En pleno 2025, la inteligencia artificial generativa se ha convertido en un campo tecnológico con avances sorprendentes que permiten crear contenidos digitales casi indistinguibles del material original creado por humanos. Sin embargo, este progreso también ha abierto una puerta a usos fraudulentos que alarman a figuras públicas y a las autoridades en España.
Este martes, el extenista Rafa Nada alertó a través de su cuenta oficial en la red social X sobre la suplantación de su identidad mediante vídeos creados con IA. Según explicó, estas grabaciones le atribuyen falsamente recomendaciones de inversión y consejos financieros que no tienen ninguna relación con su persona ni con sus actividades.
Esta situación pone en evidencia cómo la combinación de tecnologías como el deepfake y la clonación de voz basadas en IA pueden ser utilizadas para engañar a usuarios desprevenidos, aprovechando la popularidad de celebridades para darle verosimilitud a estafas, algo que se está convirtiendo en un problema creciente a medida que estas técnicas evolucionan.
Qué es la IA generativa y cómo funciona
Para comprender el alcance y las implicaciones de este fenómeno, es fundamental entender qué es exactamente la IA generativa. Esta tecnología engloba sistemas que, tras ser entrenados con grandes cantidades de datos, son capaces de crear contenido nuevo que imita patrones presentes en la información original.
Dentro de los tipos de IA generativa más conocidos y aplicados hasta 2025, se encuentran:
- Modelos de lenguaje de gran escala (LLMs): diseñados para procesar y generar textos coherentes y contextuales, empleados tanto en redacción automatizada como en asistentes virtuales.
- Redes generativas antagónicas (GANs): especializadas en la creación y manipulación de imágenes y vídeos, siendo la base tecnológica de los deepfakes.
- Modelos de difusión: que, mediante procesos iterativos, generan imágenes con gran detalle a partir de ruido aleatorio.
En el ámbito empresarial, la IA generativa ha demostrado su utilidad para mejorar la atención al cliente mediante chatbots conversacionales, acelerar la creación de contenido y facilitar la innovación. Instituciones financieras en España, por ejemplo, han implementado estos modelos para automatizar respuestas, reducir tiempos de espera y detectar patrones de fraude.
Sin embargo, el uso malintencionado de estas tecnologías también ha cobrado protagonismo. Los estafadores han adoptado la IA para clonar voces auténticas, generar vídeos extremadamente realistas y crear identidades digitales ficticias con las que ejecutan fraudes complejos que son difíciles de detectar por las medidas tradicionales de seguridad.
Un desafío clave hoy en día es que estos vídeos generados pueden eludir sistemas biométricos básicos basados en reconocimiento facial o auditivo, poniendo en jaque la integridad de plataformas y la confianza del público en contenido audiovisual.
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