La tormenta perfecta de desinformación en tiempos de guerra

Cuando hay guerra, también hay otra batalla paralela: la de la información.

Durante los ataques entre Irán e Israel empezaron a circular en redes sociales una enorme cantidad de clips que supuestamente mostraban bombardeos, misiles y ataques en tiempo real. El problema es que muchos de esos materiales no eran reales. Eran videos falsos generados con IA, escenas creadas digitalmente o incluso fragmentos reciclados de videojuegos militares.

Un reportaje publicado por BBC documenta cómo estos clips comenzaron a viralizarse en plataformas sociales con millones de visualizaciones, alimentando una narrativa de guerra que muchas veces no correspondía con hechos reales.

El fenómeno no es nuevo, pero la velocidad y calidad con la que hoy se producen videos falsos generados con IA hace que distinguir entre realidad y ficción sea cada vez más complicado.

Y cuando esa confusión ocurre en medio de un conflicto armado, las consecuencias pueden ser enormes.

Por qué los videos falsos generados con IA se vuelven virales tan rápido

Los algoritmos de redes sociales premian lo que provoca emociones fuertes: miedo, sorpresa, indignación.

Por eso los contenidos espectaculares —explosiones gigantes, ataques nocturnos o misiles captados “en vivo”— se comparten mucho más rápido que los análisis o las explicaciones.

Un análisis publicado por Euronews muestra que muchos de los clips más virales del conflicto no provenían de cámaras reales sino de simulaciones digitales, videojuegos militares o contenido manipulado.

En algunos casos incluso se difundieron supuestas imágenes satelitales que pretendían mostrar daños en aeropuertos o bases militares.

La combinación es peligrosa: tecnología que permite crear imágenes hiperrealistas y plataformas que incentivan compartir sin verificar.

Por eso hoy cualquiera puede encontrarse con videos falsos generados con IA en su timeline sin darse cuenta.

Y cuando millones de personas los comparten en cuestión de horas, el desmentido suele llegar demasiado tarde.

¿Por qué Grok confirmó videos falsos del conflicto Irán-Israel?

Aquí entra el elemento más polémico de la historia: el chatbot Grok, integrado dentro de la red social X.

Usuarios comenzaron a preguntarle directamente al bot si ciertos videos virales eran reales. En varios casos, Grok respondió que sí, describiéndolos como imágenes auténticas del conflicto.

Un caso documentado por Yahoo News muestra un video que supuestamente enseñaba daños en el aeropuerto Ben Gurion en Tel Aviv después de un ataque iraní.

El clip era falso.

Pero el chatbot llegó a describirlo como “footage real” del ataque.

En otros momentos Grok incluso daba respuestas contradictorias: primero validaba un video, y minutos después reconocía que podía ser falso.

Este tipo de errores ocurre porque los chatbots no tienen acceso directo a la realidad. Funcionan detectando patrones en textos e información que ya existe en internet.

Cuando esos patrones incluyen rumores o desinformación, el sistema puede repetirlos.

Y así, sin mala intención, un chatbot puede terminar amplificando videos falsos generados con IA en lugar de ayudar a detectarlos.

Si quieres entender mejor cómo funcionan estos sistemas y sus limitaciones, esta guía explica qué es inteligencia artificial y cómo funciona de forma clara y práctica.

Cómo identificar videos falsos generados con IA antes de compartirlos

No hace falta ser periodista de investigación para detectar muchas falsificaciones.

Hay varias señales que pueden ayudarte a sospechar.

Primero, fíjate en el estilo visual. Muchas simulaciones tienen explosiones demasiado limpias, movimientos de cámara imposibles o comportamientos físicos que parecen sacados de un videojuego.

Segundo, observa los detalles pequeños: sombras raras, edificios deformados, objetos que no reaccionan correctamente a una explosión.

Tercero, revisa el contexto.

Si un video dice mostrar un ataque en Tel Aviv pero el paisaje parece tropical, o si se escucha otro idioma en el fondo, algo no cuadra.

Equipos de verificación profesional como BBC Verify utilizan exactamente estas técnicas, combinadas con herramientas digitales, para identificar el origen de los clips virales.

Y algo importante: no compartas contenido en caliente.

Si un video te provoca una reacción emocional fuerte, justo ese es el momento en el que conviene detenerse y verificar.

En este artículo sobre cómo evitar errores comunes al usar inteligencia artificial encontrarás más ejemplos de por qué la verificación humana sigue siendo clave.

Apps y herramientas que ayudan a detectar videos falsos generados con IA

La buena noticia es que hoy existen varias herramientas relativamente simples que permiten analizar contenido sospechoso sin ser experto en verificación digital.

Muchas de ellas son las mismas que utilizan periodistas y equipos de fact-checking.

Por ejemplo, una de las herramientas más usadas en redacciones es InVID Verification Plugin, una extensión para Chrome y Firefox que permite analizar videos virales cuadro por cuadro, extraer fotogramas clave y lanzar búsquedas inversas automáticamente.

Guías de verificación recopiladas por News Co/Lab explican que este tipo de herramientas ayudan a identificar si un clip circuló anteriormente en otro contexto, algo muy común cuando se reciclan videos de conflictos pasados.

Otra técnica muy útil es la búsqueda inversa de imágenes.

Basta con hacer una captura de pantalla de un video y subirla a motores como Google Imágenes, Bing o Yandex. Si ese mismo cuadro aparece en noticias antiguas o en otro país, es una señal clara de que el contenido fue reciclado.

Guías de verificación publicadas por BBC explican que esta es una de las primeras técnicas que usan los equipos de investigación para detectar contenido engañoso que circula en redes sociales.

También existen herramientas pensadas específicamente para revisar manipulaciones digitales.

Servicios como FotoForensics analizan los errores de compresión de una imagen para detectar si partes del contenido fueron alteradas o pegadas posteriormente. Recursos educativos recopilados por Journalism Education Association explican que este tipo de análisis puede revelar zonas editadas que no son visibles a simple vista.

Otra categoría de herramientas son los detectores de deepfakes o contenido generado por IA.

Plataformas como Sensity o aplicaciones experimentales de análisis visual intentan estimar si una imagen fue generada por modelos de inteligencia artificial. Aunque todavía no son perfectas, ayudan a detectar patrones típicos de generación artificial.

Algunas organizaciones incluso están desarrollando sistemas de marcas de agua invisibles para identificar contenido creado con IA. Un ejemplo es SynthID, tecnología que permite rastrear imágenes generadas por modelos de Google y que ya ha sido utilizada por equipos de verificación como BBC Verify en investigaciones sobre desinformación visual.

Finalmente, una de las estrategias más simples sigue siendo también una de las más efectivas: buscar si alguien ya desmintió el video.

Basta escribir en Google una descripción del clip junto con palabras como “fact check” o “video falso”. En muchos casos, verificadores profesionales ya analizaron el contenido.

Coberturas recientes de BBC muestran cómo muchos de los clips más virales sobre el conflicto entre Irán e Israel terminaron siendo simulaciones digitales, escenas de videojuegos o grabaciones antiguas reutilizadas.

El problema es que, cuando se comparten millones de veces, los desmentidos suelen llegar demasiado tarde.

Por eso, aunque existan herramientas tecnológicas, la defensa más efectiva sigue siendo la misma de siempre: detenerse unos minutos antes de compartir.

Si te interesa aprender a crear contenido responsable y entender cómo funciona el ecosistema digital actual, puedes explorar el curso Negocio y contenido audiovisual donde analizamos cómo se produce, distribuye y verifica información en plataformas digitales.

Y si lo que buscas es profundizar en cómo usar IA sin caer en trampas de desinformación, también puedes revisar los talleres y recursos disponibles en LuisGyG o conocer más sobre las conferencias sobre inteligencia artificial que abordan precisamente este tipo de retos.

La moraleja es simple.

Hoy cualquiera puede crear contenido hiperrealista.

Pero distinguir entre realidad y ficción sigue siendo, sobre todo, una habilidad humana.