Google ya permite saber si un video fue creado con su inteligencia artificial

La expansión de la inteligencia artificial y la proliferación del contenido digital generado por IA —especialmente videos— han planteado nuevos retos para la verificación de autenticidad. Con modelos que generan videos que parecen reales, es cada vez más difícil saber qué material fue creado con IA y cuál proviene de producción humana tradicional. En este artículo explicamos cómo se puede determinar si un video ha sido producido o modificado con herramientas de IA, qué tecnologías existen y cómo emplearlas paso a paso.

 ¿Por qué es importante detectar videos creados con inteligencia artificial?

Los videos generados por IA están evolucionando rápidamente, y plataformas como Gemini de Google han empezado a ofrecer funciones que permiten explorar si un clip tiene rastros de producción automática. Con esta tecnología, las marcas, medios e incluso usuarios comunes pueden identificar contenido artificial antes de compartirlo o tomar decisiones sobre su autenticidad.

Uno de los focos de atención es el uso de metadatos y marcas digitales incrustadas en los archivos para poder rastrear su origen. Esto es crucial en un entorno donde los deepfakes y contenido falso pueden confundir o manipular información.

Herramientas y métodos disponibles para verificar videos generados con IA

Hoy existen varias soluciones que permiten analizar videos y detectar si fueron generados o alterados usando inteligencia artificial. A continuación describimos algunas de las opciones más usadas y confiables:

1. Gemini de Google con detección por SynthID

Google ha incluido en su app Gemini la capacidad de verificar videos generados o editados con herramientas de IA propias. Esta función usa una marca digital invisible denominada SynthID, que se inserta en contenido producido por los modelos de IA desarrollados por Google.

• Permite comprobar videos y fotos desde el mismo chat o interfaz de la aplicación.
• Al subir el video, la herramienta analiza pistas tanto visuales como de audio para identificar la presencia de marcas digitales.
• Ofrece un resultado desglosado que muestra en qué partes fue detectada la marca, y si corresponde a contenido generado o editado con IA.

La función es útil para revisar archivos de hasta 100 MB y una duración máxima de 90 segundos. 

Este método es especialmente indicado para quienes desean una solución integrada en una sola aplicación, sin herramientas externas adicionales.

2. Detectores de video con IA online

Existen otras soluciones independientes que analizan videos para determinar si fueron generados por IA o si contienen señales típicas de manipulación. Algunos ejemplos:

• ScreenApp: detector gratuito en línea que examina inconsistencias faciales, gestos antinaturales y desajustes audio-visual para determinar si un video es sintético.
• Deepware: especializado en identificar videos deepfake, analizando patrones típicos de manipulación. 
• Winston AI: brinda recomendaciones generales sobre cómo detectar videos generados con IA usando diversas herramientas inteligentes.

Señales habituales de un video generado con IA

Además de herramientas automatizadas, algunas señales humanas pueden indicar que un video fue creado con IA:

• Movimientos oculares poco naturales o cambios bruscos en la mirada.
• Inconsistencias en la sincronización labial y audio.
• Detalles extraños en manos, objetos de fondo o patrones repetitivos. 
• Sombras, iluminación y artefactos que parecen poco realistas.

Cómo interpretar los resultados de una verificación

Cuando una herramienta de detección indica que un video fue “probablemente generado con IA”, esto no siempre significa que el contenido sea falso o malintencionado. Puede ser un clip editado para efectos visuales o adaptaciones creativas. Lo esencial es entender qué tipo de marca o señal se detectó y qué significa para tu caso concreto.

¿Qué impacto tiene esto en el entorno digital?

La posibilidad de verificar videos generados con IA tiene implicaciones importantes:

• Mayor transparencia en la publicación de contenido multimedia.
• Herramientas de fact-checking más precisas para medios periodísticos.
• Reducción de la desinformación en redes sociales.

Además, a medida que la generación de videos con IA continúa avanzando, sistemas de verificación deben adaptarse para mantener la confianza en el contenido compartido en internet.

Conclusión

La llegada de tecnologías como la de Google Gemini para detectar videos creados con inteligencia artificial representa un paso adelante en la verificación de contenido digital. Aunque ninguna herramienta es infalible, la combinación de marcas invisibles como SynthID junto con detectores externos ofrece un enfoque robusto para identificar videos generados con IA. En un entorno donde lo sintético y lo real se mezclan cada vez más, saber distinguirlos es clave para usuarios, creadores y plataformas.