NotiPress
La capacidad de la inteligencia artificial para generar rostros convincentes está modificando el punto en el que los sistemas de verificación de identidad necesitan enfrentar un posible fraude. Fernando Paulin, CEO de Unico México, explicó en entrevista para NotiPress que una de las principales brechas aparece cuando una prueba de vida no garantiza que el dispositivo esté capturando a una persona real.
Una falla en esa comprobación puede permitir que se introduzcan deepfakes en el proceso. El problema no termina en la generación del contenido sintético: una vez creado, distinguir visualmente entre una persona real y una representación producida con inteligencia artificial puede resultar muy difícil. La comparación entre una fotografía generada artificialmente y otra tomada con una cámara pierde así utilidad como única barrera de verificación, explicó.
Estrategia de prueba de vida
Por esa razón, Paulin plantea desplazar la intervención hacia un momento anterior. En lugar de concentrar el esfuerzo en determinar si la fotografía final es falsa, propone atacar el origen mediante sistemas robustos de prueba de vida. La función de este control es comprobar que la captura corresponde efectivamente a una persona presente detrás del dispositivo antes de aceptar el rostro como evidencia suficiente.
Este cambio no significa simplemente añadir más controles. Ante la pregunta de si la respuesta consiste en incorporar nuevas capas de verificación, Paulin explicó durante la presentación del estudio Blindar el Juego 2026 el 19 de agosto de 2026 que el objetivo debería ser robustecer las existentes. Su argumento parte de que ya existen sistemas de prueba de vida, pero algunos pueden permitir el paso de defraudadores.
El rostro tampoco es el único elemento susceptible de manipulación. La inteligencia artificial puede crear cuentas y perfiles falsos, publicar contenido y formar una huella digital suficientemente desarrollada para intentar engañar sistemas utilizados tradicionalmente en la prevención del fraude. La identidad sintética puede adquirir, por tanto, señales que anteriormente servían para evaluar si había una persona legítima detrás de una operación.
Así, el desafío descrito no consiste únicamente en reconocer una imagen fabricada. Cuando el resultado sintético puede parecer auténtico, la verificación se desplaza hacia la comprobación de presencia humana y hacia el fortalecimiento de los controles que operan antes de que una imagen sea aceptada como representación de una persona real.