Por: Gino Marín

Publicado el: 17 de julio de 2026

Colaboración Académica para la Universidad CENFOTEC

Hay una pregunta que hasta hace poco era trivial y hoy se volvió difícil: ¿esto lo hizo una persona o una máquina? Una foto, una voz, un artículo entero pueden salir de una inteligencia artificial en segundos, y a simple vista no se distinguen de los de verdad. Parece un asunto técnico, pero en el fondo es un problema de confianza. Cuando ya no podés saber de dónde viene lo que ves, se vuelven más fáciles las noticias falsas, las estafas y las pruebas fabricadas, y más difícil creerle a nada.

Para no perder ese piso, la industria viene apostando por una idea de nombre poco glamoroso: la procedencia. Consiste en darle a cada contenido un expediente verificable de su origen —una especie de documento de identidad que viaja pegado a él y que nadie puede falsificar sin que se note—. Y ahí aparece lo llamativo, que es el corazón del asunto: esa procedencia ya funciona razonablemente bien para las imágenes, pero sigue sin resolverse para lo que más usamos, que es el texto.

La diferencia se entiende con un ejemplo. Le pedís a una IA que te dibuje un paisaje, lo descargás, y sin que hagas nada ese archivo trae adentro una especie de acta de nacimiento: dice qué programa lo creó y cuándo. Después le pedís tres párrafos, los pegás en un documento… y del origen no queda absolutamente nada.

Una imagen generada por IA lleva su procedencia adentro; un texto generado, al copiarse, queda sin ningún rastro de su origen.

El acta de nacimiento de las imágenes

Para las fotos existe un estándar llamado C2PA, empujado por empresas como Adobe, Microsoft y la BBC. Funciona como un sello lacrado: junta la información de origen —qué herramienta la hizo, qué ediciones tuvo— y la firma con criptografía. Si alguien cambia aunque sea un punto de la imagen, el sello se rompe y el engaño queda a la vista.

Cómo se arma el sello de una imagen con C2PA: se anota qué se le hizo al archivo, se agrupa, se firma con una clave y se ata a los bytes exactos.

Ya no es teoría. Las imágenes de herramientas como DALL·E 3 o Adobe Firefly salen con ese sello de fábrica, y cámaras de Leica, Sony, Nikon o Canon —y hasta algunos teléfonos— pueden firmar la foto en el mismo instante del disparo. Tiene una debilidad conocida: muchas redes sociales, al subir una imagen, la recomprimen y borran el sello sin querer. Por eso el estándar suma una huella de respaldo que permite reencontrar la información aunque se pierda por el camino.

Qué le pasa al sello en el mundo real: intacto en el original, se rompe si editan la imagen, una red social lo borra —aunque se recupera desde la nube— y una captura de pantalla lo pierde del todo.

El texto, en cambio, viaja desnudo

Con el texto no hay dónde poner el sello. Son solo letras, y cuando las copiás y las pegás, viajan solas. La única salida es esconder la marca en las palabras mismas: lograr que el programa, al escribir, prefiera de forma casi imperceptible ciertas palabras sobre otras, formando un patrón que después una máquina pueda reconocer. Google ya lo hace en su asistente Gemini, en una versión probada con cerca de 20 millones de personas que no notaron ninguna diferencia.

El problema es lo fácil que es borrar esa marca. Basta con pedirle a otra IA que reescriba el texto con otras palabras —parafrasearlo— y el patrón desaparece. Y no es un defecto que se arregle con más tecnología: los estudios muestran que, cuanto mejor imita una máquina a un humano, más difícil se vuelve distinguirlos, hasta quedar casi a la altura de tirar una moneda.

La marca escondida en el texto: una clave secreta pinta de verde media lista de palabras y el programa elige casi siempre verdes; reescribir la frase con otras palabras (parafrasear) borra el patrón.)

Lo que conviene tener claro

Todo esto dejó de ser un debate de laboratorio. En agosto de 2026 empieza a aplicar una ley europea, la AI Act, que obliga a marcar el contenido hecho por IA de manera que una máquina pueda reconocerlo. La intención es sana: que sepamos qué es real y qué no. Pero para el texto pide algo que la tecnología todavía no sabe cumplir del todo —tanto que a los sistemas ya existentes les dieron unos meses extra para adaptarse—.

Mientras tanto, para quien lee noticias, contrata o enseña, la lección es prudente: la ausencia de un sello no prueba que algo sea auténtico, y ningún detector de «texto de IA» es lo bastante confiable como para acusar a nadie con él. La imagen ya encontró la forma de decir de dónde viene. El texto sigue buscando un apellido que no se le borre al copiarlo. Y esa búsqueda, lejos de terminar, recién arranca.