto un detector independiente en synthid.com, por ahora solo en inglés.
Búsqueda inversa: el origen de la imagen
Esta es la capa que más bulos desmonta, porque sirve igual para imágenes generadas que para fotos reales sacadas de contexto. Consiste en buscar la imagen en internet para ver dónde apareció antes, desde cuándo circula y quién la publicó por primera vez.
Cómo hacerlo:
- Google Lens: en el móvil, mantén pulsada la imagen y elige buscar con Google, o usa el icono de la cámara en la app de Google. En el ordenador, clic derecho y «Buscar imagen con Google». Mira también el apartado «Acerca de esta imagen» cuando aparezca, porque puede mostrar desde cuándo la tiene indexada y si sus datos indican que está generada con IA.
- TinEye: ordena los resultados por fecha y te enseña la aparición más antigua. Es ideal para cazar fotos viejas recicladas.
- Bing y Yandex: a veces encuentran lo que Google no, sobre todo caras y lugares fuera de Europa.
Lo que buscas son tres cosas: la versión con mejor calidad (suele ser la más cercana al original), la fecha más antigua y la cuenta o el medio que la publicó primero. Si el origen es la cuenta de alguien que se dedica a crear imágenes con IA, caso cerrado. Si es una agencia de noticias de hace tres años, también.
Tus ojos: pistas visuales que todavía sirven
La última capa es la que todo el mundo usa primero, y es la menos fiable. Las pistas visuales sirven para levantar la ceja y ponerte a buscar con las otras herramientas, pero no para sentenciar. Aun así, hay detalles en los que los generadores siguen tropezando de vez en cuando:
- El texto pequeño del fondo: matrículas, carteles lejanos, etiquetas de productos. El titular grande suele salir bien; lo pequeño, no tanto.
- Lo que se repite: ventanas de un edificio, baldosas, personas de una multitud con caras demasiado parecidas.
- La física: sombras que van en direcciones distintas, reflejos en espejos o gafas que no coinciden con la escena, agua que no moja.
- Las uniones: donde el pelo toca el fondo, donde una mano agarra un objeto, donde unas gafas se apoyan en la oreja.
- Una perfección sospechosa: piel sin un solo poro, luz de estudio en una escena que debería ser caótica, todo el mundo mirando a cámara en un momento supuestamente espontáneo.
Lo que no funciona (aunque lo parezca)
Los detectores automáticos «de IA»
Hay decenas de webs que prometen decirte, con un porcentaje, si una imagen es artificial. Son muy tentadoras porque dan una respuesta rápida y con aspecto científico. El problema es que se equivocan, y lo hacen en las dos direcciones.
NewsGuard, una organización que analiza la desinformación, probó en 2026 cinco de los más conocidos con quince fotografías auténticas de agencias y periódicos de referencia. En conjunto, clasificaron como IA el 13 % de esas fotos reales; el peor de ellos, el 40 %. Con fotos reales ligeramente retocadas, algunos marcaron como IA casi nueve de cada diez. Y en la mayoría de casos analizados, al menos uno de los cinco detectores llegaba a una conclusión distinta a la de los demás.
El caso más llamativo fue el de un vídeo auténtico de un jefe de Gobierno grabado en una cafetería, que uno de esos detectores dio como «probablemente generado por IA» con casi un 97 % de seguridad. Ese porcentaje se usó en redes como «prueba» de que el vídeo era falso. Es decir, el detector no solo falló: se convirtió en munición para un bulo.
Algunos funcionan mejor que otros y pueden servir como una pista más. Pero nunca como veredicto, y menos aún para acusar a alguien.
Preguntarle a un chatbot «¿esto es IA?»
Si subes una imagen a ChatGPT, Claude o cualquier asistente y le preguntas si es real, te dará una opinión razonada, a veces convincente. Pero, salvo que la herramienta lea marcas de agua o credenciales como hace Gemini con SynthID, esa opinión se basa en lo mismo que la tuya: en mirar la imagen. Puede ayudarte a fijarte en detalles, pero no sabe más que tú sobre su origen.
Mirar los metadatos a mano
Los datos EXIF (modelo de cámara, fecha, ubicación) se pueden borrar o inventar con cualquier programa gratuito, y las redes sociales los eliminan casi siempre. Si están, pueden darte una pista. Si no están, no significan nada.
Fiarte de que «lo ha publicado mucha gente»
Que una imagen tenga miles de compartidos solo demuestra que es llamativa. La viralidad no es una fuente.
Vídeo y voz: lo mismo, pero más difícil
Con el vídeo, las cuatro capas siguen valiendo, con algunos ajustes. Gemini comprueba SynthID también en vídeo y te dice en qué tramos lo encuentra. Para la búsqueda inversa no puedes subir un vídeo entero a Google Lens, pero sí capturas de los fotogramas más reconocibles. Si lo haces a menudo, la extensión gratuita para el navegador InVID-WeVerify, creada para periodistas, extrae fotogramas clave y lanza la búsqueda en varios buscadores a la vez.
En cuanto a pistas visuales, fíjate en esto:
- Planos muy cortos. Muchos generadores producen clips de pocos segundos. Un vídeo hecho de cortes rápidos sin un plano largo continuo merece una segunda mirada.
- Marcas de agua recortadas. Algunas aplicaciones de vídeo con IA añaden un logotipo visible. Si el vídeo tiene una franja o una esquina extrañamente recortada, o un borrón en una posición fija, puede que alguien lo haya quitado.
- Objetos que aparecen y desaparecen. Un vaso que cambia de mano, una persona del fondo que se esfuma, un cartel que cambia de texto entre planos.
- La boca. En los vídeos donde se pone a alguien a decir algo que no dijo, los labios, los dientes y la lengua suelen ser lo último que se ajusta bien.
La voz es el terreno más complicado, porque apenas hay pistas que puedas oír. Una voz clonada puede sonar exactamente como la de tu hijo, con sus muletillas incluidas. Aquí la defensa no es técnica, es de procedimiento: si una llamada o un audio te piden dinero o datos con urgencia, cuelga y llama tú al número de siempre. Si recibes muchas llamadas sospechosas, en nuestra guía del prefijo 400 y las llamadas comerciales te explicamos cómo filtrarlas, y en la de protección de la identidad digital cómo reducir lo que los estafadores pueden saber de ti.
Ejercicio: verificamos una foto viral en cinco minutos
Vamos con un caso típico. Imagina que te llega por un grupo familiar una foto espectacular: la playa de la Concha de San Sebastián cubierta de nieve, con gente paseando en bañador y abrigo a la vez. El mensaje dice «Increíble lo de esta mañana». Así la comprobaría paso a paso.
No la reenvíes todavía
Parece obvio, pero es el paso que más bulos para. Si la foto es real, seguirá siéndolo dentro de cinco minutos.
Pregunta quién la ha hecho
Contesta en el grupo: «¿De dónde la has sacado?». A menudo la respuesta es «me la han pasado», y eso ya te dice que nadie del grupo la ha visto con sus ojos. Si alguien la hizo con su móvil, pídele el archivo original, no el reenviado.
Pásala por las credenciales y por Gemini
Guarda la imagen y súbela a la web de Content Credentials. Lo más probable, si viene de WhatsApp, es que no encuentre nada, porque la aplicación borra esos datos. Después súbela a Gemini y pregunta si está generada con IA. Si detecta SynthID, ya tienes la respuesta.
Haz la búsqueda inversa
Pásala por Google Lens y por TinEye. Si aparece en la cuenta de un creador de imágenes con IA, o con una fecha de hace años, caso resuelto. Si no aparece en ningún sitio, apunta ese dato: una nevada en la Concha sería noticia en todos los medios locales.
Busca la noticia, no la foto
Escribe en el buscador «nieve playa de la Concha» y mira la pestaña de noticias. Un hecho así tendría vídeos de vecinos, fotos de periódicos, avisos de la agencia de meteorología. Si no hay nada, la ausencia pesa mucho.
Ahora sí, amplía y mira
Con todo lo anterior, el ojo ya solo confirma. ¿La gente en bañador tiene sombras? ¿Los letreros del paseo se leen bien? ¿La barandilla, tan reconocible, tiene el dibujo correcto? Un fallo aquí, sumado a la ausencia de origen, es suficiente para decidir.
En la mayoría de casos no hace falta llegar al paso seis. Y cuando la imagen es real, también lo sabrás antes, porque encontrarás la noticia, el autor y otras fotos del mismo momento.
Cómo leer el resultado sin engañarte
El error más común es tratar cada herramienta como un sí o un no. Esta tabla te ayuda a interpretar lo que te devuelven:
| Si te encuentras con esto… | …significa |
|---|---|
| Credenciales que dicen «generado con IA» | Es IA. Prácticamente seguro. |
| Credenciales de una cámara, sin ediciones de IA | Salió de esa cámara. Aun así, comprueba que la escena sea la que dicen. |
| Sin credenciales | Nada. Lo normal en redes sociales y mensajería. |
| Gemini detecta SynthID | Generada o editada con una IA que usa esa marca. |
| Gemini no detecta SynthID | No la hizo esa familia de herramientas. Puede haberla hecho otra. |
| La búsqueda inversa encuentra un original antiguo | Foto real reciclada. El bulo es el contexto. |
| La búsqueda inversa no encuentra nada | Imagen nueva o poco difundida. Sospecha si muestra algo importante. |
| Un detector online dice «92 % IA» | Una opinión más, con un margen de error considerable. |
| Ves fallos visuales claros | Indicio. Úsalo para buscar mejor, no para sentenciar. |
Lo que dice la ley (y lo que no va a arreglar)
Europa lleva tiempo empujando para que el contenido generado con IA se identifique, y el calendario ya está en marcha. El Reglamento europeo de IA, en su artículo 50, obliga desde el 2 de agosto de 2026 a que los sistemas que generan imágenes, vídeo, audio o texto marquen su contenido de forma técnica, legible por máquinas (justo lo que hacen SynthID o las credenciales de contenido), con un margen hasta el 2 de diciembre de 2026 para los sistemas que ya estaban en el mercado. Y obliga a quien publique un deepfake a etiquetarlo de forma visible o audible. Las multas pueden llegar a 15 millones de euros o al 3 % de la facturación mundial.
En España, el Consejo de Ministros aprobó en mayo de 2026 el proyecto de ley orgánica para el buen uso y la gobernanza de la inteligencia artificial, que ahora sigue su tramitación en las Cortes. Entre otras cosas, prohíbe los deepfakes sexuales, exige una marca visible de «IA» en imágenes y vídeos generados y prevé sanciones de hasta 35 millones de euros en los casos más graves. La supervisión recaería en la Agencia Española de Supervisión de la Inteligencia Artificial (AESIA).
Todo esto ayuda, porque cada vez más contenido generado vendrá marcado de serie y será más fácil comprobarlo. Pero conviene no hacerse ilusiones: quien fabrica un bulo a propósito no va a ponerle una etiqueta, y muchos modelos de código abierto que se ejecutan en casa no marcan nada. Si te interesa ese mundo, en nuestra guía de IA en local con Ollama y LM Studio verás lo accesible que se ha vuelto. La ley pondrá orden en las empresas serias; para lo demás, seguirás necesitando las cuatro capas.
Cinco preguntas antes de reenviar nada
- ¿Sé quién la hizo o dónde apareció por primera vez?
- ¿Algún medio fiable cuenta lo mismo?
- ¿La búsqueda inversa me lleva a un origen anterior o distinto?
- ¿Me está pidiendo indignarme, asustarme o actuar con prisa?
- Si resulta ser falsa, ¿me importaría haberla compartido?
La cuarta es la que más pesa. Los bulos que más se difunden no son los mejor hechos, sino los que tocan una fibra. Cuando una imagen te provoca una reacción inmediata, es exactamente el momento de pararte un minuto.
Y si lo que quieres es entender cómo se fabrican estas imágenes por dentro (que ayuda mucho a detectarlas), echa un vistazo a nuestra comparativa de DALL-E, Midjourney y Stable Diffusion, a la guía de Midjourney para principiantes o a nuestra selección de herramientas de IA gratuitas para texto, imágenes y código. Para saber qué asistente lee mejor una imagen, tienes la comparativa de Claude, ChatGPT y Gemini.
Preguntas frecuentes
¿Cuál es la forma más fiable de saber si una imagen está hecha con IA?
Comprobar si lleva credenciales de contenido (C2PA) o una marca de agua invisible como SynthID. Si las lleva, la respuesta es muy fiable. Si no las lleva, no se puede concluir nada, y hay que recurrir a la búsqueda inversa para encontrar su origen.
¿Los detectores de IA online son fiables?
No lo suficiente como para fiarte de ellos solos. En una prueba de NewsGuard de 2026, cinco detectores conocidos clasificaron como IA el 13 % de un conjunto de fotos reales de agencias de noticias, y uno de ellos llegó al 40 %. Úsalos como una pista más, nunca como veredicto.
¿Cómo uso Gemini para comprobar una imagen?
Abre la app o la web de Gemini, sube la imagen o el vídeo y pregunta si está generado con IA. Gemini busca la marca SynthID y, si el archivo tiene credenciales de contenido, también las resume. Solo detecta la IA de Google y de las empresas que usan SynthID.
¿Por qué la imagen que me llegó por WhatsApp no tiene credenciales?
Porque WhatsApp y la mayoría de redes sociales eliminan los metadatos al comprimir y reenviar las imágenes, incluidas las credenciales de contenido. Por eso su ausencia no indica nada sobre si la imagen es real o no.
¿Se puede detectar un vídeo deepfake?
Sí, con las mismas capas que una imagen: marcas de agua en Gemini, búsqueda inversa de fotogramas, comprobar el origen y fijarse en planos muy cortos, objetos que cambian, marcas de agua recortadas y la sincronización de la boca. Ninguna pista visual es definitiva por sí sola.
¿Es obligatorio etiquetar el contenido hecho con IA?
En la Unión Europea, el Reglamento de IA obliga desde el 2 de agosto de 2026 a que los sistemas generativos marquen técnicamente su contenido y a que quien publique un deepfake lo etiquete de forma visible. En España hay también un proyecto de ley en tramitación que exige una marca visible de IA y prevé multas elevadas.
El mejor detector sigue siendo un minuto de calma
Las herramientas mejoran cada mes, y dentro de poco será normal que el móvil te avise solo cuando una imagen lleva una marca de IA. Pero el problema de fondo no es técnico. Las imágenes falsas funcionan porque llegan rápido, de alguien de confianza y en el momento justo. Contra eso, lo que mejor funciona es lo más sencillo: preguntar de dónde viene antes de pasarla.
La próxima vez que te llegue algo increíble, prueba el ejercicio de la Concha. La primera vez tardarás diez minutos. A la tercera, lo harás casi sin pensar.
