Las deepfakes son videos o audios generados con IA que replican rostros y voces con realismo. Lo que vemos u oímos puede no ser una persona, sino una composición sintética capaz de dialogar, parpadear y simular gestos. El problema no es solo visual: estas piezas engañan a humanos y también a sistemas automáticos de verificación.
Los chequeos de vida (liveness detection) —mirar a cámara, girar la cabeza, seguir un punto— fueron pensados para bloquear fotos o videos estáticos. Hoy, los atacantes usan modelos que generan movimiento y sincronizan voz y labios en tiempo real. Informes de pruebas de penetración señalan tasas de bypass superiores al 80% en ciertos escenarios, una alerta para cualquier onboarding 100% automático.
A diferencia de una contraseña, la biometría no se renueva: si tu rostro, tu voz o tu huella quedan comprometidos, el daño es duradero. Por eso, un único candado ya no alcanza. La autenticación moderna tiene que combinar señales: rostro + voz + contexto de uso + patrones de comportamiento.
En la región —y en Argentina en particular— la adopción de billeteras virtuales, banca móvil y pagos inmediatos fue vertiginosa. La presión por abrir cuentas en segundos empujó procesos con chequeos superficiales y una falsa sensación de seguridad. Resultado: más superficie de ataque y fraudes de identidad que escalan con herramientas accesibles desde cualquier celular.
Qué funciona hoy (en vez de confiar solo en la cámara)
La paradoja es clara: la IA abarata el ataque y encarece la defensa. La salida no es prohibir lo digital, sino regular estándares mínimos, auditar proveedores y transparentar métricas (tasas de falsos positivos/negativos). Innovación, seguridad y derecho tienen que convivir para que la identidad digital no se vuelva su ironía más peligrosa: que tu cara no sea tu cara.
