Los fraudes digitales están creciendo a un ritmo sin precedentes en todo el mundo, y América Latina se ha convertido en una de las regiones más afectadas por la expansión de las amenazas impulsadas por inteligencia artificial generativa. En ese contexto, Incode Technologies presentó Deepsight, una nueva herramienta capaz de identificar deepfakes y evitar suplantaciones de identidad en tiempo real, sin afectar la experiencia del usuario. Su lanzamiento llega en un momento crítico, marcado por el aumento de ciberataques y regulaciones más estrictas que exigen verificaciones de identidad más sólidas.
Según un informe reciente de Endeavor, la región registra un 40% más de ciberataques semanales que el promedio global, con Argentina, Brasil y México como los países más expuestos a intentos de fraude digital. La proliferación de deepfakes, que replican voces, gestos y rasgos faciales con un realismo cada vez mayor, alimenta una nueva generación de ataques sofisticados que desafían a empresas, gobiernos y sistemas de autenticación tradicionales.
Deepfakes: la nueva frontera del fraude digital
El avance de la IA generativa permite crear imágenes y videos prácticamente indistinguibles de la realidad. Estos contenidos sintéticos son utilizados para suplantar identidades, burlar sistemas de verificación biométrica e incluso manipular procesos de onboarding digital en bancos, fintech y organismos estatales. En este escenario, la necesidad de herramientas capaces de detectar las irregularidades generadas por IA dejó de ser un diferencial tecnológico para convertirse en un requisito urgente.
La presentación de Deepsight coincide además con un momento en el que distintos países evalúan regulaciones más estrictas. Australia, por ejemplo, anunció la prohibición del acceso de menores a redes sociales, medida que obliga a las plataformas a implementar sistemas robustos para verificar edad e identidad bajo riesgo de multas millonarias. Este debate comenzó a expandirse hacia otras regiones, impulsando la demanda de soluciones de autenticación más confiables.
Deepsight: detección multimodal en menos de 100 milisegundos
La propuesta de Incode se basa en una arquitectura multimodal capaz de analizar múltiples señales simultáneamente: video en vivo, movimientos involuntarios, patrones biométricos, comportamientos del usuario y datos de profundidad de imagen. Esta combinación permite identificar inconsistencias entre elementos que, en condiciones naturales, deberían coincidir. Es precisamente en esas discrepancias donde suelen fallar los deepfakes, incluso los más sofisticados.
Según la compañía, el análisis completo se realiza en menos de 100 milisegundos, lo que evita agregar fricción a los procesos de verificación. Esto es clave para empresas que necesitan reforzar la seguridad sin deteriorar la experiencia del usuario, especialmente en sectores como banca digital, telecomunicaciones, comercio electrónico, gobiernos y organismos reguladores.
Deepsight también evalúa la integridad del dispositivo utilizado en el proceso, la cámara y los fotogramas capturados, para determinar si se trata de una persona real o de un contenido generado por IA. Además, es capaz de bloquear intentos complejos de fraude como cámaras virtuales, identidades sintéticas, modelos 3D y videos pregrabados.
Validación independiente y bajos falsos positivos
La herramienta fue evaluada por la Universidad de Purdue, en Estados Unidos, en el estudio “¿Adecuado para su propósito? Detección de deepfakes en el mundo real”, donde obtuvo mejores índices de precisión y menores tasas de falsos positivos respecto de otras tecnologías del mercado. Este punto es relevante, ya que los sistemas de detección suelen enfrentar el desafío de encontrar un equilibrio entre seguridad y accesibilidad. Un exceso de falsos positivos puede bloquear usuarios legítimos y afectar procesos críticos en las organizaciones.
Sin hardware adicional y con integración sencilla
Uno de los diferenciales que destaca Incode es que no requiere hardware específico ni modificaciones en la infraestructura del cliente. Deepsight funciona dentro del ecosistema de identidad de la compañía y puede activarse con un solo clic, lo que facilita su adopción en organizaciones que ya operan flujos de autenticación basados en biometría o video.
La herramienta está orientada a empresas que necesitan validar identidades con criterios estrictos, incluyendo bancos, fintech, retailers, operadores de telecomunicaciones, instituciones gubernamentales y entidades sometidas a normativas de cumplimiento.
World ID: la alternativa basada en hardware
El mercado, sin embargo, no está exento de competencia. Una de las propuestas más conocidas es World, el sistema impulsado por Worldcoin, que utiliza un dispositivo físico llamado Orbe para escanear el iris del usuario y generar un código encriptado que certifica que se trata de un ser humano real. A diferencia del enfoque multimodal de Deepsight, World se apoya en hardware dedicado y asegura no almacenar datos biométricos identificables. En Argentina ya supera los 2,2 millones de usuarios, según datos del proyecto.
IA generativa: riesgo y solución al mismo tiempo
La expansión de estas tecnologías refleja una realidad ineludible: la IA generativa impulsa tanto los riesgos como las herramientas capaces de mitigarlos. Para las empresas, el desafío ahora es implementar sistemas de verificación que ofrezcan un equilibrio entre seguridad, velocidad y privacidad en un entorno donde los ataques evoluciona más rápido que los métodos tradicionales de defensa.
Deepsight aparece así como una respuesta concreta a una amenaza que crece día a día. Y en un escenario donde los deepfakes continúan perfeccionándose, la carrera por distinguir lo real de lo artificial será una de las grandes batallas tecnológicas de 2025.
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