La proliferación de los deepfakes marcó un punto de inflexión en la confianza digital, transformándose de una simple curiosidad tecnológica en una amenaza de fraude masiva que ataca la esencia misma de la identidad.
Ante este panorama, emerge Deepsight, una tecnología de la empresa Incode, diseñada con el objetivo declarado de «defender la realidad misma» y establecer un estándar global para la detección y bloqueo de suplantaciones generadas por inteligencia artificial (IA).
Qué son los deepfakes y la urgencia del problema
Un deepfake es un contenido audiovisual creado con IA avanzada, capaz de imitar de forma hiperrealista el rostro, la voz y los gestos de una persona. Estos contenidos sintéticos, generados a partir del entrenamiento de modelos de IA con vastas cantidades de datos, alcanzaron un nivel de sofisticación que les permite engañar no solo a observadores humanos, sino también a sistemas automatizados de verificación.
La ampliación de la IA generativa eliminó barreras técnicas para los deepfakes, permitiendo la producción de videos o audios convincentes a bajo costo y en minutos. Esto desplazó el problema desde los laboratorios hacia la operación diaria de empresas, bancos, gobiernos y usuarios, erosionando la confianza en lo que se ve y escucha en pantalla.
Cuando los sistemas automáticos que gestionan transacciones o verifican identidades no pueden distinguir entre una persona real y una identidad sintética, el riesgo se vuelve estructural.
Ricardo Amper, fundador y director general ejecutivo de Incode, advirtió que la capacidad de falsificar la identidad hace que “todo se rompa”: contratos, decisiones y reputaciones se construyen sobre una base manipulable.
La ingeniería del fraude con deepfakes
Los ciberdelincuentes explotan la disparidad entre la sofisticación de los modelos generativos y la fragilidad de los sistemas tradicionales de verificación de identidad. Los procesos remotos basados en selfies, videos cortos o llamadas se convirtieron en el blanco ideal de la delincuencia. Las estrategias de fraude incluyen:
- Identidades sintéticas: Creación de perfiles completos generados por IA (rostros que no existen, documentos manipulados) diseñados para eludir los controles KYC (Know Your Customer) en el sector financiero y de servicios.
- Enmascaramiento en vivo: Uso de filtros de deepfake o videos pregrabados para superponer el rostro de otra persona (un cliente legítimo o una celebridad) durante un proceso de verificación en tiempo real, dificultando la detección de prueba de vida.
- Inyección de video: La técnica más perjudicial, donde se utiliza una «cámara virtual» en un dispositivo modificado para inyectar un stream de deepfake preproducido o generado en tiempo real, engañando a la aplicación de verificación que percibe una señal normal de «cámara frontal».
El problema crece exponencialmente, con un aumento de hasta siete veces en los ataques de deepfake dirigidos a procesos de verificación remota. América latina, en particular, enfrenta una situación crítica, registrando un 40% más de ciberataques semanales que el promedio global.
Deepsight: Arquitectura multimodal de triple capa
Frente a esta escalada, Incode presentó Deepsight como la «defensa contra deepfakes más precisa del mundo». Se trata de una arquitectura multimodal que se integra en la plataforma Incode Identity, capaz de detectar y bloquear deepfakes, cámaras virtuales e inyecciones en menos de 100 milisegundos y sin generar fricción para el usuario legítimo.
El núcleo de Deepsight opera con tres capas de defensa simultáneas:
- Capa de comportamiento: Analiza el modo en que el usuario interactúa en tiempo real, buscando micro anomalías que los deepfakes no logran replicar con precisión, como patrones de movimiento, tiempos de reacción y ritmo de gestos.
- Capa de integridad: El foco está en el origen de la señal. Valida que el stream de video provenga de hardware físico confiable y no de una cámara virtual, un emulador o una fuente inyectada, bloqueando ataques de inserción de archivos.
- Capa de percepción (El «Cerebro»): Utiliza modelos de IA multimodal que analizan miles de puntos de datos por fotograma. Examina la coherencia, la profundidad y las sutiles “huellas dactilares a nivel de píxel” que dejan las herramientas de IA generativa, distinguiendo rostros reales de sintéticos con una precisión que supera la capacidad humana.
La fortaleza de esta arquitectura reside en su defensa redundante: si un ataque elude el análisis de comportamiento, será detectado por la integridad del dispositivo o las huellas digitales del contenido. Todo el análisis es silencioso y en tiempo real, garantizando una experiencia fluida para los usuarios genuinos y una barrera casi insuperable para los atacantes.
Validación y futuro de la identidad
La precisión de Deepsight fue confirmada por estudios independientes, como el de la Universidad de Purdue, donde la tecnología de Incode alcanzó la mayor precisión y la menor tasa de falsos positivos en la detección de deepfakes en comparación con otros sistemas comerciales, académicos y gubernamentales.
Las pruebas internas señalan que Deepsight es hasta 10 veces más preciso que los revisores humanos capacitados.
Esta evidencia sugiere que la defensa viable contra deepfakes ya no puede limitarse a la supervisión humana, sino que requiere de otra IA diseñada específicamente para este fin.
Deepsight está siendo implementada por TikTok, PNC Bank, Scotiabank y Nubank, protegiendo a millones de usuarios en procesos clave como verificaciones KYC, operaciones de alto riesgo y autenticación continua.
Para Incode, Deepsight es un paso hacia la visión de la identidad agéntica: un futuro donde identidades verificadas pueden interactuar de forma segura con agentes de IA. La batalla contra los deepfakes es, en última instancia, una batalla por la confianza en un mundo cada vez más mediado por la inteligencia artificial.
«Nuestra responsabilidad es preservar la confianza. Deepsight es nuestra forma de defender la realidad misma”, DIJO Amper, enmarcando la lucha por la realidad como el nuevo —y quizás decisivo— capítulo de la seguridad digital.
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