Metade dos americanos está confiante de que consegue identificar um deepfake. Quase nenhum deles consegue.

Antes de continuar a leitura: faça o quiz sobre deepfakes da Veriff.

Ele leva dois minutos. Vai mostrar 16 elementos visuais — alguns reais, outros gerados por IA — e pedir que você os diferencie.

Se você acabou de fazer o quiz, provavelmente está vendo um número menor do que esperava. Você não está sozinho. Essa diferença entre o que as pessoas acreditam sobre sua capacidade de detectar deepfakes e o que elas realmente conseguem fazer é exatamente onde a fraude se instala.

O Veriff Deepfakes Report 2026 foi produzido com a Kantar e é baseado em uma pesquisa com 3.000 adultos nos EUA, Reino Unido e Brasil. Isso traz números concretos para um problema sobre o qual o setor de segurança vem alertando há anos. As conclusões não são tranquilizadoras.

Ver para crer já não vale mais

Quando os participantes dos EUA viram 16 elementos visuais — oito reais e oito gerados ou manipulados por IA — eles tiveram uma pontuação média de detecção de apenas 0,07 em uma escala de -1 a 1, em que 0 representa puro acaso. Esse resultado é estatisticamente indistinguível de um cara ou coroa. 14% tiveram pontuação na faixa mais baixa possível. Outros 16% tiveram desempenho pior do que o acaso.

O que torna isso mais difícil de ignorar: esta não é uma história sobre uma população tecnologicamente desassistida. Os EUA abrigam as principais empresas de IA do mundo. E, mesmo assim, apenas 63% dos adultos americanos estão familiarizados com o termo “deepfake”, menos do que no Reino Unido (74%) ou no Brasil (67%). Os jovens americanos, ao contrário do que a maioria espera, não estão mais cientes dos deepfakes do que as gerações mais velhas.

Confiança não é habilidade

Cerca de metade dos participantes dos EUA se descreveu como confiante em sua capacidade de identificar mídias manipuladas. Essa confiança, porém, quase não guarda relação com o desempenho real.

As táticas de detecção em que as pessoas confiam pioram isso. Os métodos mais citados para identificar deepfakes — textura de pele artificial (53%), aspectos estranhos na aparência (52%) e movimentos não naturais em vídeo (51%) — são justamente os artefatos que as ferramentas modernas de IA são projetadas para eliminar. As pessoas estão procurando falhas que já não existem em escala.

“Ver para crer já não vale mais”, afirma Ira Bondar-Mucci, Fraud Platform Lead na Veriff. “O elemento mais perigoso deste relatório não é o fato de que os deepfakes estão se tornando cada vez mais sofisticados. É que as pessoas acham que conseguem identificar — e não conseguem.”

Onde a detecção humana falha completamente

Conteúdos em vídeo se mostraram especialmente enganosos. Em um teste lado a lado comparando um par de vídeos, um real e outro gerado por IA, 70% dos participantes identificaram incorretamente o vídeo gerado por IA como real. Isso não é um erro marginal. É uma falha estrutural da verificação visual.

Nos três mercados, cerca de 7% dos participantes se enquadram em uma categoria de alto risco: baixo desempenho de detecção, alta confiança e o hábito de raramente verificar conteúdos suspeitos. Esse grupo é um alvo persistente e previsível para fraudes baseadas em deepfakes — e, nos EUA, esse padrão se mantém mesmo entre adultos mais velhos.

Preocupação sem capacidade não é defesa

79% dos participantes dos EUA disseram estar preocupados com fraudes pessoais impulsionadas por deepfakes — o principal medo identificado na pesquisa. Mas os americanos também têm maior probabilidade do que seus pares no Reino Unido e no Brasil de confiar nas plataformas para gerenciar conteúdos gerados por IA em seu nome.

Essa combinação — menor consciência individual, maior dependência das plataformas e precisão de detecção quase nula — cria exatamente as condições que a fraude explora com mais eficiência.

Como é uma defesa realmente eficaz

“A corrida armamentista dos deepfakes é um problema de IA que exige uma solução de IA”, afirma Bondar-Mucci. “As empresas que desenvolverem hoje essa parceria entre supervisão humana e verificação automatizada serão as que conquistarão e manterão a confiança de seus clientes amanhã.”

A corrida armamentista dos deepfakes é um problema de IA que exige uma solução de IA. As empresas que desenvolverem hoje essa parceria entre supervisão humana e verificação automatizada serão as que conquistarão e manterão a confiança de seus clientes amanhã.

Ira Bondar Líder da Plataforma de Fraudes Veriff

Uma defesa eficaz requer Autenticação biométrica automatizada e baseada em IA, capaz de detectar mídias sintéticas no ponto de interação — sem depender de que o cliente identifique o falso por conta própria.

O relatório completo inclui uma análise detalhada do desempenho de detecção nos EUA, Reino Unido e Brasil; uma avaliação de quais tipos de conteúdo são mais enganosos; e um exame mais atento do segmento de usuários de alto risco e do que isso significa para a estratégia de combate à fraude nas organizações.

Metodologia: pesquisa com 3.000 adultos nos Estados Unidos, Reino Unido e Brasil, realizada em fevereiro de 2026 em parceria com a Kantar.

Baixe o Veriff Deepfakes Report 2026

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