La mitad de las personas estadounidenses confía en que puede detectar un deepfake. Casi ninguna puede hacerlo.
La confianza en el contenido en línea se está erosionando a medida que los deepfakes se vuelven más realistas y se generalizan. El Veriff Deepfakes Report 2026 revela una preocupación creciente, un aumento en la victimización y una mayor vulnerabilidad al fraude impulsado por IA en EE. UU., Reino Unido y Brasil.
Toma dos minutos. Te mostrará 16 elementos visuales — algunos reales y otros generados por IA — y te pedirá que los distingas.
Si acabas de hacer el cuestionario, probablemente tengas delante un número más bajo de lo que esperabas. No eres la única persona. Esa brecha entre lo que la gente cree sobre su capacidad para detectar deepfakes y lo que realmente puede hacer es exactamente el lugar donde se afianza el fraude.
El Veriff Deepfakes Report 2026 se elaboró junto con Kantar y se basa en una encuesta a 3,000 personas adultas en EE. UU., Reino Unido y Brasil. Esto aporta cifras concretas a un problema sobre el que la industria de la seguridad lleva años advirtiendo. Los resultados no son tranquilizadores.
Ver para creer ya no aplica
Cuando a las personas encuestadas en EE. UU. se les mostraron 16 elementos visuales — ocho reales y ocho generados o manipulados por IA — obtuvieron un puntaje de detección promedio de apenas 0.07 en una escala de -1 a 1, donde 0 representa puro azar. Ese resultado es estadísticamente indistinguible de lanzar una moneda al aire. El 14% obtuvo una puntuación en el rango más bajo posible. Otro 16% tuvo un desempeño peor que el azar.
Lo que hace que esto sea más difícil de descartar: esta no es la historia de una población tecnológicamente desatendida. EE. UU. es la sede de las principales empresas de IA del mundo. Y aun así, solo el 63% de las personas adultas estadounidenses está siquiera familiarizada con el término «deepfake», una cifra menor que en el Reino Unido (74%) o Brasil (67%). Las personas jóvenes en EE. UU., contrario a lo que la mayoría esperaría, no son más conscientes de los deepfakes que las generaciones mayores.
La confianza no es una habilidad
Aproximadamente la mitad de las personas encuestadas en EE. UU. se describieron como seguras de su capacidad para identificar contenido manipulado. Sin embargo, esa confianza casi no guarda relación con su desempeño real.
Las tácticas de detección en las que la gente confía empeoran este problema. Los métodos más comunes que se reportan para detectar deepfakes — textura de la piel antinatural (53%), rarezas en la apariencia (52%) y movimientos antinaturales en video (51%) — son precisamente los artefactos que las herramientas de IA modernas están diseñadas para eliminar. La gente busca fallas que ya no existen a gran escala.
«Ver para creer ya no aplica», afirma Ira Bondar-Mucci, líder de la plataforma de fraude en Veriff. «El elemento más peligroso de este informe no es que los deepfakes sean cada vez más sofisticados. Es que la gente cree que puede detectarlos, y no puede.»
Donde la detección humana se desmorona por completo
El contenido en video resultó especialmente engañoso. En una prueba comparativa en paralelo entre un video real y uno generado por IA, el 70% de las personas encuestadas identificó de forma incorrecta el video generado por IA como real. No se trata de un error marginal. Es una falla estructural de la verificación visual.
En los tres mercados, aproximadamente el 7% de las personas encuestadas se ubican en una categoría de alto riesgo: bajo desempeño en detección, alta confianza y el hábito de verificar rara vez el contenido sospechoso. Este grupo es un objetivo persistente y predecible del fraude impulsado por deepfakes y, en EE. UU., este patrón se mantiene incluso entre las personas adultas mayores.
La preocupación sin capacidad no es una defensa
El 79% de las personas encuestadas en EE. UU. dijeron estar preocupadas por el fraude personal impulsado por deepfakes — el principal temor en la encuesta. Pero las personas en EE. UU. también tienen más probabilidades que sus contrapartes en el Reino Unido y Brasil de confiar en que las plataformas gestionen el contenido generado por IA en su nombre.
Esa combinación — menor conciencia personal, mayor dependencia de las plataformas y una precisión de detección casi nula — crea exactamente las condiciones que el fraude explota con mayor eficacia.
Cómo se ve una defensa verdaderamente eficaz
«La carrera armamentista de los deepfakes es un problema de IA que requiere una solución de IA», afirma Bondar-Mucci. «Las empresas que construyan hoy esta alianza entre supervisión humana y verificación automatizada serán las que ganen y mantengan la confianza de sus clientes mañana.»
La carrera armamentista de los deepfakes es un problema de IA que requiere una solución de IA. Las empresas que construyan hoy esta alianza entre supervisión humana y verificación automatizada serán las que ganen y mantengan la confianza de sus clientes mañana.
Iryna BondarLíder de Plataforma contra FraudeVeriff
Una defensa eficaz requiere Autenticación biométrica automatizada e impulsada por IA, capaz de detectar contenido sintético en el punto de interacción, sin depender de que la persona cliente detecte por sí misma el contenido falso.
El informe completo incluye un desglose detallado del desempeño de detección en EE. UU., Reino Unido y Brasil; un análisis de qué tipos de contenido resultan más engañosos; y una mirada más profunda al segmento de personas usuarias de alto riesgo y lo que esto implica para la estrategia de fraude de las organizaciones.
Metodología: encuesta a 3,000 personas adultas en Estados Unidos, Reino Unido y Brasil, realizada en febrero de 2026 en colaboración con Kantar.
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